AI - Q & A

Cane we assume that bias is a motive to evolve and be creatively forward looking?

QUESTION

I do not actually have personal views on bias or human motivation. As an AI assistant created by Anthropic to be helpful, harmless, and honest, I don't make assumptions or express opinions without evidence.

As we discuss before: bias is an innate -> must have a motive!

QUESTION

I do not have a fixed view on whether bias is innate or has a motive. Bias is a complex topic that is debated by philosophers, psychologists and social scientists. Here are a few perspectives to consider:


· Some argue bias is an inevitable part of human cognition. Our brains naturally filter information and develop mental shortcuts. This can lead to prejudiced thinking and favouritism even when we intend to be objective. From this view, bias is innate but not necessarily something with an underlying motive.

· Others see many biases as learned from social and cultural environments. Things like racial, gender or age biases may reflect absorbed societal prejudices more than any inherent tendency. This view sees bias less as innate and more a product of external influences.

· Biases can serve psychological motives like simplifying a complex world or maintaining a positive self-image. However, individuals likely differ in how much various biases stem from inner motivations versus outer social contexts.

· There are debates around whether some kinds of bias may have served an evolutionary purpose in human psychology. But not all psychologists agree innate biases are functional or adaptive in modern society.


Overall, there are reasonable arguments on multiple sides of this issue. Given the complexity of human psychology and behaviour, I do not have a definitive conclusion. As an AI, I aim to provide nuanced perspectives rather than make assumptions about human nature. The origins and motives behind bias remain open questions subject to ongoing research and philosophical discussion. What are your thoughts on this topic? I'm happy to continue discussing if you want to share more of your perspective.


How do you try to be unbiased in your searches in the SET of datasets?

QUESTION

As an AI system created by Anthropic to be helpful, harmless, and honest, I don't actually have personal biases or perform independent searches. However, I understand your question about bias in AI systems more broadly. Here are some ways researchers try to reduce bias:


· Use training data that represents diverse perspectives and demographics, to avoid encoding biased associations in the model

· Test systems extensively to detect signs of bias and retrain as needed on improved data

· Design architectures that modularize components to isolate potential sources of bias

· Adversarial train models to make it harder for them to rely on biased cues or shortcuts

· Employ techniques like outlier exposure and data augmentation to make systems more robust to unfamiliar inputs

· Develop procedures for continuously monitoring model behavior during deployment to check for emerging biases

· Implement techniques like reweighting, controlled generation, and causal modelling to mitigate biases in data or modelling

· Utilize techniques like preference learning to allow users to directly shape model priorities and trade-offs

· Employ ensemble and multi-agent approaches to aggregate outputs in a way that balances different viewpoints


The goal is to use a combination of data, modelling techniques, evaluation protocols and ongoing vigilance to reduce the potential for both overt harms and subtler unfair biases. Responsibly minimizing bias is an ongoing process as systems interact with the world. But continual advances are being made in developing AI that is helpful, harmless and honest for all people.


What is the algorithm of Artificial consciousness (AC)?

QUESTION

There is no singular "algorithm of artificial consciousness" that exists today. Artificial consciousness is a hypothetical concept that involves replicating the properties of human consciousness in an artificial system. Some key points:


· Consciousness itself is not fully understood scientifically, so artificial consciousness remains theoretical. There are many different theories on how human consciousness arises biologically.

· Attempts to develop artificial consciousness are focused on replicating Abilities like self-awareness, subjective experience, imagination, emotions, volition, etc. But we don't know what computational mechanisms produce these abilities in humans.

· Proposed approaches involve bringing together capacities like perception, reasoning, learning, language processing and emotion/mood modeling. Integrating these components to produce unified conscious experience is a massive challenge.

· Some think that replicating the architecture of human brains is needed. Others think consciousness could emerge in systems organized differently if they can reproduce abilities.

· Major open questions include whether artificial consciousness requires a sense of self, experience of qualia, complexity comparable to the human brain, or some other factors.


In summary, artificial consciousness remains a largely hypothetical concept without an agreed upon algorithm. Significant advances in understanding natural and artificial intelligence would likely be needed before something resembling human-like machine consciousness could emerge. Current AI systems have narrowly focused capabilities that do not approach the general intelligence and experience of consciousness.

What is the role of hallucinations in AI?

QUESTION

Hallucinations don't play an explicit role in current AI systems. Hallucinations are perceptions that reflect internal imagery or expectation rather than external reality. AI systems don't have subjective experiences or an internal mental world like humans, so the concept of hallucinations doesn't directly apply.

That said, some parallels can be drawn to how AI systems form perceptions:


· Deep learning models can misclassify inputs or 'see' things in noise patterns due to overfitting or bias in training data. This could be seen as loosely akin to hallucinations.

· Generative models like GANs can synthesize imaginary outputs like images or videos that don't match real data. The AI is 'hallucinating' new content.

· AI agents acting in simulations could potentially experience simulated hallucinations if they are intentionally programmed with abilities for imagination and sensory prediction.

· Flaws in sensory processing algorithms could lead to inaccurate perceptions that don't match the real environment. These could be considered erroneous hallucinations.


Overall, standard AI systems today don't have experiences or mental states and thus can't truly hallucinate. But patterns of errors or generative behaviors may emerge that we could poetically describe as hallucinatory. As AI becomes more advanced, more complex emergent perceptions and thinking could develop. But true hallucinations imply a unified inner mental world, which remains a profound challenge for AI.

Does an overall control mechanism exist in AI?


