Wat is de bloem, als je niet kunt ruiken?
ClearView RF/Alami
De nieuwste generatie kunstmatige intelligentiemodellen lijken een compromis op menselijk niveau in de wereld te hebben, maar het heeft bewezen dat hun gebrek aan gevoelige informatie-en een lichaamsachtige bloem of gevoel van zin is beperkt tot hoe goed het begrijpt.
Kihui xu Aan de Ohio State University en zijn collega’s vroegen zowel de menselijke als de grote taalmodellen (LLM) om te begrijpen over 4500 woorden – alles van “bloemen” en “tot” tot “belachelijk” en “swing”. Deelnemers en AI -modellen werd gevraagd om elk woord voor verschillende richtingen te beoordelen, zoals de links naar de gevoelige opwinding, of links naar verschillende delen van hun lichaam en links naar fysieke interacties.
Het doel was hoe LLMS, waaronder de GPT -1.5 van OpenAee en GPT -1 en Google Palm en Gemi, mensen vergelijken met hun ranglijst. Het blijkt dat de woorden van mensen en AI vergelijkbare conceptkaarten hebben die niet gerelateerd zijn aan interactie met de buitenwereld, maar de woorden zijn heel anders wanneer geassocieerd met sensatie en fysieke activiteit.
AI -modellen geloven bijvoorbeeld dat iemand bloemen door tand kan ervaren – iets dat de meeste mensen vreemd vinden, waarderen ze liever met hun zicht of zacht.
Zu zegt dat het probleem is dat het LLMS van internet hun begrip creëert van de Hoover-Up tot de wereld en het is niet voldoende om de gevoelige ideeën te realiseren. “Ze zijn gewoon heel anders dan mensen”, zegt hij.
Sommige AI -modellen zijn getraind voor visuele informatie, zoals foto’s en video’s, naast teksten en onderzoekers hebben ontdekt dat de resultaten van deze modellen nauwer zijn afgestemd op de beoordeling van de menselijke woord, waardoor de mogelijkheid wordt vergroot dat het toevoegen van meer sensaties het menselijke begrip van de wereld tot het menselijk begrip van de wereld kan brengen.
“Het heeft ons laten weten dat de voordelen van het vermenigvuldigen van meerdere modeltraining groter kunnen zijn dan onze verwachting,” in de ontwikkeling van AI ondersteunt het het belang van het ontwikkelen van modellen met meerdere modellen en het belang van het hebben van één lichaam. “
Philip Fieldman Aan de universiteit van Baltimore County zal AI -modellen een robotlichaam geven en deze publiceren in gecensureerde inputs waarschijnlijk de sprong van vaardigheden, waarschijnlijk genoeg, maar we moeten heel voorzichtig zijn met hoe het te doen, het risico op fysieke schade aan mensen om hen heen.
Het vermijden van dit nationale risico betekent het toevoegen van de bewakers aan de robotactie toevoegen, of gewoon zachte robots gebruiken die geen schade kunnen toebrengen aan training, maar Fieldman zegt – maar het zal zijn eigen nadeel hebben.
“Het gaat verspreiden hoe ze de wereld begrijpen”, zei Fieldman. “” Een van de dingen die ze leren is een van de dingen die je dingen kunt uitschakelen omdat ze kleine massa hebben en
Onderwerp:
