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[职场感言] 火爆ChatGPT背后别忘了AI的本质 - 老年从业者吃瓜想法

   
地里匿名用户
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匿名用户-RMQ6M  | 添加认证 | 2023-2-14 07:31:07
shenyichen105 发表于 2023-2-13 17:03
我觉得楼主可能真的高估了人类. 我认为人脑并没有真正的逻辑电路 所谓的rule based的逻辑在人脑里的表征很 ...

看到类似回复。。但是有一个很根本的问题,DNA像pre-trained实在难以理解,也跟达尔文说的不一样哈, 你在assume这辈子学习的知识能通过DNA传给下一代吗?意思是后天人还能通过学习改变自己DNA么。。DNA这样特别比转基因还厉害了。
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实际上,恰恰是DNA更像是机器配置,人的记忆才是pretrained model,你说的这个例子完美诠释迁移学习这个ML理论跟人脑不一样,你这辈子学到的东西,是没法直接传给你后代的,后代学起来一样要花同样的时间,你是没法迁移知识的,这个生物机制更凸显了人脑跟AI不一样。

至于大家为啥越来越聪明,跟现在科技发达大家营养更好卫生条件更好有关,大脑发育得更好CPU和内存更发达了,你也可以后天训练记忆力什么的,但是你后天训练的东西一样也跟你后代没啥关系,你后代一样要重复同样的训练才能达到一样的效果,所以迁移学习的点在哪里呢?
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匿名用户-RMQ6M  | 添加认证 | 2023-2-14 07:38:33
Dave2022 发表于 2023-2-13 16:57
楼主低估深度神经网络跟人脑的相似度了。我个人认为从一定的纯逻辑层面上看,神经网络跟人脑就是一样的。仅 ...

建议看一下前面我解释神经网络黑盒在做什么的答案,其实这些算法本质上都在更高效率地达到一个穷举的答案,跟人脑真的很不一样, 你说的进化比喻,人脑更像是训练算法的机器配置GPU什么的,知识记忆才是神经网络学习的算法,没有人的逻辑/知识/记忆是先天遗传的,你爸妈学了什么,你出生一样得重新学,你爸妈后天练习弹钢琴厉害,你按照一模一样的方式后天也需要花同样的时间。 这点其实就跟神经网络很不一样,知识迁移其实在人脑是不存在的,否则大家都可以不用上学了。
. 1point 3 acres
至于人脑智力开发,更大机会是营养更好使用率更高,大家后天大脑发育越来越好,跟神经网络学习没啥关系,你后天学的东西没法改变你先天的基因,所以类比起来更显得两个机制完全不一样了。
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firefox970 2023-2-14 07:57:00 | 只看该作者
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赞同!
1. 人脑的复杂不是能用参数数量对标的. .и
2. 有层主说不要把人脑想的太复杂。 是啊,人每天搬砖,刷手机,睡觉。你当然觉得不复杂。这只是使用了人脑1/100的潜力而已。
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匿名用户-J0CYO  | 添加认证 | 2023-2-14 07:58:24 来自APP
匿名用户 发表于 2023-02-13 10:29:00
我这两天在上一门DL课,想了很多这方面的事情,想说一下楼主总结的真好!现在说什么machine learning,deep learning,ai其实都是把统计学上很多模型拿出来推广到业界很多领域,其
不理解人脑也正是因为complexity啊 单个神经元咋work的几十年前就研究清楚了 难理解的就是因为它们怎么集合一起出现智能 所以你说的mechasim和complexity是一码事 上一门dl入门课觉得自己懂chatgpt了相当于说学了小学自然课就理解人脑原理
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匿名用户 发表于 2023-02-13 15:31:07
看到类似回复。。但是有一个很根本的问题,DNA像pre-trained实在难以理解,也跟达尔文说的不一样哈, 你在assume这辈子学习的知识能通过DNA传给下一代吗?意思是后天人还能通过学习改变自己
好问题啊 我的观点是在几百年的尺度下 不能改变pretrained weights 这个pretrained weights是进化算法优化 速度很慢 loss也是个以优化dna传播为目的设置的 现在的大脑和旧石器时代人类差不多 这恰恰是人类社会很大的问题 基因跟不上文明的进化速度. 迁移学习指的是人类适应现有环境在dna pretrained weights基础上做微调和domain adaptation  (我觉得其实pretrained weights更接近元学习 或者表征学习 即学习如何快速的适应一些高级模式 比如新的动物图像 新的语言 但是这些看上去不一样的东西都是以一些pretrained底层表征组合而来 从这个角度看来人脑和llm更像了)
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匿名用户-Y7B9M  | 添加认证 | 2023-2-14 08:32:50 来自APP
匿名用户 发表于 2023-02-13 01:33:42
层主把人类的智能想的太简单了,只要养过人类幼崽就能很快认识到,现在所谓的AI和人类智能之间的学习方式和学习能力有多大的鸿沟
养过人类幼崽也没觉得人类智能比”AI”高级,只能说不同,给足够多的数据AI做的更好的例子比比皆是,人类需要的样本少但是这是几亿年训练出来的
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匿名用户-BALN2  | 添加认证 | 2023-2-14 08:56:06
kuhn31 发表于 2023-2-13 14:34
可是我们人类又是怎么根据1-10的数据泛化到10-100的呢?不过是我们加了一些régularisation, extrapolate  ...

人类有符号推理。怎么让LLM学会符号推理也是挺有趣的事情,但是现在好像还没有特别好的办法。
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微信用户_e441c67 发表于 2023-02-13 06:10:44
人类也经常胡说八道。chatgpt比不上各行业的专业人员,但比普通外行人可能更好。
即使没有机器,现实中信息也是有真有假,人类做决策时要考虑到这些因素;网页上有真有假,我们会根据网站的权威性有个判断,等我们对AI熟了、机制完善了,是是不是也会有判断AI信息权威性的的方法。
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