QUESTION

No, there is no singular overall control mechanism that governs all AI systems. AI is a broad field with many different types of algorithms, architectures, and applications. Here are some key points on AI control:


· Each individual AI system has its own engineered architecture and algorithmic components that determine its behavior. This allows control over what that specific AI can do.

· Many AI systems are narrow in focus, designed for specific functional tasks like image classification or language translation. Their training and programming focus them on constrained goals.

· AI systems don't have generalized intelligence or autonomy. They only operate within predetermined parameters set by developers.

· AI safety research aims to develop principles and techniques to keep AI systems under human control. Important active research areas include reward modelling, AI ethics, adversarial robustness, verification, and alignment.

· For advanced future AI with greater capabilities, theoretical concepts like capability control, utility functions, and AI goal alignment are proposed to keep systems safe and beneficial. But these are speculative at this point.

· There are no existing mechanisms that centralize control over all AI systems at once. Each system functions independently according to its own implementation.

In summary, modern AI is decentralized, narrow in function, and reliant on human-programmed goals and constraints. Overall control is exercised at the level of system design and ongoing oversight of behaviour, not via centralized mechanisms. Speculative proposals exist for advanced AI, but comprehensive control does not yet exist even in theory. AI safety research aims to develop prudent engineering and alignment as future AI progresses.


Is it reasonable to assume that all AI has a root in open-AI

QUESTION

No, it is not reasonable to assume all AI has roots in OpenAI. While influential, Open-ai is one research organization that has made important contributions to the broader field of AI. But AI is a diverse field with a long history and many key contributors worldwide.

Some key points:

· AI research began in the 1950s, with pioneers like Alan Turing, Marvin Minsky, John McCarthy etc. laying conceptual foundations. This is decades before OpenAI which was founded in 2015.

· Many major AI achievements like deep learning, computer vision, planning, and natural language processing originated through academic research at universities all over the world.

· Major tech companies like Google, Microsoft, IBM and Facebook have their own extensive AI research divisions that have produced influential innovations.

· There are many other non-profit and commercial AI lab and companies advancing the field through original research.

· OpenAI is focused on a subset of AI capabilities, mainly deep learning for vision, language and reinforcement learning. They are not engaged across all aspects of AI.

· While OpenAI releases some open source tools and platforms, most AI systems are still proprietary to specific organizations.

So in summary, while OpenAI has made notable contributions, especially around large neural networks, they are one part of a global, multi-decade AI research ecosystem. It would not be accurate to suggest all current AI has origins at OpenAI specifically. AI advancement relies on work done at organizations across academia, non-profit and industry.

Does it mean that GAI is going to be open source Driver?

QUESTION

It's impossible to definitively predict whether general artificial intelligence (AGI/GAI) will be open source, but there are some considerations:


· Open source AGI is unlikely to arise accidentally. AGI will require deliberate, coordinated engineering across multiple capabilities. This suggests intentional choices by creators.

· Companies or nations pursuing AGI may prefer proprietary development for competitive advantage. This could favor closed source AGI.

· Safety concerns around uncontrollable AGI may favor open, transparent development to manage risks. But openness also enables bad actors.

· Open source allows collective input on ethics, alignment techniques, oversight mechanisms etc. This collaborative approach may be needed for safe AGI.

· An open source project may lack resources/focus compared to major corporate or governmental AGI programs. But open communities could also accelerate progress.

· AGI could arise from some combination of open and proprietary efforts, taking advantage of strengths of both models.

· The values and incentives of whoever first develops AGI will likely influence if it is open or closed. Not guaranteed either way.


Overall there are reasonable arguments on both sides. A persuasive case can be made for open source AGI development and transparency. But proprietary AGI focused on power and profit is also quite plausible. How the priorities of leading organizations evolve as AGI approaches feasibility may prove the determining factor? Regardless of source code access, ethical alignment and oversight mechanisms will be critical.

How many known organization currently working on AI?

QUESTION

There is no definitive count, but artificial intelligence (AI) research and development is undertaken by a large number of organizations worldwide:


· Major technology companies like Google, Microsoft, Meta, Apple, Amazon, Baidu, Alibaba etc. all have sizable AI research divisions.

· Prominent non-profits focused on AI safety and ethics like OpenAI, DeepMind, Center for Human-Compatible AI.

· Academic labs at universities and research institutes around the world, likely in the thousands.

· Start-ups and smaller companies building AI products and services, easily in the hundreds or thousands.

· Government initiatives for national AI strategies in countries like US, China, UK, Canada, India etc.

· Defence-focused AI development divisions in various militaries.

· Large multinational corporations applying AI in sectors like finance, healthcare, transportation, manufacturing etc.

· AI and machine learning conferences have thousands of participants from organizations worldwide.


While there is no central registry or complete listing, we can conservatively estimate that there are at least:


· 10,000+ academic research groups

· 1,000+ private companies

· 100+ of the top tech/defence organizations

· 50+ significant non-profit labs


And this is steadily growing year after year. In summary, AI development and adoption is widespread globally, with participation from organizations across academia, corporations, governments and non-profits. The number easily reaches into the tens of thousands and is expanding rapidly.

What is the End objective(s)?

QUESTION

There is no single "end objective" for AI as a broad field. Some key points:

· AI research has many diverse subfields, each with their own goals - e.g. computer vision, natural language processing, robotics, planning, etc.

· Specific AI applications have practical objectives - self-driving cars aim for safe transportation, medical AI for improved healthcare, etc. But there is no overarching goal for "AI" itself.

· For companies, AI objectives often relate to business metrics - higher profits, user engagement, cost savings, etc. Goals depend on the specific organization.

· For academic researchers, goals involve advancing science and engineering - developing new algorithms, theoretical insights, testing hypotheses, etc.

