Google, yapay zekaya size şakaları açıklamayı öğretiyor

Evet, doğru okudun. Teknolojideki pek çok tuhaf ilerlemenin ortasında, bunlardan biri de Google öğretiyor Yapay zeka sana şakalar açıklıyorum. Bu fikir, araştırmacıların düşüncelerinden ortaya çıktı. Google giderek daha fazla insan gibi ses çıkarabilen gerçeküstü yeteneklere sahip sohbet robotları geliştirmeye çalışıyorlar.

Tabii Yapay Zeka söz konusu olduğunda insanların ilk tepkisi temkinli olmaktır, çünkü bu temelde kendisine öğretileni tekrarlayan bir teknolojidir ve bundan başka bir şey değildir - kullanıcılara yüksek hata marjları getirebilen bir gerçektir. Ancak geliştirilmekte olan şey “operasyonel” kısımdan daha fazlasıdır. Ö Doğal Dil İşleme (NLP) Makinelerin insan diline ve bağlamına göre özümseyip yanıt verebilmesi için çalışmalar yapılıyor.

Bu nasıl oluyor?

Os büyük dil modelleri (İngilizce Yüksek Lisans) Bunlar, insanların genel konuşma ve yazma şekline benzer şekilde metinleri okuyabilen, özetleyebilen, tercüme edebilen ve hatta cümlelerde gelecekteki kelimeleri tahmin edebilen Yapay Zeka araçlarıdır. Ö Google Driveörneğin, bu özelliği zaten sunuyor.

Pratik bir örnek olarak elimizde GPT 3 ki bu giderek artıyor. Bu yapay zeka teknolojisi şunları sağlar: chatbots tuhaf derecede kesin bir “insan iletişimi” geliştiriyorlar. Bundan yola çıkarak araştırma grubu Google eğitime başladı Doğal Dil İşleme denir Avuç içiYüksek Lisans çizgisinde metinler üretmesine rağmen şakaları yorumlamak ve açıklamak için de geliştiriliyor.

Örneklerde makale Proje hakkında daha fazla bilgi veren araştırmacı ekibi, prototipin mantıksal akıl yürütme ve yoğun bağlam bilgisi gerektiren diğer karmaşık dil durumlarını geliştirme yeteneğini gösteriyor; bu, o zamana kadar insan kapasitesine atfedilen bir beceriydi. Bu başarıya ulaşmak için düşünce zinciriyle ilgili bir teknik benimsiyorlar. Bu yöntem, insanların mantıksal problemleri çözmeye çalışırken düşünce sürecinde geliştirdikleri adımların simülasyonları yoluyla sistem performansını artırır.

Ve katmanlar burada bitmiyor. Bu teknolojinin gelişmesiyle birlikte Yapay Zeka daha derinlere inerek şakaları, hatta insanların kafasını karıştırmaya yönelik şakaları tanıyıp yorumlayabiliyor.

exemplo: Zebra ile şemsiye arasındaki fark nedir? Biri ata benzeyen çizgili bir hayvan, diğeri ise üzerinize yağmur yağmasını önlemek için kullandığınız bir cihaz.

Açıklama: Bu şaka aslında bir anti-şakadır. İşin püf noktası, cevabın açık olmasıdır, bu yüzden şaka, komik bir cevap beklediğiniz gerçeğiyle sonuçlanır.

PaLM'in düşünce zinciri yönteminin arkasında, şimdiye kadar oluşturulmuş en büyük dil modeli veritabanlarından biri yer alıyor ve bugüne kadar toplam 540 milyar parametre bulunuyor. Bu durumda "parametreler", sistemin öğrenme süreci sırasında yeni bağlamsallaştırma verileriyle beslendiğinde eğitilen öğeler olarak anlaşılmaktadır.

Bu büyüme, araştırma ekibinin Google Yapay zekayı belirli ve bireysel bağlamlar için eğitmek için çaba harcamanıza gerek kalmadan geniş bir yelpazede yüksek kaliteli sonuçlar elde edin. Başka bir deyişle, burada bir sistemin, az sayıda eğitim örneği içeren görevlerden çok çeşitli karmaşık işlevleri öğrenme yeteneğine sahibiz.

Projedeki etik riskler

Her ne kadar geliştirme tekniği GPT 3 Giderek darboğaz oluştuğundan, teknoloji etiği konusunda pek çok uzman, büyük dil modelleri ve Yapay Zekanın bir bütün olarak kullanılmasını içeren bu projelere karşı çıkıyor. Bunlardan biri aslında araştırmacıdır. Timnit Gebrü, bilgisayar bilimcisi ve AI etik ekibinden atılan saygın bir araştırmacı Google 2020'de projenin gelişimi hakkında aynı fikirde olmayan bir makale yazdıktan sonra.

metninde gebrü ve ortak yazarlarının katılımıyla, araştırmacılar ekibi tarafından geliştirilen büyük LLM modellerinin Google Bunlar doğası gereği risklidir ve azınlık olarak kabul edilen sosyal grupların parçası olan insanlar için potansiyel olarak zararlı olabilir; sonuçta bu tür gündemler henüz mekanizma tarafından okunmuyor. Her ne kadar GPT 3 Güncel bir teknoloji olarak okunabilir, özellikle geri dönüş geçmişi vardır. önyargılı tepkiler ve hatta ırkçı.

Makaleden yapılan bir alıntıya göre gebrü, "Çoğu dil teknolojisi aslında her şeyden önce toplumda zaten en fazla ayrıcalığa sahip olanların ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanmıştır." Ayrıca şunları ekliyor: 

"Belgeleme, yazarları ürettikleri metinlerden sorumlu tutabildiğimiz gibi, potansiyel hesap verebilirliğe izin verirken, belgelenmemiş eğitim verileri, başvurulmaksızın zararın devam etmesine neden olur. Eğitim verilerinin belgelenemeyecek kadar büyük olduğu düşünülürse, bu belgelenmiş ve hatta bilinmeyen sorunlardan bazılarını hafifletmek için bu verilerin özelliklerini anlamaya çalışılamaz." 

Timnit Gebru, Yapay Zeka Etiği uzmanı

Yapay Zeka ile ilgili teknolojik gelişmeler hakkında ne düşünüyorsunuz? Yorumlarda bize bildirin!

Bende gör:

Okulda ders olarak video oyunları mı? Anlamak

YouTuber'lar haberleri izleme şeklimizi nasıl değiştiriyor?

kaynak: Mengene

Metin incelemesi yapan kişi: iris xavier.