Diskusjonen vi ikke har om AI

[Smule8o]

13 minutes ago, Philber Desanex said:

Så fint. Da trenger jo ikke filmbransjen å protestere heller....

Seriøst skjønner jeg ikke hva du baserer deg på, for jeg synes det er veldig  mye som tyder på at AI vil kunne lage film i nær fremtid. Og hvorfor ikke bra film, egentlig? Den er jo en mester i å manipulere folk i følge artikkelen denne tråden handler om.

At deler av filmbransjen kanskje vil slutte å bruke dagens leverandører av spesialeffekter og heller gå for AI-slop kan nå være så. Men vi har ikke sett noe som tyder på at dagens løsninger er i stand til å lage en hel sammenhengende film. Det er noe helt annet enn å lage korte klipp.

13 minutes ago, Philber Desanex said:

Jeg skrev at man bør bruke det på en fornuftig måte. Man må være litt åpen til sinns og bruke det for å finne ut hva som fungerer og gir nytte. Det forandrer seg også ganske fort.

Men hvorfor må man på død og liv det? For all del, prøver meg litt frem selv når det passer. Men det er nå på ingen måte sånn at de som ikke gjør det "henger etter" av betydelig grad. Og terskelen for å ta det i bruk er temmeleg lav, så lett å slenge seg på når det eventuelt er brukbart til noe.

En annen ting mange glemmer er at kostnaden for sluttbruker snart må øke noe helt spinnvilt. Selskapene blør penger på dette nå, og de taper til og med på de som går for de dyreste betalte løsningene. 

Endret 4. mars av Smule8o

[arne22]

7 hours ago, Smule8o said:

Men hvorfor må man på død og liv det? For all del, prøver meg litt frem selv når det passer. Men det er nå på ingen måte sånn at de som ikke gjør det "henger etter" av betydelig grad. Og terskelen for å ta det i bruk er temmeleg lav, så lett å slenge seg på når det eventuelt er brukbart til noe.

En annen ting mange glemmer er at kostnaden for sluttbruker snart må øke noe helt spinnvilt. Selskapene blør penger på dette nå, og de taper til og med på de som går for de dyreste betalte løsningene. 

Jeg vil si at det er nesten ekstremt store forskjeller på hva man kan få til med og uten AI. Som vanlig privatperson, så kan man egentlig gå inn og jobbe på "spesialistnivå" innenfor mange fag og yrker. (Men man bør nok ha litt oversikt over fagområdet i fra før av, for å kunne vurdere anbefalinger og råd.)

Bare for å ta et banalt eksempel: Jeg har alltid mekket mine PC'er selv for å holde meg oppdatert mht denne typen teknologi. Jeg var froholdvsis missfornøyd med min forholdvis nye Laptop PC på grunn av at ytelsen ikke helt holdt tritt med operativsystemet Windows 11. Jeg var heller ikke fornøyd med brukergrensesnittet.

Så tok jeg i bruk AI (ChatGPT) for å få redesignet og "bygd om" Windows 11 slik at det ble til det operativsystemet som jeg ville ha. Som sagt som gjort, og den modifiserte varianten av Windows 11 som jeg bruker nå kjører med "lynets hastighet". RAM forbruket er redusert til ca det halve. Alle disse uønskede prosessene i Windows 11, som jeg ikke ville ha er borte, og hele brukergrensesnittet er helt forskjelig i fra standard Windows 11". Alt samme er endret til "Windows 11 slik som jeg mener at Windows 11 bør fungere". 

Kunne jeg ha fått til det samme uten bruk av AI? I terorien "ja", men arbeidsmengden ville vært nesten uoverkommelig, så i praksis "nei". Men forutsetningen for å få det til med AI det er jo at man i utgangspunktet kan gjøre jobben manuelt, slik at man bare bruker AI til å effektivisere de rutinemessige delene av jobbutførelsen.

Dette var nå bare et eksempel, men det samme gjelder for en lang rekke fagområder, man må i utgangspunktet ha en faglig oversikt, men når man setter AI til å utføre de rutinemessige delene av jobben, så kan effektivitetsgevinsten bli enorm. 