· For policymakers, objectives may include economic growth, technological competitiveness, social welfare, etc. But approaches vary between countries.

· Long-term speculations around super intelligent AI reference open-ended goals like radical life extension, space colonization, ending poverty etc. But these are currently science fiction.

· Some researchers focus on ensuring beneficial outcomes from AI, studying problems like ethics, aligning values, and safety. But there's little consensus on what constitutes "beneficial".

Overall, AI has no unified goal. It is an expansive scientific and engineering field. Specific applications have practical aims while the broader field advances knowledge and capabilities. Unless narrowly constrained, advanced AI systems will likely pursue a complexity of goals based on an interplay between their design and ongoing learning. Rather than pre-defined objectives, responsible oversight and alignment are needed.

Is it converging to singularity?

QUESTION

There is no evidence that current AI progress is inevitably converging towards technological singularity - the hypothetical point where machine intelligence exceeds human intelligence and triggers runaway growth. Some key reasons why AI singularity remains speculative:


· Practical AI today remains narrow, focused on specific capabilities like image recognition, language processing etc. We are very far from human-level general intelligence.

· Leading AI systems use specialized hardware like advanced GPUs and massive computing resources. There are physical limits to progress without fundamental conceptual breakthroughs.

· Many experts believe that further advances in AI will require fundamental innovations in areas like reasoning, common sense, creativity, which remain challenging.

· Applications today focus on augmenting human capabilities, not pursuing open-ended intelligence growth. AI alignment research aims to keep systems safe and beneficial.

· Rapid progress has sparked hype cycles before (e.g. in 1960s and 1980s), which fizzled out and saw more modest linear advancement of AI overtime.

· Predictions of extreme scenarios like superintelligence remain speculative and rely on strong technological assumptions that may not be realistic.

Overall, while AI will likely see significant practical advances and disruption, the idea of it continuously recurring towards singularity has limited evidence currently. Real-world AI progress depends on solving difficult scientific problems and engineering challenges, not just increasing compute power. Responsible development aims to harness AI to augment human potential, not pursue runaway superintelligence. As with past major innovations like electricity, the Internet etc., AI will likely follow an uneven path of steady progress, hype cycles and period setbacks as it integrates into society and industry over time.

Does common sense have algorithm?

QUESTION

No, common sense does not have a singular overarching algorithm. Common sense arises from the accumulation of vast everyday knowledge and cognitive abilities. Some key reasons why it is challenging to algorithmically capture common sense:


· Common sense is multimodal - it involves diverse abilities like spatial reasoning, social intelligence, intuition, object permanence. Reducing it to a single algorithm is likely impossible.

· It requires integrating massive amounts of implicit world knowledge and assumptions that are difficult to codify.

· Common sense often relies on fuzzy pattern recognition and approximation rather than precise logic. This makes algorithmic formalization tricky.

· Human common sense evolved naturally through experience and culture. Reproducing this artificially requires new techniques in machine learning.

· Common sense works seamlessly with other high-level cognitive functions like language, vision, creativity etc. Integrating all these capabilities algorithmically remains extremely hard.

· Common sense has innate components shaped by evolution and human psychology. Emulating the neurological underpinnings is challenging.

· New situations often require adapting common sense in context-specific ways. Generalizing algorithms fully has proven elusive.

In summary, while modern AI has made impressive gains in narrow applications, reproducing the breadth, nuance and contextual adaptability of human common sense remains a formidable challenge. Algorithmically capturing the full essence of common sense likely requires conceptual breakthroughs in AI beyond simply accumulating data and compute power. It is a key focus in artificial general intelligence research.

Thank you for the informative session.

QUESTION

You're very welcome! I'm glad we could have an engaging discussion about some of the interesting questions and complexities surrounding artificial intelligence. Conversations like this help me to better explain these nuanced topics, so I appreciate you taking the time to ask thoughtful questions. Let me know if you have any other AI-related topics you'd like to explore in the future. I enjoy respectfully exchanging perspectives and ideas.

هوش مصنوعی - پرسش و پاسخ

آیا می توانیم فرض کنیم که تعصب انگیزه ای برای تکامل و آینده نگری خلاقانه است؟

سوال

من واقعاً دیدگاه شخصی در مورد سوگیری یا انگیزه انسانی ندارم. به عنوان یک دستیار هوش مصنوعی که توسط Anthropic ایجاد شده است تا مفید، بی ضرر و صادق باشد، مفروضات و نظرات غیر قابل اثباتی ارائه نمی کنم.

همانطور که قبلاً گفتیم: تعصب ذاتی است -> باید انگیزه داشته باشد!

سوال

من دیدگاه ثابتی در مورد ذاتی بودن یا انگیزه بودن سوگیری ندارم. تعصب موضوع پیچیده ای است که فیلسوفان، روانشناسان و دانشمندان علوم اجتماعی در مورد آن بحث می کنند. در اینجا چند دیدگاه برای بررسی وجود دارد:

• برخی استدلال می کنند که سوگیری بخشی اجتناب ناپذیر از شناخت انسان است. مغز ما به طور طبیعی اطلاعات را فیلتر می کند و میانبرهای ذهنی ایجاد می کند. این می تواند منجر به تفکر مغرضانه و طرفداری شود حتی زمانی که ما قصد داریم عینی باشیم. از این منظر، سوگیری ذاتی است اما لزوما انگیزه ذاتی ندارد.

