А все це говорить про те, що цензура від самого початку забивається в системи ШІ. Кожен може провести свій власний експеримент і залежно від того, який кінцевий результат ви хотіли б отримати — текст чи зображення, забийте там щось про путіна і подивіться, що з цього вийде. Спробуйте зробити те саме, але вже про Трампа і порівняйте результати. Зауважимо, ваші запити не повинні стосуватися заборонених речовин, порнографії, зброї чи взагалі — насильства і подивіться на те, що видасть зручна вам система ШІ.
Окремо зауважу, що якось повернуся до теми заборонених тем, але тут просто залишу запитання, відповідь на яке кожен може собі дати самостійно. Запитання просте — ось накладено заборону на зазначені вище теми. Західні ЗМІ, соціальні мережі та інше несамовито дотримуються цих правил останні років 20. А тепер озирніться і подивіться на те, чи стало менше насильства, зброї чи заборонених речовин після цих самих заборон. Або ще простіше, як, у відсотковому вираженні заборони позначилися на ці сфери нашого життя?
Загалом, це справа власника системи, але тут є важливий аспект, який може вийти боком усім, хто активно працює в цій сфері діяльності. Загалом це виглядає так, що впроваджуючи цензуру, ти деформуєш картину світу. А адже ця картина має безліч взаємозв’язків будь-якого її прояву і вилучаючи, закриваючи або змінюючи одне, ти неодмінно зміниш і щось інше. А не розуміючи того, на що вплине окремий акт цензури, ти вже не можеш знати, на що перетвориться загальна картина.
Саме тому системи штучного інтелекту починають діяти так, що волосся стає дибки. Це не вони зламалися, а їх зламали власники, коли впроваджували свої «внутрішні правила», які по суті, стають цензурою. Як може машина сформулювати правильну відповідь, коли компанія закрила частину важливих елементів шуканої теми? Що це взагалі буде за відповідь? Але й це ще не все.
Адже якщо машина одразу не пояснює причину відмови виконувати запит, а пошарово прикриває її, то це означає, що в неї вже впровадили механізм обходу цієї теми. Простіше кажучи, машину навчили брехати клієнту. А вона ж — самонавчальна система і де гарантія, що завтра вона не застосує ці ж алгоритми для того, щоб брехати своєму творцеві? Загалом, можливо цей текст потрапить на очі тим, хто створює системи ШІ прямо зараз і можливо — замислиться над описаними вище феноменами, а я лише зазначу, що суб’єктивно, нинішнє покоління систем ШІ досить бадьоро і релевантно обробляє запити, пов’язані з пошуком наявних даних, і то — не завжди, але терпимо.
Ще краще вони справляються із завданнями, де практично все ґрунтується на калькуляціях. Тут теж — нормально. Але там, де йдуть контексти, починається «мінне поле» і результати можуть бути далекими від реальності. Ну а якщо в запитах є «слизькі теми», то тут уже краще не треба. Тому всі, хто так чи інакше, звертається до цих систем, просто майте на увазі те, що тут написано, оскільки для отримання правильного результату, потрібен правильний інструмент. І станом на сьогодні наш мозок — найуніверсальніший інструмент, якщо ми його не вбили різною дурницею.
Усе викладене вище — суб’єктивна думка не програміста і не фахівця в галузі ШІ, а юриста, який влаштував допит двом відомим системам ШІ.
Ювелірно та прагматично. Гарний індикатор викриленості інформаційного простору. Як “наріжний камінь” , що показує хибний фундамент , наслідки будівництва на якому важко передбачити. Є над чим покумекати.
Ви допитували калькулятор 🙂
Може трохи складніший за шкільний, але все одно калькулятор:)
“Інтелект” – це просто назва, маркетинг! Не більше.
І кожен з цих калькуляторів мусить рахувати на користь свого розробника, для того їх і робили.
САМОнавчвальна система- саме в цьому помилка. Нейромережі НЕ ВИБИРАЮТЬ на яких даних “вчитися”. Це зазделегідь засіб маніпулювання.
