殲二十 wrote:
那不過是開發出一種高...(恕刪)
這個舉例很不錯
hunginn wrote:
記得前面我問過你 你認為要多少條邏輯才能 更接近人類嗎?
你說並不重要...
但是我只是基於基本的數學來判斷到底還多久?
如果每一代更新要半年 更新了 10-20條邏輯來進行系統補丁
那如果300-400條才能接近人類的能力...至少得花上 20年的時間
你說的東西才有可能問世
如果是3000-4000條...那麼你說的東西至少得花上百年的時間才有機會
可能我比較注重現實主義吧
比較在乎5-10年後可預期的程度
然後努力地解決現有問題朝那個目標邁進....
現在２０２３了，你不用把software update想得太了不起。
要多少條邏輯才更接近人類，我說不重要，是因為ＡＩ自己能寫代碼，開發者只要讓ＡＩ能檢視並修改程式碼（開發者monitor)，要幾條就能有幾條，一天就改千百條程式碼根本就不是問題。哪裡需要上百年的時間。少一個零，１０年吧，具有意識雛形的ＡＩ可能兩三年就看得到。
Again, 這個所謂具有意識的邊界就是生物體，AI的意識只是向它逼近而已。除了吃喝拉撒，性衝動這些以外，人格成形，具有心理特徵的AI，一定出現。現AI學習的累積是指數型成長，在它進入高原期之前，速度很快。
看到這個情況的人不只我，要不然為什麼有人擔心這，擔心那，chatGPT問世才半年跨國間立法監管就紛紛出籠？全部都出於一個原因，AI的邏輯是自己學的，全部練完是天使也可以會是怪物。如果美國有所謂的deep state，這些監管應該是想保證自己可以練出一個大boss，你們其他人只能搞可愛的仿生機器人管家吧。
差別在我們這不知道是技術或是法令問題,尚未大力推行。
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國小而不處卑，力少而不畏強，無禮而侮大鄰，貪愎而拙交者，可亡也。
《韓非子。亡征第十五》
mobile0134 wrote:
現在２０２３了，你不...(恕刪)
我同樣也認為你把AI想的太了不起了...
也認為你把邏輯的難度想得太簡單了....
而且你最基本的問題並不能解決...
只是盲目地相信AI能夠理解邏輯並產生與應用
我們在邏輯推理時最常應用的就是流程圖的結構了
當你在後面每多一筆邏輯的篩檢...你就多一層流程圖的結構
你流程越多...答案就越精確....但相對的也就越耗時.....
可是一方面你的AI資料庫從1億筆到增長到上千億筆
一方面擬新增設定要檢所的資料又不斷的成長...
你查詢的資料消耗的時間就要翻倍甚至數倍
除了硬體上 你每次讀取資料庫的頻寬有限..快取的資料速度也有限
以目前來看這兩個的設計要突破整個匯流排通道要重新設計難度比較高
比較有可能把處理速度翻倍的應該是 圖形處理計算器等
或是生成相關的邏輯晶片套在板子上....
但是成本和時間都不是你說的 幾年可以成長到你的需求上
另外一方面....我們可以修改流程圖結構...來跳過某些檢索
但是這方面我更不信任AI了...
要改變優化流程架構變得更佳化資深工程師都要很花時間去構思
以AI這種初級智商要自己完成...難度有多高..
就算修改完成了...你怎麼知道他修改的正不正確?
這種流程結構圖優化...你一個設計錯誤整個就都毀了...你還不能前後矛盾
如果上述兩點你都做不到
只靠迷之自信...相信算力發展是無窮無盡會越來越快的
但是跟得上資料增長速度嗎?和越來越龐大的附加邏輯?
我是保持懷疑態度....
我更傾向於第二個方式 優化流程圖..才能夠精簡省略運算時間和大量的資料
但這需要人工去慢慢優化...然後把流程圖的邏輯篩檢和推理簡化成晶片套用在板子上
這或許實現的可能性還高一點....但是這需要很多很多的時間...
所以你要說2-3年會見到初級模型...10年應該可以看到有獨立思考能力的AI
我持保留態度...相當懷疑
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