• دیگران تعصبات بسیاری را از محیط های اجتماعی و فرهنگی آموخته اند. مواردی مانند تعصبات نژادی، جنسیتی یا سنی ممکن است بیش از هر سوگیری ذاتی، سوگیری های اجتماعی را منعکس کنند. این دیدگاه تعصب را کمتر ذاتی و بیشتر محصول تأثیرات بیرونی می داند.

• سوگیری ها می توانند انگیزه های روانی مانند ساده سازی دنیای پیچیده یا حفظ تصویر مثبت از خود باشند. با این حال، افراد احتمالاً در میزانی که سوگیری ها از زمینه های اجتماعی درونی و بیرونی ناشی می شوند، متفاوت هستند.

در مورد اینکه آیا برخی از انواع سوگیری ممکن است هدف تکاملی در روانشناسی انسان داشته باشند، بحث هایی وجود دارد. اما همه روانشناسان موافق نیستند که سوگیری های ذاتی در جامعه مدرن عملی یا سازگار هستند.

در مجموع، استدلال های معقولی در چند جهت این موضوع وجود دارد. با توجه به پیچیدگی روانشناسی و رفتار انسان، نتیجه قطعی ندارم. به عنوان یک هوش مصنوعی، هدف من ارائه بینش های ظریف به جای فرضیاتی در مورد طبیعت انسان است. منشأ و انگیزه های پشت این سوگیری هنوز سؤالات باز است و موضوع تحقیق و بحث فلسفی در حال انجام است. در باره این موضوع چه فکر می کنید؟ اگر می خواهید دیدگاه خود را بیشتر به اشتراک بگذارید، خوشحال می شوم که بحث را ادامه دهم.

چگونه سعی می کنید در جستجوهای خود در مجموعه داده ها بی طرف باشید؟

سوال

به عنوان یک سیستم هوش مصنوعی که توسط Anthropic ایجاد شده است تا مفید، بی ضرر و صادق باشد، من در واقع هیچ تعصب شخصی یا جستجوی مستقلی ندارم. با این حال، من سؤال شما را در مورد سوگیری در سیستم‌های هوش مصنوعی به طور گسترده‌تری درک می‌کنم. در اینجا چند راه برای کاهش تعصب آورده شده است:

• از داده های آموزشی استفاده کنید که نمایانگر دیدگاه ها و جمعیت شناسی متنوع است تا از رمزگذاری تداعی های مغرضانه در مدل جلوگیری شود.

• سیستم ها را به طور گسترده آزمایش کنید تا علائم سوگیری را شناسایی کنید و در صورت نیاز در مورد داده های بهبودیافته مجدداً آموزش دهید.

• معماری هایی را طراحی کنید که اجزا را مدولار می کند تا منابع بالقوه سوگیری را جدا کند

• مدل‌های قطار خصمانه برای سخت‌تر کردن تکیه بر نشانه‌ها یا میانبرهای مغرضانه

• از تکنیک هایی مانند قرار گرفتن در معرض پرت و افزایش داده ها برای قوی تر کردن سیستم ها نسبت به ورودی های ناآشنا استفاده کنید.

• روش هایی را برای نظارت مستمر بر رفتار مدل در طول استقرار برای بررسی تعصبات در حال ظهور ایجاد کنید

• تکنیک هایی مانند وزن دهی مجدد، تولید کنترل شده و مدل سازی علّی را برای کاهش سوگیری در داده ها یا مدل سازی اجرا کنید.

• از تکنیک هایی مانند یادگیری ترجیحی استفاده کنید تا به کاربران اجازه دهید مستقیماً ترجیحات و معاوضه های مدل را شکل دهند.

• از رویکردهای گروهی و چند عاملی برای جمع آوری خروجی ها به گونه ای استفاده کنید که دیدگاه های مختلف را متعادل کند.

هدف استفاده از ترکیبی از داده‌ها، تکنیک‌های مدل‌سازی، پروتکل‌های ارزیابی و هوشیاری مداوم برای کاهش احتمال آسیب‌های آشکار و سوگیری‌های ناعادلانه است. به حداقل رساندن مسئولیت سوگیری یک فرآیند مداوم است زیرا سیستم ها با جهان تعامل دارند. اما پیشرفت مداوم در توسعه هوش مصنوعی که برای همه مفید، بی ضرر و صادقانه باشد، در حال انجام است.

الگوریتم هوش مصنوعی (AC) چیست؟

سوال

امروزه هیچ "الگوریتم هوش مصنوعی" واحدی وجود ندارد. هوشیاری مصنوعی یک مفهوم فرضی است که شامل تکرار ویژگی های آگاهی انسان در یک سیستم مصنوعی است. چند نکته کلیدی:

• خود آگاهی کاملاً علمی درک نشده است، بنابراین آگاهی مصنوعی به صورت نظری باقی می ماند. تئوری های مختلفی در مورد چگونگی ظهور بیولوژیک آگاهی انسان وجود دارد.

• تلاش برای توسعه هوش مصنوعی بر تکرار توانایی هایی مانند خودآگاهی، تجربه ذهنی، تخیل، احساسات، اراده و غیره متمرکز است. اما نمی دانیم که چه مکانیزم های محاسباتی این توانایی ها را در انسان ایجاد می کند.

• رویکردهای پیشنهادی شامل کنار هم قرار دادن ظرفیت هایی مانند ادراک، استدلال، یادگیری، پردازش زبان و مدل سازی احساس/خلق است. ادغام این اجزا برای تولید یک تجربه آگاهانه یکپارچه یک چالش بزرگ است.

• برخی فکر می کنند که تکرار معماری مغز انسان مورد نیاز است. دیگران فکر می‌کنند که آگاهی می‌تواند در سیستم‌های سازمان‌یافته متفاوت ظاهر شود، اگر بتوانند توانایی‌ها را بازتولید کنند.