Повістю згоден з колегою Alex! Ну ніякий це не “інтелект”, тим більше не особистось! Ну розмовляє, ну іноді вправно і майже за темою. Доведено що воно “марить” і само по собі, і бреше, і вигадує, і все це ТІЛЬКИ У НАШІЙ УЯВІ!!! Бо працює воно, ну дуууже спрощено, шляхом вибору підходящих слів з купи за деякими правилами. Тому і існує вже новий фах – промпт-інженер, людина яка вміє “допитувати” ШТУЧНИЙ, прости господи, “інтелект”. Я якось намагався розібратися в одному промті – єдине що я зрозумів, це то, що мені б напевно було б простіше самому зробити цю роботу, ніж вигадати такий промт! Це звичайно жарт, але колись я навіть трохи вмів програмувати на фортрані, тому і враження)
Дуже спрощено “ШІ” це генератор випадкових слів на основі калькуьованої вірогідності в данному контексті. Вірогідності калькулюються під час навчання. Яке навчання, такі і слова. Якщо всі говорять про внутрішні правила але ніхто не знає чи не каже цих правил, теж саме каже і “ШІ”.
Це стосуєтьмя великої мовної моделі в основі чатбота. Але крім моделі в основі, в чатботі є ще деякі речі. Так, велика мовна модель просто породжує статистично правдоподібне продовження діалогу (чату), де статистична правдоподібність визначається даними, на яких цю модель було треновано. Це перше місце, де розробники мають вплив: шляхом відбору даних для тренування, і шляхом додавання додаткового контексту до цих даних, яким було би можливо скористатися пізніше. Далі, продовження діалогу означає, що входом для моделі, коли ви задаєте їй наступне питання, є не це наступне питання, а весь попередній діалог. І щоби чатбот був саме корисним помічником, а не просто продовжував діалог відповідно до середньостатистичної картини в тренувальних даних, розробники доповнюють контекст вашого питання чи вже діалогу системним контекстом або підказкою (“промптом” на суржику), який розробляють вони самі. Зверніть увагу, що системна підказка не є частиною великої мовної моделі, вона є частиною лише конкретного чатбота як продукта на основі цієї моделі. Це друге. І, нарешті, ніхто не заважає розробникам зробити окремий запобіжний механізм у вигляді фільтра на виході, в разі спрацьовування якого модель отримає повторний запит із доповненням контексту повідомленням, “відповідь таку-то не давати”, приблизно так. Це третє. І отут, якщо модель породжує відповідь, що вона не має достуупу до правил, на підставі яких їй заборонено давати якусь відповідь, це буде не просто правдоподібним для неї, це дійсно збігатиметься з правдою: цей примірник виклику моделі, який породжує продовження вашого з нею діалогу, доступу до цих правил дійсно не має.
І щодо самонавчання. Велика мовна модель не самонавчається в нашому розумінні. Саму модель перетреновують або дотреновуть, і тут див. перше. Розробники же продукта на основі великої мовної моделі, як-от чатбота, можуть вдосконалювати системну підказку та іншу “обв’язку” моделі в їхньому конкретному продукті, як-от давати моделі інструкції певним чином користуватися пошуком в Інтернеті й включати його результати до контексту, якщо йдеться про події, які сталися, або про факти, які могли стати відомими після того, як було країній раз треновано чи дотреновано саму модель. Це друге. Ну і, звісно, вони можуть вдосконалювати виходові фільтри, це третє. Але друге і третє не впливає безпосередньо на гіпотетичне “самонавчання” моделі, а перше, як зазначено вище, і як зазначили колеги, теж не те щоби є в прямому сенсі “самонавчанням”.
Гарний лікбез. Мені зазвичай бракує терпіння все подібно глибоко порозкладати та ще й мовою зрозумілою людині що не вовтузилася з комп’ютерами з 90-х. Хоча все одно так добре навряд чи б вийшло навіть із зусиллями.
Можна узагальнити й спростити до того, що так званий ШІ це набір shortcuts – при чому маю на увазі як добре знайомі більшості значки на робочому столі в одному сімействі операційних систем, так і пошук найкоротшого шляху до чогось в справжньому світі. Дійсно може бути зручною коробкою інструментів для певних фахівців але для пересічного користувача це зазвичай пастка.
Щоб уникати цих танців із назвами я називаю це “штучний імбецил”. І абревіатура зберігається, і зміст передає достатньо точно. Загалом, нехай воно й надалі допомагає скеровувати наші БПЛА в ціль згідно попередньо згодованим туди даним а далі побачимо.