Før i gamle dager, så kjøåte jeg gjerne en IT bok på 800 sider, og så var det å bruke en 2-3 uker eller en måned på å gå gjennom den. I dag, så kan en måneds arbeidsinnsats være redusert til et tastetrykk og to sekunders jobb for AI systemet.

Jeg er ellers ikke enig i at det er en helt lavt brukerterskel for å få ChatGPT til å fungere slik at det virkelig gir en høy grad av effektivisering. Synes det krever en hel del tilvenning og erfaring for å få det til å fungere "på den riktige måten". Det er heller ikke mitt inntrykk at det er en bestemt måte som fungerer best for alle, og at det heller kan være litt individuelt hvordan "ChatGPT fungerer best for meg".

 

Endret 5. mars av arne22

[Philber Desanex]

Smule8o skrev (8 timer siden):

At deler av filmbransjen kanskje vil slutte å bruke dagens leverandører av spesialeffekter og heller gå for AI-slop kan nå være så. Men vi har ikke sett noe som tyder på at dagens løsninger er i stand til å lage en hel sammenhengende film. Det er noe helt annet enn å lage korte klipp.

Dette minner meg om han som datt fra 10. etasje. Da han passerte 5. sa han: "Det går jo bra så langt.."

AI kan lage historier, manus, generere egne prompt for å lage klipp. Selvfølgelig vil AI snart kunne lage film. Spørsmålet er om det om noen år også blir bra film. Å avfeie det uten videre mener jeg er å stikke hodet i sanden.

Smule8o skrev (8 timer siden):

...på når det eventuelt er brukbart til noe.

Det virker som du mener det ikke er brukbart til noe per i dag?

Da tar du jo feil. Det blir brukt overalt. Av leger, jurister, journalister og ingeniører. 

Endret 5. mars av Philber Desanex

[Philber Desanex]

arne22 skrev (1 time siden):

Jeg vil si at det er nesten ekstremt store forskjeller på hva man kan få til med og uten AI. Som vanlig privatperson, så kan man egentlig gå inn og jobbe på "spesialistnivå" innenfor mange fag og yrker. (Men man bør nok ha litt oversikt over fagområdet i fra før av, for å kunne vurdere anbefalinger og råd.)

Bare for å ta et banalt eksempel: Jeg har alltid mekket mine PC'er selv for å holde meg oppdatert mht denne typen teknologi. Jeg var froholdvsis missfornøyd med min forholdvis nye Laptop PC på grunn av at ytelsen ikke helt holdt tritt med operativsystemet Windows 11. Jeg var heller ikke fornøyd med brukergrensesnittet.

Så tok jeg i bruk AI (ChatGPT) for å få redesignet og "bygd om" Windows 11 slik at det ble til det operativsystemet som jeg ville ha. Som sagt som gjort, og den modifiserte varianten av Windows 11 som jeg bruker nå kjører med "lynets hastighet". RAM forbruket er redusert til ca det halve. Alle disse uønskede prosessene i Windows 11, som jeg ikke ville ha er borte, og hele brukergrensesnittet er helt forskjelig i fra standard Windows 11". Alt samme er endret til "Windows 11 slik som jeg mener at Windows 11 bør fungere". 

Kunne jeg ha fått til det samme uten bruk av AI? I terorien "ja", men arbeidsmengden ville vært nesten uoverkommelig, så i praksis "nei". Men forutsetningen for å få det til med AI det er jo at man i utgangspunktet kan gjøre jobben manuelt, slik at man bare bruker AI til å effektivisere de rutinemessige delene av jobbutførelsen.

Dette var nå bare et eksempel, men det samme gjelder for en lang rekke fagområder, man må i utgangspunktet ha en faglig oversikt, men når man setter AI til å utføre de rutinemessige delene av jobben, så kan effektivitetsgevinsten bli enorm. 

Før i gamle dager, så kjøåte jeg gjerne en IT bok på 800 sider, og så var det å bruke en 2-3 uker eller en måned på å gå gjennom den. I dag, så kan en måneds arbeidsinnsats være redusert til et tastetrykk og to sekunders jobb for AI systemet.

Jeg er ellers ikke enig i at det er en helt lavt brukerterskel for å få ChatGPT til å fungere slik at det virkelig gir en høy grad av effektivisering. Synes det krever en hel del tilvenning og erfaring for å få det til å fungere "på den riktige måten". Det er heller ikke mitt inntrykk at det er en bestemt måte som fungerer best for alle, og at det heller kan være litt individuelt hvordan "ChatGPT fungerer best for meg".