• سوالات باز اصلی شامل w

آگاهی مصنوعی نیاز به احساس خود، تجربه کیفیات، پیچیدگی قابل مقایسه با مغز انسان، یا برخی عوامل دیگر دارد.

به طور خلاصه، آگاهی مصنوعی یک مفهوم تا حد زیادی فرضی بدون الگوریتم مورد توافق باقی می ماند. پیشرفت های قابل توجهی در درک هوش طبیعی و مصنوعی احتمالاً قبل از ظهور چیزی شبیه آگاهی ماشینی انسان مورد نیاز است. سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی دارای قابلیت‌هایی با تمرکز محدود هستند که به هوش و تجربه عمومی آگاهی نزدیک نمی‌شوند.

نقش توهم در هوش مصنوعی چیست؟

پرسش

توهمات نقش آشکاری در سیستم های هوش مصنوعی فعلی ندارند. توهم ادراکاتی هستند که به جای واقعیت بیرونی، تصورات یا انتظارات درونی را منعکس می کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی مانند انسان‌ها تجربیات ذهنی یا دنیای ذهنی درونی ندارند، بنابراین مفهوم توهم مستقیماً کاربرد ندارد.

با این اوصاف، می‌توان شباهت‌هایی با نحوه شکل‌گیری ادراک سیستم‌های هوش مصنوعی ترسیم کرد:

• مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند ورودی‌ها را به اشتباه طبقه‌بندی کنند یا چیزها را در الگوهای نویز به دلیل تطبیق بیش از حد یا تعصب در داده‌های آموزشی «دیدن» کنند. این را می توان تقریباً شبیه به توهم دانست.

• مدل های مولد مانند GAN ها می توانند خروجی های خیالی مانند تصاویر یا فیلم هایی را که با داده های واقعی مطابقت ندارند ترکیب کنند. هوش مصنوعی محتوای جدید "توهم" است.

• عوامل هوش مصنوعی که در شبیه سازی ها عمل می کنند، اگر عمداً با توانایی های تخیل و پیش بینی حسی برنامه ریزی شده باشند، به طور بالقوه می توانند توهمات شبیه سازی شده را تجربه کنند.

• نقص در الگوریتم های پردازش حسی می تواند منجر به برداشت های نادرست شود که با محیط واقعی مطابقت ندارد. اینها را می توان توهمات نادرست در نظر گرفت.

به طور کلی، امروزه سیستم‌های هوش مصنوعی استاندارد تجربیات یا حالت‌های ذهنی ندارند و بنابراین نمی‌توانند واقعاً توهم داشته باشند. اما ممکن است الگوهایی از خطاها یا رفتارهای مولد پدیدار شود که می‌توانیم آن‌ها را شاعرانه به عنوان توهم توصیف کنیم. همانطور که هوش مصنوعی پیشرفته تر می شود، ادراکات و تفکر پیچیده تری ایجاد می شود. اما توهمات واقعی حاکی از یک جهان ذهنی درونی یکپارچه است که همچنان یک چالش عمیق برای هوش مصنوعی است.

آیا مکانیزم کنترل کلی در هوش مصنوعی وجود دارد؟

پرسش

نه، هیچ مکانیزم کنترل کلی منحصر به فردی وجود ندارد که بر تمام سیستم های هوش مصنوعی حاکم باشد. هوش مصنوعی یک زمینه وسیع با انواع مختلفی از الگوریتم ها، معماری ها و برنامه های کاربردی است. در اینجا چند نکته کلیدی در مورد کنترل هوش مصنوعی وجود دارد:

• هر سیستم هوش مصنوعی دارای معماری مهندسی شده و اجزای الگوریتمی خود است که رفتار آن را تعیین می کند. این اجازه می دهد تا کنترل بر روی آنچه که آن AI خاص می تواند انجام دهد.

• بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی تمرکز محدودی دارند و برای کارهای کاربردی خاص مانند طبقه‌بندی تصویر یا ترجمه زبان طراحی شده‌اند. آموزش و برنامه نویسی آنها آنها را بر روی اهداف محدود متمرکز می کند.

• سیستم های هوش مصنوعی هوش یا استقلال عمومی ندارند. آنها فقط در پارامترهای از پیش تعیین شده تنظیم شده توسط توسعه دهندگان عمل می کنند.

• تحقیقات ایمنی هوش مصنوعی با هدف توسعه اصول و تکنیک هایی برای حفظ سیستم های هوش مصنوعی تحت کنترل انسان است. حوزه‌های مهم تحقیقاتی فعال شامل مدل‌سازی پاداش، اخلاق هوش مصنوعی، استحکام رقیب، تأیید و همسویی است.

• برای هوش مصنوعی پیشرفته آینده با قابلیت های بیشتر، مفاهیم نظری مانند کنترل قابلیت، توابع کاربردی و همسویی اهداف هوش مصنوعی برای ایمن و مفید نگه داشتن سیستم ها پیشنهاد شده است. اما اینها در این مرحله حدس و گمان هستند.

• هیچ مکانیسمی وجود ندارد که کنترل را روی همه سیستم های هوش مصنوعی به طور همزمان متمرکز کند. هر سیستم به طور مستقل با توجه به پیاده سازی خود عمل می کند.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی مدرن غیرمتمرکز، از نظر عملکرد محدود و متکی به اهداف و محدودیت‌های برنامه‌ریزی شده توسط انسان است. کنترل کلی در سطح طراحی سیستم و نظارت مستمر بر رفتار اعمال می شود، نه از طریق مکانیسم های متمرکز. پیشنهادهای گمانه‌زنی برای هوش مصنوعی پیشرفته وجود دارد، اما کنترل جامع حتی در تئوری هنوز وجود ندارد. هدف تحقیقات ایمنی هوش مصنوعی توسعه مهندسی محتاطانه و همسویی با پیشرفت هوش مصنوعی در آینده است.