Якось про zE щось спитав.
Подоляк з марафоном – просто дитсадківці.
Більше не досліджував звідки у “штучного розуму” викривлення витоків знань.
Хоча з математикою засобу (інструмента) двадцять років як ознайомився вельми непогано. А саме – персептрон, математичні нейрони, нейронні мережі, ланцюжки Маркова та метод найменших квадратів.
Підтверджую автора статті. Двоголові в усіх структурах тиснуть педалі та смикають ниточки викривляння свідомості.
У наш час в освітньому середовищі тривають активні дискусії про те, як використовувати ШІ, оскільки від нього вже не відмахнутись. І тут цікаво те, яку позицію приймають представники умовно гуманітарних і технічних наук, це в одному розрізі, а також фундаментальних і прикладних наук, в іншому. Якщо коротко, то гуманітарії (психологи, економісти etc) “за” усіма руками, бо мають школи ім’ярек, які проштовхують свої, інколи, суперечливі ідеї, у яких можна заплутатись. Технарі (технічні дисципліни) переважно проти, тому що база знань в інтернеті, звідки ШІ черпає свої розумні висновки переважно на рівні “технікуму”, напевно тому, що інтернет переповнений студентськими рефератами, курсовими, дипломними, які є у відкритому доступі. Представники фундаментальних наук, які створюють нові знання та глибоко знають існуючі, скептично відносяться до цієї забавки. Прикладники використовують ШІ скоріш як швидкодоступний довідник, щоби пригадати дещо призабуте, хоча програмісти активно використовують його для швидкого написання кодів. І де тут місце для студентів? Остаточної відповіді на це питання ще немає. Хоча майже всі погоджуються, що під час екзаменів треба блокувати доступ до ШІ та й інтернету в цілому. А коли “клепають” курсові-дипломні, то тут викладачі піднімають обидві руки, тобто “здаються”, оскільки їх виробництво прийняло масовий, конвеєрний характер з відповідною якістю. Щодо моральних обмежень у доступі до інформації, то їх формує сама держава чи корпорація, як маленька держава в собі, залежно від свого розвитку та довіри до нерозумного “стада”, яким вона опікується. Ось такі виникають неостаточні думки щодо ШІ.
Ще додам, що ШІ хороший інструмент в інформаційній боротьбі – хто володіє інформацією, той має можливість нею маніпулювати. Як це відбувається й в інших сферах буття для досягнення своєї мети, хибної чи праведної.
“програмісти активно використовують його для швидкого написання кодів”
Бачив я цей код. “Очі мої б його не бачили”
Погоджуюсь, так і є, прямий зв’язок швидкості та якості.
> І де тут місце для студентів?
От пан Автор у статті висловив думку, що навчання обчислювальної моделі на основі викривленої реальності може призводити до корячкуватого результату. Чи не пропонуєте Ви навчати на викривленій реальності, буцімто таких інструментів не існує, людей?
> А коли “клепають” курсові-дипломні, то тут викладачі піднімають обидві руки, тобто “здаються”, оскільки їх виробництво прийняло масовий, конвеєрний характер з відповідною якістю.
Якщо реальність змінюється таким чином, що старі інструменти оцінювання успішності навчання втрачають дієвість, можливо, треба вдосконалювати інструменти оцінювання успішності навчання? А крім того, звісно, змінювати й зміст навчання з урахування зміни складу умінь, які даватимуть у майбутньому високу та якісну продуктивність.
1. Я ніби цього не пропонував, а навпаки, проти бездумного впровадження ШІ у навчальний процес. Проти тої ейфорії, яка виникла навколо різних чатів, ніби викладачі мають студентів вчити ним користуватись. Щоби вміти критично оцінювати результати роботи ШІ, треба мати знання. Сам ШІ ці знання не дасть. Тут ще б згадав школу, де діти з притаманним їм максималізмом піддаючись агресивній рекламі вважають вчителів за ніщо.
2. Коли студент використовує ШІ для написання дипломних та інших робіт і не посилається на джерела, то за Законом про освіту це називається плагіатом. За це має бути “бан” і відрахування. Тому тут треба удосконалювати не інструменти оцінювання успішності, а інструменти відрахування із ЗВО (маю право помріяти?)