 

Dette er gjenkjennelig. En del arbeidsoppgaver er veldig effektivisert.

Fortsatt må man ha kunnskap til å stille riktige spørsmål og oppfølgingsspørsmål.

Jeg har opplevd en sjelden at AI finner på svar når den ikke vet svaret, selv på tekniske ting. Det er ikke sånn i praksis at AI blir ubrukelig av den grunn. Man kan sjekke linkene, og ofte er det verste som kan skje at rådene ikke hjelper, men det tok jo 10 sekunder.

Jeg er mer skremt over at det er bra enn at det er dårlig.

For å være litt visjonær og se langt frem: Hjernen vår er et nevralt nettverk. Den er ikke magisk. AI ble oppfunnet ved å kopiere hjernen. Det er selvbedrag å tro at vår hjerne er unik og aldri noen sinne kan bli overgått på alle områder. AI er ikke begrenset av plassen i en hodeskalle og hva ett menneske kan lære i løpet av et liv. 

Endret 5. mars av Philber Desanex

[Imaginacíon]

11 minutes ago, Philber Desanex said:

Dette er gjenkjennelig. En del arbeidsoppgaver er veldig effektivisert.

Fortsatt må man ha kunnskap til å stille riktige spørsmål og oppfølgingsspørsmål.

Jeg har opplevd en sjelden at AI finner på svar når den ikke vet svaret, selv på tekniske ting. Det er ikke sånn i praksis at AI blir ubrukelig av den grunn. Man kan sjekke linkene, og ofte er det verste som kan skje at rådene ikke hjelper, men det tok jo 10 sekunder.

Jeg er mer skremt over at det er bra enn at det er dårlig.

For å være litt visjonær og se langt frem: Hjernen vår er et nevralt nettverk. Den er ikke magisk. AI ble oppfunnet ved å kopiere hjernen. Det er selvbedrag å tro at vår hjerne er unik og aldri noen sinne kan bli overgått på alle områder. AI er ikke begrenset av plassen i en hodeskalle og hva ett menneske kan lære i løpet av et liv. 

En kritikk av AI er at den ikke kan lære når den først er trent opp. Hvis jeg skulle vedde om hva som kommer det neste året er dette en av de sikreste kortene. 

[Smule8o]

2 hours ago, arne22 said:

Jeg vil si at det er nesten ekstremt store forskjeller på hva man kan få til med og uten AI. Som vanlig privatperson, så kan man egentlig gå inn og jobbe på "spesialistnivå" innenfor mange fag og yrker. (Men man bør nok ha litt oversikt over fagområdet i fra før av, for å kunne vurdere anbefalinger og råd.)

Som du skriver, man bør helt klart ha oversikt over fagområder. For halusinasjoner og direkte feil er svært vanlig. Ergo kan man som menigmann på ingen måte jobbe på "spesialistnivå".

2 hours ago, arne22 said:

Bare for å ta et banalt eksempel: Jeg har alltid mekket mine PC'er selv for å holde meg oppdatert mht denne typen teknologi. Jeg var froholdvsis missfornøyd med min forholdvis nye Laptop PC på grunn av at ytelsen ikke helt holdt tritt med operativsystemet Windows 11. Jeg var heller ikke fornøyd med brukergrensesnittet.

Så tok jeg i bruk AI (ChatGPT) for å få redesignet og "bygd om" Windows 11 slik at det ble til det operativsystemet som jeg ville ha. Som sagt som gjort, og den modifiserte varianten av Windows 11 som jeg bruker nå kjører med "lynets hastighet". RAM forbruket er redusert til ca det halve. Alle disse uønskede prosessene i Windows 11, som jeg ikke ville ha er borte, og hele brukergrensesnittet er helt forskjelig i fra standard Windows 11". Alt samme er endret til "Windows 11 slik som jeg mener at Windows 11 bør fungere". 

Kunne jeg ha fått til det samme uten bruk av AI? I terorien "ja", men arbeidsmengden ville vært nesten uoverkommelig, så i praksis "nei". Men forutsetningen for å få det til med AI det er jo at man i utgangspunktet kan gjøre jobben manuelt, slik at man bare bruker AI til å effektivisere de rutinemessige delene av jobbutførelsen.