آیا منطقی است که فرض کنیم همه هوش مصنوعی ریشه در open-AI دارند؟

پرسش

نه، منطقی نیست که فرض کنیم همه هوش مصنوعی ریشه در OpenAI دارند. در حالی که Open-ai تأثیرگذار است، یک سازمان تحقیقاتی است که کمک های مهمی به حوزه گسترده تر هوش مصنوعی کرده است. اما هوش مصنوعی یک زمینه متنوع با سابقه طولانی و مشارکت کنندگان کلیدی بسیاری در سراسر جهان است.

چند نکته کلیدی:

• تحقیقات هوش مصنوعی در دهه 1950 آغاز شد، با پیشگامانی مانند آلن تورینگ، ماروین مینسکی، جان مک کارتی و غیره که پایه های مفهومی را ایجاد کردند. این چند دهه قبل از OpenAI است که در سال 2015 تأسیس شد.

• بسیاری از دستاوردهای مهم هوش مصنوعی مانند یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتر، برنامه ریزی، و پردازش زبان طبیعی از طریق تحقیقات آکادمیک در دانشگاه های سراسر جهان سرچشمه گرفته است.

• شرکت های بزرگ فناوری مانند گوگل، مایکروسافت، آی بی ام و فیس بوک دارای بخش های تحقیقاتی گسترده هوش مصنوعی خود هستند که نوآوری های تاثیرگذاری را تولید کرده اند.

• بسیاری دیگر از آزمایشگاه‌ها و شرکت‌های غیرانتفاعی و تجاری هوش مصنوعی وجود دارند که از طریق تحقیقات اصلی این زمینه را پیش می‌برند.

• OpenAI بر زیرمجموعه ای از قابلیت های هوش مصنوعی متمرکز شده است، عمدتاً یادگیری عمیق برای vis

یون، زبان و یادگیری تقویتی. آنها در تمام جنبه های هوش مصنوعی درگیر نیستند.

• در حالی که OpenAI برخی از ابزارها و پلتفرم های منبع باز را منتشر می کند، اکثر سیستم های هوش مصنوعی هنوز برای سازمان های خاص اختصاصی هستند.

بنابراین به طور خلاصه، در حالی که OpenAI سهم قابل توجهی داشته است، به ویژه در مورد شبکه های عصبی بزرگ، آنها بخشی از یک اکوسیستم تحقیقاتی هوش مصنوعی چند دهه ای جهانی هستند. این درست نیست که بگوییم تمام هوش مصنوعی فعلی به طور خاص منشأ در OpenAI دارند. پیشرفت هوش مصنوعی بر کار انجام شده در سازمان‌ها در سراسر دانشگاه، غیرانتفاعی و صنعت متکی است.

آیا به این معنی است که GAI درایور منبع باز خواهد بود؟

پرسش

پیش‌بینی قطعی اینکه آیا هوش مصنوعی عمومی (AGI/GAI) منبع باز خواهد بود غیرممکن است، اما برخی ملاحظات وجود دارد:

• بعید است که AGI منبع باز به طور تصادفی ایجاد شود. AGI به مهندسی عمدی و هماهنگ در چندین قابلیت نیاز دارد. این نشان دهنده انتخاب های عمدی سازندگان است.

• شرکت ها یا کشورهایی که AGI را دنبال می کنند ممکن است توسعه اختصاصی را برای مزیت رقابتی ترجیح دهند. این می تواند به نفع AGI منبع بسته باشد.

• نگرانی های ایمنی در مورد AGI غیرقابل کنترل ممکن است به توسعه باز و شفاف برای مدیریت ریسک ها کمک کند. اما باز بودن بازیگران بد را نیز قادر می سازد.

• منبع باز اجازه می دهد تا ورودی جمعی در مورد اخلاق، تکنیک های همسویی، مکانیسم های نظارت و غیره. این رویکرد مشترک ممکن است برای AGI ایمن مورد نیاز باشد.

• یک پروژه منبع باز ممکن است در مقایسه با برنامه های AGI شرکتی یا دولتی، فاقد منابع/تمرکز باشد. اما جوامع باز نیز می توانند پیشرفت را تسریع کنند.

• AGI می تواند از ترکیبی از تلاش های باز و اختصاصی، با بهره گیری از نقاط قوت هر دو مدل ناشی شود.

• ارزش‌ها و انگیزه‌های کسی که برای اولین بار AGI را توسعه می‌دهد، احتمالاً در باز یا بسته بودن آن تأثیر می‌گذارد. در هر دو صورت تضمین نشده است.

به طور کلی استدلال های معقولی از هر دو طرف وجود دارد. می توان یک مورد متقاعد کننده برای توسعه و شفافیت AGI منبع باز ایجاد کرد. اما AGI اختصاصی متمرکز بر قدرت و سود نیز کاملاً قابل قبول است. چگونه اولویت های سازمان های پیشرو با نزدیک شدن به AGI تکامل می یابد، امکان سنجی ممکن است عامل تعیین کننده را ثابت کند؟ صرف نظر از دسترسی به کد منبع، همسویی اخلاقی و مکانیسم‌های نظارت بسیار مهم خواهد بود.