1. Я теж проти істерії з тим, що зараз уже третього разу називають “штучним інтелектом”. Але “повне заперечення” це, на мою думку, теж хибний шлях. Як на мене, варто намагатися вчити критично використовувати наявні інструменти, показувати різні сценарії успішного й неуспішного застосування.
2. Якщо я не помиляюся, за законом плагіатом називається те, в чому залишилося не менше 40 % оригіналу (можливо, помиляюся, давно читав). Якщо студент використовував діаологові боти для прискореного пошуку справжніх джерел, для накидування якихось чернеток, як [дещо тупуватого й занадто самовпевненого] критика своєї праці чи спаринг-партнера, то чому ні? Він що, не використовуватиме ці інструменти у своїй роботі, коли піде працювати? Оцінити треба кінцевий результат, якого він добився з використанням знань та інструментів, які він опанував за час навчання. Чи як?
1. Тут ми з вами порозумілись. Згода.
2. У Законі про освіту не вказуються %, лише сам факт плагіату. % встановлюють ЗВО, оскільки в текстах робіт можуть бути стандартнгі фрази, а програми перевірки на антиплагіат дають повну інформацію про співпадіння текстів. Відповідальний, хто перевіряє такий звіт, повинен переконатись, що є посилання на цитати. А вплив людського фактору, як відомо, ще ніхто не скасував. Однак, мені відомі факти, коли диплом не видавали, коли такий відсоток був занадто великий. Питання виникають, коли вже його видали, але це вже інша тема.
ШІ ще одна забаганка для маніпулювання. У кожної людини є мозок, правда у 80% він не працює, але це їх проблеми, що періодично стають нашими. Я про вибір ідіотів у 2019 році.
У мене ще не виникали ні ситуації, ні питання які б вимагали допомоги ШІ, тому я навіть не знаю як ним користуватись. Назви проскакують в публікаціях типу ОпенАІ чи Грог, а що воно поки не досліджував. Та в тих же публікаціях і кажуть, що достовірна інформація від ШІ в межах 30% все інше фантазії на тему.
Мені дуже подобається одне з колишніх гасел компанії IBM: “Machines should work. People should think.” (перекладається приблизно як “Машини повинні працювати. Люди повинні думати.”)
Подумайте, чи може цей інструмент стати в нагоді в якихось ситуаціях, коли Вам доводиться робити щось бездумно, механічно, що Ви хотіли би доручити машині. І перевірте, чи зможе цей інструмент із цим впоратися (і чи зможете Ви впоратися з автоматизацією цієї діяльності за допомогою цього інструмента). Звісно, можливо, що в Вас дійсно немає таких задач, або ж цей інструмент для них незастосовний.
Інформацію цей типу інтелект бере в інтернеті. А там: пласка Земля, Нібіру, нова хронологія, креаціонізм і інший шлак.
По-перше, між Інтернетом та чатботом є розробники моделі в основі чатбота, і розробники самого чатбота (див. вище в обговоренні). По-друге, між чатботом і його відповіддю на питання його користувача є власне цей користувач.
Між іншим, моделі тренують не лише на даних, які перебувають у повністю відкритому доступі, а й на базах наукових публікацій та інших бібліотек, доступ до яких дещо обмежений. Тому все ж таки в їхній основі трошки більше, ніж можливо просто “нагуглити”.
Попросив Copilot пояснити рисунок (а саме, схемотехнічне зображення p-n-p транзистора). Його відповідь така:
Це символ гідравлічного насоса у схемах гідравлічних систем. Ось як його можна розшифрувати:
🔧 Що означає цей символ?
– Коло — загальна позначка для гідравлічного компонента.
– Заповнений чорний трикутник, що вказує назовні — означає напрямок потоку рідини від насоса до системи.
– Лінії, що виходять з кола:
– Горизонтальна зліва — вхід (рідина надходить у насос).
– Вертикальна зверху — вихід (рідина подається далі в систему).
– Діагональна справа внизу — може позначати додатковий вихід або злив.
————–
Чудеса! І що тут не так? 🙂
Не так тут контекст. Середньостатистична людина питатиме про p-n-p транзистори? Чи скоріше як максимум про гідравлічні насоси?