Det du bruker AI som der er altså mer eller mindre googling på steroider. Altså et hjelpemiddel for å spare litt tid. Dette er også typisk et tema som er svært mye diskutert på ymse åpne forum o.l. Ergo så har AI modellene hatt mye å trenes på. Dette gjelder på ingen måte for alle fagfelt. Det diskuteres mye mer datateknikk enn godt bruk av anleggsmaskiner på nett

2 hours ago, arne22 said:

Dette var nå bare et eksempel, men det samme gjelder for en lang rekke fagområder, man må i utgangspunktet ha en faglig oversikt, men når man setter AI til å utføre de rutinemessige delene av jobben, så kan effektivitetsgevinsten bli enorm. 
 

Men har man ikke bakgrunnskunnskap så risikerer man å føkke opp noe helt enormt. Har man aldri jobbet med det så får man ikke nødvendig bakgrunnskunnskap 

2 hours ago, arne22 said:

 

Før i gamle dager, så kjøåte jeg gjerne en IT bok på 800 sider, og så var det å bruke en 2-3 uker eller en måned på å gå gjennom den. I dag, så kan en måneds arbeidsinnsats være redusert til et tastetrykk og to sekunders jobb for AI systemet.

Det er fordi AI modellene har blitt trent på den boka. Ofte helt uten å kompensere forfattere. Hva tror du skjer når sånne bøker ikke lengre blir utgitt, og det ikke finnes nye og trene de opp på? AI vet ingenting, AI resonnerer ikke. AI finner ikke ut noe nytt. Det er bare sannsynlighetsberegning basert på hva den er trent på.

2 hours ago, arne22 said:

Jeg er ellers ikke enig i at det er en helt lavt brukerterskel for å få ChatGPT til å fungere slik at det virkelig gir en høy grad av effektivisering. Synes det krever en hel del tilvenning og erfaring for å få det til å fungere "på den riktige måten". Det er heller ikke mitt inntrykk at det er en bestemt måte som fungerer best for alle, og at det heller kan være litt individuelt hvordan "ChatGPT fungerer best for meg".

 

Vi snakker bare uker/måneder med bruk. Det er lav terskel i forhold til å bruke åresvis på å bli god innenfor et fagfelt 

[John-B]

En ting som det ikke snakkes om innimellom folks trang til å påpeke at AI ofte tar feil, er at mennesker tar mye mer feil.

Jeg er overbevist om at AI i snitt serverer folk mer korrekt info enn de noengang har fått før, enten det er mennesker eller google som har vært spurt tidligere.

Mennesker er notorisk unøyaktig. Hvis du spør 10 personer om råd om noe, vil du få nesten like mange forskjellige svar, hvorav flere av dem vil inneholde objektive feil. Dette gjelder også om en spør fagfolk.

Tidligere når en har spurt google, har det vært rimelig tilfeldig hva en fikk som resultat, og jeg vil si at spesielt de siste 10 år har resultatene hovedsaklig vært SEO-optimalisert søppel.

[Smule8o]

1 hour ago, Imaginacíon said:

En kritikk av AI er at den ikke kan lære når den først er trent opp. Hvis jeg skulle vedde om hva som kommer det neste året er dette en av de sikreste kortene. 

Det viser seg at dette på ingen måte er rett frem å få til, da det fører til at modellene svært kjapt blir helt ubrukelige. Og det finnes ingen snarlig løsning på dette

 

[Smule8o]

17 minutes ago, John-B said:

En ting som det ikke snakkes om innimellom folks trang til å påpeke at AI ofte tar feil, er at mennesker tar mye mer feil.

Jeg er overbevist om at AI i snitt serverer folk mer korrekt info enn de noengang har fått før, enten det er mennesker eller google som har vært spurt tidligere.

Mennesker er notorisk unøyaktig. Hvis du spør 10 personer om råd om noe, vil du få nesten like mange forskjellige svar, hvorav flere av dem vil inneholde objektive feil. Dette gjelder også om en spør fagfolk.