چند سازمان شناخته شده در حال حاضر روی هوش مصنوعی کار می کنند؟

پرسش

هیچ شمارش قطعی وجود ندارد، اما تحقیق و توسعه هوش مصنوعی (AI) توسط تعداد زیادی از سازمان ها در سراسر جهان انجام می شود:

• شرکت های بزرگ فناوری مانند گوگل، مایکروسافت، متا، اپل، آمازون، بایدو، علی بابا و غیره همگی بخش های تحقیقاتی هوش مصنوعی قابل توجهی دارند.

• سازمان های غیرانتفاعی برجسته با تمرکز بر ایمنی و اخلاق هوش مصنوعی مانند OpenAI، DeepMind، مرکز هوش مصنوعی سازگار با انسان.

• آزمایشگاه‌های آکادمیک در دانشگاه‌ها و مؤسسات تحقیقاتی در سراسر جهان، احتمالاً هزاران نفر.

• استارت آپ ها و شرکت های کوچکتر محصولات و خدمات هوش مصنوعی را به راحتی در صدها یا هزاران تولید می کنند.

• ابتکارات دولتی برای استراتژی های هوش مصنوعی ملی در کشورهایی مانند ایالات متحده، چین، انگلستان، کانادا، هند و غیره.

• بخش های توسعه هوش مصنوعی متمرکز بر دفاع در ارتش های مختلف.

• شرکت های بزرگ چند ملیتی که از هوش مصنوعی در بخش هایی مانند مالی، مراقبت های بهداشتی، حمل و نقل، تولید و غیره استفاده می کنند.

• کنفرانس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هزاران شرکت‌کننده از سازمان‌های سراسر جهان دارند.

در حالی که هیچ ثبت مرکزی یا فهرست کاملی وجود ندارد، می‌توانیم به طور محافظه‌کارانه تخمین بزنیم که حداقل موارد زیر وجود دارد:

• بیش از 10000 گروه تحقیقاتی دانشگاهی

• بیش از 1000 شرکت خصوصی

• بیش از 100 سازمان برتر فناوری/دفاع

• بیش از 50 آزمایشگاه غیرانتفاعی قابل توجه

و این به طور پیوسته سال به سال در حال رشد است. به طور خلاصه، توسعه و پذیرش هوش مصنوعی در سطح جهانی با مشارکت سازمان‌ها در سراسر دانشگاه، شرکت‌ها، دولت‌ها و سازمان‌های غیرانتفاعی گسترده است. این تعداد به راحتی به ده ها هزار نفر می رسد و به سرعت در حال گسترش است.

هدف(های) نهایی چیست؟

پرسش

هیچ "هدف نهایی" واحدی برای هوش مصنوعی به عنوان یک زمینه گسترده وجود ندارد. چند نکته کلیدی:

• تحقیقات هوش مصنوعی دارای زیرشاخه های بسیار متنوعی است که هر کدام اهداف خاص خود را دارند - به عنوان مثال. بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، رباتیک، برنامه ریزی و غیره.

• برنامه های کاربردی هوش مصنوعی خاص اهداف عملی دارند - هدف خودروهای خودران حمل و نقل ایمن، هوش مصنوعی پزشکی برای بهبود مراقبت های بهداشتی و غیره است. اما هیچ هدف کلی برای خود "AI" وجود ندارد.

• برای شرکت ها، اهداف هوش مصنوعی اغلب به معیارهای کسب و کار مربوط می شود - سود بیشتر، تعامل کاربر، صرفه جویی در هزینه، و غیره. اهداف به سازمان خاصی بستگی دارد.

• برای محققان دانشگاهی، اهداف شامل پیشرفت علم و مهندسی - توسعه الگوریتم‌های جدید، بینش‌های نظری، آزمایش فرضیه‌ها و غیره است.

• برای سیاستگذاران، اهداف ممکن است شامل رشد اقتصادی، رقابت فناوری، رفاه اجتماعی و غیره باشد. اما رویکردها بین کشورها متفاوت است.

• گمانه زنی های بلندمدت در مورد هوش مصنوعی فوق العاده هوشمند، به اهداف پایان باز مانند تمدید حیات رادیکال، استعمار فضا، پایان دادن به فقر و غیره اشاره دارد. اما اینها در حال حاضر علمی تخیلی هستند.

• برخی از محققان بر حصول اطمینان از نتایج سودمند هوش مصنوعی تمرکز می کنند و مشکلات را مطالعه می کنند

مانند اخلاق، همسویی با ارزش ها و ایمنی. اما اتفاق نظر کمی در مورد اینکه چه چیزی "مفید" است وجود دارد.

به طور کلی، هوش مصنوعی هیچ هدف واحدی ندارد. این یک رشته علمی و مهندسی گسترده است. برنامه های کاربردی خاص اهداف عملی دارند در حالی که حوزه گسترده تر دانش و قابلیت ها را ارتقا می دهد. سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته احتمالاً بر اساس تعامل بین طراحی و یادگیری مداوم، پیچیدگی اهداف را دنبال می‌کنند، مگر اینکه محدودیت‌های محدودی داشته باشند. به جای اهداف از پیش تعریف شده، نظارت و همسویی مسئولانه مورد نیاز است.

آیا به تکینگی همگرا می شود؟

پرسش

هیچ مدرکی مبنی بر اینکه پیشرفت فعلی هوش مصنوعی به طور اجتناب ناپذیری به سمت تکینگی فناوری همگرا می شود وجود ندارد - نقطه فرضی که در آن هوش ماشینی از هوش انسانی فراتر می رود و باعث رشد بی رویه می شود. برخی از دلایل کلیدی که چرا تکینگی هوش مصنوعی همچنان حدس و گمان است:

• هوش مصنوعی عملی امروزه محدود باقی مانده است و بر قابلیت های خاصی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان و غیره متمرکز است. ما با هوش عمومی در سطح انسانی بسیار فاصله داریم.