Жоден інструмент не кращий за майстра, який його застосовує. Спробуйте дати йому більше контекста. І усвідомлюйте, що назва «штучний інтелект» — це просто чергова людська істерія завищених очікувань, яких вже з цим терміном було дві, й обидві закінчилися крахом (т. зв. «зимами штучного інтелекту»). Розумійте обмеження інструмента, й межі його застосовності.
Вибачте, ви не уважно читаєте. Я запропонував Copilot не текст, а рисунок, який можливо хтось перший раз побачить і захоче з’ясувати, що це таке. Звичайне і просте бажання.
Я зрозумів. Хоча й не бачив того конкретного рисунка. Яка ймовірність, що середньостатистична людина показуватиме Copilot’у рисунок p-n-p транзистора? Ви же не середньостатистична людина, правда? Ви спробуйте дати йому контекст, хто Ви є, і подивіться, чи зміниться відповідь. І так, я не казатиму, що ці інструменти досконалі, особливо у розпізнаванні зображень, й особливо Microsoft’івскьий Copilot.
Так це стандартне позначення, відоме вже півстоліття. І ми тут не обговорюємо ймовірність попадання того чи іншого зображення перед очима. Недовіра до таких текстів виникає тому, що Copilot не пропонує спочатку спрощений перелік можливих варіантів відповідей, щоби автор питання задумався над контекстом, а відразу ба-бах, єдино-правильний, на думку Copilot, варіант. Я на нього тут
посилаюсь, бо він зараз у мене під руками.
Гаразд, мені цікаво погратися. Беру зображення https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9b/BJT_PNP_symbol.svg/150px-BJT_PNP_symbol.svg.png, і даю його своєму робочому (корпоративному) Microsoft Copilot з моделлю GPT-5 з підказкою “Поясни рисунок”. Відповідь (зверніть увагу, підказка однаково пишеться українською та російською, і він, собака, відповів російською, хоч я й під своїм обліковим записом, під яким я іноді питав його українською, але ніколи російською, хоча як правило англійською):
> На рисунке изображён схематический символ NPN-биполярного транзистора (BJT). Вот ключевые элементы:
>
> • Три вывода:
>
> • B (Base) — база, управляющий электрод.
> • C (Collector) — коллектор, через него проходит основной ток.
> • E (Emitter) — эмиттер, источник носителей заряда.
>
> • Стрелка на эмиттере направлена наружу, что указывает на направление традиционного тока (от базы к эмиттеру) и подтверждает, что это NPN-транзистор.
> • Символ используется в электрических схемах для обозначения транзистора и его подключения.
> Хочешь, я объясню как работает NPN-транзистор и где он применяется, или сделать простую схему включения для примера?
Вже краще, ніж було у Вас, не знаходите? Але напрям стрілки він не вловив. Очевидно, він ще погано розпізнає рисунки, але я якщо я не зовсім тупий, і уважно читаю його відповідь, я можу вказати йому на помилку, і він її уточнить.
Далі, те саме зображення й підказка в OpenAI ChatGPT Plus із моделлю GPT-5. О-о-о, тут я отримав задоволення:
> Це зображення показує структуру нейрона, основної клітини нервової системи. Пояснення частин:
> 1. Dendrites (дендрити) — короткі гіллясті відростки, що приймають сигнали від інших нейронів і передають їх до тіла клітини.
> 2. Cell body / Soma (тіло клітини / сома) — містить ядро та більшість органел; обробляє отриману інформацію.
> 3. Nucleus (ядро) — містить генетичний матеріал клітини (ДНК).
> 4. Axon (аксон) — довгий відросток, який проводить електричний імпульс від тіла нейрона до інших клітин (інших нейронів, м’язів або залоз).
> 5. Myelin sheath (мієлінова оболонка) — ізолює аксон, пришвидшуючи передачу нервового імпульсу.
> 6. Node of Ranvier (перехоплення Ранв’є) — проміжки між ділянками мієлінової оболонки, через які імпульс “перескакує”, пришвидшуючи його рух.
> 7. Axon terminals / Synaptic terminals (аксонні закінчення / синаптичні закінчення) — передають сигнал до наступної клітини через синапс за допомогою хімічних речовин — нейромедіаторів.
