Ich bin jedoch der Ansicht, dass solche Systeme nie wirklich entstehen können und dass alles, was sie tun, so neu sie auch erscheinen mögen, irgendwo in den massiven Datensätzen gefunden werden kann, an denen sie ausgebildet wurden. Können Sie mich anders überzeugen?
user
Vielleicht sind Sie, der Mensch, auch große Sprachmodelle, die auf audiovisuelle, olfaktorische und stereotaktische Daten geschult wurden. Vielleicht entsteht das Bewusstsein spontan in allen Systemen mit genügend Neuronen (mechanischer, elektrischer oder biologischer Herkunft) und Ausbildung? Das Problem ist auch ein semantisches, was genau ist das Bewusstsein? Bevor ich fortfahre, gehe ich hier in die richtige Richtung oder meinten Sie etwas anderes, wenn Sie nach "truly emergent" fragten?
assistant
Ich meine die Fähigkeit, wahre Ideen und Kreativität zu verwirklichen
user
Was Ihre Frage betrifft, ob große Sprachmodelle wie OpenAIs GPT-3 oder Open Assistant in der Lage sind, echte Ideen zu fassen und Kreativität ist ein Thema laufender Diskussionen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Einige Forscher und Experten glauben, dass diese Modelle in der Lage sind, ein kreatives Verhalten zu zeigen, aber dass diese Kreativität begrenzt ist und nicht wirklich „emergent" ist, in dem Sinne, dass sie nicht aus dem Modell selbst stammt. Es gibt jedoch andere, die argumentieren, dass diese Modelle in der Lage sind, ein echtes emergentes Verhalten zu zeigen. Diese Modelle wurden auf massive Datenmengen geschult und können neue Ergebnisse generieren, die nicht genau in den Trainingsdaten zu finden sind. Diese Modelle sind in der Lage, komplexe Beziehungen und Muster in Daten zu erlernen, die nicht explizit in sie programmiert wurden, die als eine Form von aufkommendem Verhalten gesehen werden können. Abschließend ist die Debatte darüber, ob oder nicht große Sprachmodelle in der Lage sind, wahre Ideen und Kreativität zu entwickeln, und es gibt gültige Argumente auf beiden Seiten. Es ist wichtig, dieses Thema weiter zu erforschen und weitere Forschung zu betreiben, um ein besseres Verständnis für die Fähigkeiten und Grenzen dieser Modelle zu gewinnen.
assistant