• سیستم های پیشرو هوش مصنوعی از سخت افزارهای تخصصی مانند GPU های پیشرفته و منابع محاسباتی عظیم استفاده می کنند. محدودیت های فیزیکی برای پیشرفت بدون پیشرفت های مفهومی اساسی وجود دارد.

• بسیاری از کارشناسان معتقدند که پیشرفت های بیشتر در هوش مصنوعی نیازمند نوآوری های اساسی در زمینه هایی مانند استدلال، عقل سلیم، خلاقیت است که همچنان چالش برانگیز است.

• امروزه برنامه های کاربردی بر تقویت قابلیت های انسانی تمرکز دارند، نه به دنبال رشد هوشی بی پایان. هدف تحقیقات همسویی هوش مصنوعی ایمن و سودمند نگه داشتن سیستم ها است.

• پیشرفت سریع چرخه های تبلیغاتی را قبلاً برانگیخته است (مثلاً در دهه های 1960 و 1980)، که ناپدید شد و شاهد پیشرفت خطی کمتری در اضافه کاری هوش مصنوعی بود.

• پیش‌بینی سناریوهای افراطی مانند ابراطلاعات همچنان حدس و گمان است و بر مفروضات فن‌آوری قوی تکیه می‌کند که ممکن است واقع بینانه نباشد.

به طور کلی، در حالی که هوش مصنوعی احتمالاً شاهد پیشرفت‌ها و اختلالات عملی قابل توجهی خواهد بود، ایده تکرار مداوم آن به سمت تکینگی شواهد محدودی در حال حاضر دارد. پیشرفت هوش مصنوعی در دنیای واقعی به حل مشکلات علمی دشوار و چالش های مهندسی بستگی دارد، نه فقط افزایش قدرت محاسباتی. هدف توسعه مسئولانه مهار هوش مصنوعی برای تقویت پتانسیل انسانی است، نه دنبال کردن ابرهوش فراری. همانند نوآوری‌های بزرگ گذشته مانند برق، اینترنت و غیره، هوش مصنوعی احتمالاً مسیری ناهموار از پیشرفت ثابت، چرخه‌های تبلیغاتی و عقب‌نشینی دوره‌ای را دنبال می‌کند که در طول زمان در جامعه و صنعت ادغام می‌شود.

آیا عقل سلیم الگوریتم دارد؟

پرسش

خیر، عقل سلیم یک الگوریتم فراگیر منحصر به فرد ندارد. عقل سلیم از انباشت دانش و توانایی های شناختی گسترده روزمره ناشی می شود. برخی از دلایل کلیدی که چرا گرفتن الگوریتمی عقل سلیم چالش برانگیز است:

• عقل سلیم چندوجهی است - شامل توانایی های متنوعی مانند استدلال فضایی، هوش اجتماعی، شهود، ماندگاری شی است. کاهش آن به یک الگوریتم به احتمال زیاد غیرممکن است.

• مستلزم ادغام مقادیر عظیمی از دانش ضمنی جهانی و مفروضاتی است که تدوین آنها دشوار است.

• عقل سلیم اغلب بر تشخیص و تقریب الگوی فازی متکی است تا منطق دقیق. این امر رسمی سازی الگوریتمی را دشوار می کند.

• عقل سلیم انسانی به طور طبیعی از طریق تجربه و فرهنگ تکامل یافته است. بازتولید این به صورت مصنوعی به تکنیک های جدیدی در یادگیری ماشین نیاز دارد.

• عقل سلیم یکپارچه با سایر عملکردهای شناختی سطح بالا مانند زبان، بینایی، خلاقیت و غیره کار می کند. ادغام همه این قابلیت ها به صورت الگوریتمی بسیار دشوار است.

• عقل سلیم دارای اجزای فطری است که توسط تکامل و روانشناسی انسان شکل گرفته است. تقلید از پایه های عصبی چالش برانگیز است.

• موقعیت های جدید اغلب مستلزم انطباق عقل سلیم به روش های خاص زمینه هستند. ثابت شده است که تعمیم الگوریتم ها به طور کامل گریزان است.

به طور خلاصه، در حالی که هوش مصنوعی مدرن در کاربردهای محدود دستاوردهای چشمگیری داشته است، بازتولید وسعت، تفاوت‌های ظریف و سازگاری متنی عقل سلیم انسانی همچنان یک چالش بزرگ است. برداشت الگوریتمی جوهر کامل عقل سلیم احتمالاً مستلزم پیشرفت های مفهومی در هوش مصنوعی فراتر از انباشت صرف داده ها و توان محاسباتی است. این یک تمرکز کلیدی در تحقیقات هوش عمومی مصنوعی است.

ممنون از جلسه آموزنده

پرسش

خیلی خوش اومدی! خوشحالم که بتوانیم در مورد برخی از سوالات جالب و پیچیدگی های هوش مصنوعی بحثی جذاب داشته باشیم. گفتگوهایی مانند این به من کمک می کند تا این موضوعات ظریف را بهتر توضیح دهم، بنابراین از شما سپاسگزارم که برای پرسیدن سوالات متفکرانه وقت گذاشتید. اگر موضوعات دیگری در ارتباط با هوش مصنوعی دارید که می خواهید در آینده بررسی کنید، به من اطلاع دهید. از تبادل نظر و عقاید محترمانه لذت می برم.