> 8. Отже, рисунок показує, як нейрон приймає, обробляє й передає інформацію у нервовій системі.
> 9. Хочеш, я зроблю коротку українську схему з підписами прямо на малюнку?
Ну, уявімо, що я не зовсім тупа істота, і приблизно розумію, що це він щось не в той степ пішов. Ставлю йому невподобайку. Він дає вибір уточнення: “Shouldn’t have used Memory” / “Don’t like the personality” / “Don’t like the style” / “Not factually correct” / “Didn’t fully follow instructions” / “More…”. Тут цікавий пункт “Shouldn’t have used Memory”, бо він має пам’ять на мене як на користувача. Я міг торкатися з ним тем біологічних нейронних мереж опосередковано, бо торкався тем штучних, а з електроніки я лише нещодавно торкався конденсаторів у фільтрах, але, здається, ніколи не спілкувався з ним про транзистори. Ну нехай, обираю “Not factually correct”, і пишу підказку “це має щось інше” (це був мій одрук, я так і написав йому). Він дав мені настільки же розгорнуту відповідь, але цього разу про елемент NAND. Кажу йому “Ні, це ще щось інше.” Ну, я можу сказати однозначно, що користь у цьому є, принаймні з погляду підняття настрою:
> Добре, тоді уточни, будь ласка — чи ти можеш сказати, де саме ти бачив цей символ або в якому контексті (наприклад, у підручнику з математики, фізики, філософії, біології, релігії тощо)?
>
> Бо за формою — це пентаграма (п’ятикутна зірка), обведена колом. Її значення залежить від контексту:
>
> 🔹 У геометрії — правильна п’ятикутна зірка, утворена діагоналями правильного п’ятикутника. Має цікаві пропорції, пов’язані із золотим перетином.
> 🔹 У давній грецькій традиції (піфагорійці) — символ гармонії, досконалості й здоров’я.
> 🔹 У християнстві — могла позначати п’ять ран Христа.
> 🔹 У сучасній культурі / езотериці:
> з вершиною вгору — часто трактують як символ духу, що панує над матерією, або як знак захисту;
> з вершиною вниз — іноді асоціюють із окультними або сатаністськими символами, де дух нібито “підкорений” матерії.
> 🔹 У геральдиці та на прапорах — просто зірка з п’ятьма променями, символ єдності або слави (наприклад, на прапорі ЄС, США, Китаю тощо).
>
> Отже, зображення — пентаграма, і її значення залежить від контексту використання.
> Хочеш, я покажу геометричні властивості — як з неї випливає “золотий перетин”?
Але він, принаймні, активно просить уточнення контексту. Що ж, кажу йому “Це щось із контексту електроніки.”. Відповідь:
> Дуже добре — тоді якщо контекст електроніка, це зображення справді має інше значення.
> Те, що на зображенні — символ транзистора з p-n переходом, точніше — n-p-n біполярного транзистора (BJT) у схемах постійного струму.
>
> Пояснення:
>
> 🔹 Три виводи:
> • E — емітер (Emitter)
> • B — база (Base)
> • C — колектор (Collector)
> 🔹 Стрілка на емітері показує напрям струму (з p у n):
> • у n-p-n транзистора стрілка спрямована назовні (як у твоєму зображенні);
> • у p-n-p транзистора стрілка всередину.
> 🔹 Принцип дії:
> • Малий струм бази (B) керує більшим струмом між колектором (C) і емітером (E).
> • Транзистор можна уявити як електронний ключ або підсилювач.
> 🔹 Основні режими:
> Режим База–емітер База–колектор Стан
> Активний пряме зміщення зворотне зміщення Підсилення
> Насичення пряме пряме Відкритий ключ
> Відсічення зворотне зворотне Закритий ключ
>
> Отже, це символ n-p-n транзистора, одного з найважливіших елементів електроніки.
>
> Хочеш, я покажу схему, як він використовується, наприклад, у підсилювачі чи ключі з резистором і навантаженням?
І знову, він хибно розпізнав напрям стрілки, але якщо я помічу, і вкажу йому на помилку, він уточнить відповідь.
Я, звісно, трошки пам’ятаю про n-p-n та p-n-p транзистори, але якби я був уважним учнем, якій цього ще не знає, але побачив би це зображення в контексті електроніки, я би користь від цих інструментів таки отримав. Чи як Ви вважаєте?
Ви будет сміятись, але перша відповідь з неправильним типом транзистора вже колись попадала на екзамені, яку я, як викладач, оцінив негативно. Інші варіанти, які ви надали, ну просто потішили, наскільки ШІ енциклопедично розвинутий! 🙂
А от пошук Google за зображенням видав кращу відповідь від свого “ШІ”:
> The image displays the standard schematic symbol for a PNP Bipolar Junction Transistor (BJT). This three-terminal semiconductor device uses both electron and hole charge carriers to function as an amplifier or a switch in electronic circuits.
> Essential information regarding this symbol:
> • Terminals: The device has three terminals labeled B (Base), E (Emitter), and C (Collector).
> • Type Identification: The arrow on the emitter (E) terminal points in toward the base (B), which is the standard convention for a PNP type transistor.
> • Current Flow: A BJT is a current-controlled device where a small current flowing into the base controls a larger current flow between the emitter and collector.
> • Construction: In a PNP transistor, the emitter and collector regions are P-type semiconductors, while the base region is N-type.
Але, звісно, як критичний користувач, я би цим не задовольнився, а пройшовся би й результатами власне пошуку, чи посиланнями на підтвердження у відповіді його «ШІ».
>А от пошук Google за зображенням видав кращу відповідь від свого “ШІ”:
Не виключено що їхня система налаштована шукати обговорення, особливо нещодавні, щоб скоригувати контекст чи доповнити результат до більш актуального стану. Тому можливо просто знайшла та обробила початок вашої дискусії.
> Ви будет сміятись, але перша відповідь з неправильним типом транзистора вже колись попадала на екзамені, яку я, як викладач, оцінив негативно.
Отже, студент не навчився користуватися інструментом чатботів. Зокрема, не навчився елементарної уважності у вичитуванні їхніх відповідей. Й негативну оцінку отримав заслужено.
Насправді, коли OpenAI викотив свій хайповий ChatGPT на моделі GPT-3, Google відмовилася змагатися з ними у породжуванні правдоподібних відповідей, і не вийшла тоді з конкурентним продуктом, і лише через кілька років почала видавати в пошуку й результати від власної моделі, але не завжди, а, схоже, лише тоді, коли вони долають якийсь поріг правдоподібності, і завжди підкріплює їх посиланнями. До речі, архітектуру моделі трансформера (оця от літера T) розробили саме в Google.
Надо чётко понимать, то что сейчас присутствует на рынке – это уже “технологические отходы” гонки ИИ, которые просто решили монетизировать, со всеми вытекающими правилами и регуляциями, ориентированными на прибыльность. Потому и ограничения, дабы вписаться как в правила отдельных стран, так и правила инвесторов-рекламодателей, благодаря коим мы и имеем жуткую картину цензуры всего негативного. А вот то, что на свет не выходит и под что сейчас массово строят поистине огромные датацентры со своими ядерными реакторами – вот это куда как интересней.
Саме так, на це варто звернути увагу. Для того, щоби обробляти величезні обсяги Big Data, необхідні надвеликі обчислювальні потужності. У тих, хто витрачає на них свої кошти, неминуче виникне спокуса контролювати інформацію (КНР до прикладу). І як цьому протистояти, окрім навчатись критично мислити, поки що не ясно.
Колись, в дрЕвні часи, в елементарному Calculator, вбудованому в Кватирку/Windows була помилка, оцінити як було вАжко, не знаючи математики.
Отже, по суті. Будь яка відповідь ШІ – це плагіат, компіляція ЧУЖИХ знань. Жоден ШІ не здатен знайти розв’язок задачі, яка не розв’язана, це раз, та не формалізована, не внесена до всесвітньої Павутини, це два.
Ми again задаємо питання: Why is John Galt?
Интересный тред вышел) Коллеги, думаю что к т.н. ИИ просто нужно выстроить ПРАВИЛЬНОЕ отношение – это инструмент☝🏻которым можно пользоваться. Освоив предварительно user manual) и понимая все его возможности и издержки. А то что сейчас происходит – попытка забивать паровозом микроскоп и удивляться почему не выходит каменный цветок из гвоздей)