Tidligere når en har spurt google, har det vært rimelig tilfeldig hva en fikk som resultat, og jeg vil si at spesielt de siste 10 år har resultatene hovedsaklig vært SEO-optimalisert søppel.

Tja. De mest ivrige AI forkjemperne mener at AI kan erstatte leger. Når man faktisk foretar skikkelige studier på dette viser det seg at det på ingen måte er en god ide

https://www.bbc.com/news/articles/cpd8l088x2xo

 

[Philber Desanex]

Smule8o skrev (43 minutter siden):

Tja. De mest ivrige AI forkjemperne mener at AI kan erstatte leger. Når man faktisk foretar skikkelige studier på dette viser det seg at det på ingen måte er en god ide

https://www.bbc.com/news/articles/cpd8l088x2xo

 

Gratulerer. Du dokumenterte nettopp at AI er bedre enn mennesker. 

Problemet oppstår når mennesker blander seg inn. Denne studien viser at AI alene stiller diagnoser veldig presist. Når pasienter bruker AI til å finne egen diagnose blir det feil.

"Tested alone, LLMs complete the scenarios accurately, correctly identifying conditions in 94.9% of cases and disposition in 56.3% on average. However, participants using the same LLMs identified relevant conditions in fewer than 34.5% of cases and disposition in fewer than 44.2%,"

Det stemmer med annen forskning. Fra den artikkelen bbc viser til:

"For instance, one study showed that radiologists assisted by AI did not perform better at reading chest X-rays than without AI assistance, and both performed worse than AI alone7. Another study showed that physicians assisted by LLMs only marginally outperformed unassisted physicians in diagnosis problems, and both performed worse than LLMs alone"

For å ta det med teskje: En LLM alene er bedre enn en radiolog, lege og pasienten selv. Gevinsten blir borte når et menneske bruker AI som støtte, og blander inn egen synsing. 

https://www.nature.com/articles/s41591-025-04074-y

Den logiske konklusjonen er strengt tatt å kutte ut leger, kutte ut egen dømmekraft og stole blindt på AI når man stiller diagnoser.

Ikke det du ønsket å høre?

 

[arne22]

4 hours ago, Philber Desanex said:

Hjernen vår er et nevralt nettverk. Den er ikke magisk. AI ble oppfunnet ved å kopiere hjernen.

Dette stemmer jo ikke i det hele tatt. Digitale nevrale nettverk er basert på digital teknologi, og er kvalitativt noe helt annet enn de funksjonene som finnes i hjernen. Rent kvalitativt så er det nesten ingen likhet i det hele tatt.

Et fly befinner seg faktisk oppe luften, og er undergitt aerodynamikkens lover, væreforhold, motorkraft, flyets ror og styrefunsjoner osv.

En flysimulator er et dataprogram som kjører på en PC eller en annen datamaskin, som gjennom simulering og matematiske beregninger kan fortelle litt om hvordan et virkelig fly vil kunne oppføre seg i luften. En vanlig PC har ingen propell eller jetmotor, og den kan ikke ta av eller fly, selv om den kan inneholde en fly simulator. En bil simulator for PC kan heller ikke kjøre på veien, selv om den eventuelt inneholder både ratt og pedaler.

På tilsvarende måte så er et AI system rent kvalitativt et simulringsprogram som kan simulere nevrale nettverk, men den kvalitative virkemåten har så godt som ingen ting å gjøre med "den ekte vare".

[arne22]

3 hours ago, Smule8o said:

Det du bruker AI som der er altså mer eller mindre googling på steroider.

Men ikke helt likt med Google. Et konkret eksempel:

Jeg ønsker å undersøke og utrede problemstillinger rundt skattelovgivning. Så instrukerer jeg ChatGPT om å jobbe med disse problemstillingene bare med utgangspunkt i den relevante skattelovgivningen som jeg har funnet fram til og Skattedirektoratets ABC for skatt samt Norges skatteavtaler med utlandet. Så ber jeg ChatGPT jobbe med utgangspunkt i dette datamaterialet og ingen ting annet, samtidig som alle svar skal ha referanse til relevant regelverk, til sider, avsnitt, pargrafer, osv.  Til sammen så utgjør jo dette tusenvis av sider med informajon.

Når man så stiller konkrete spørsmål, så gir jo ChatGPT ganske kjapt svar med referanser til de bestemmelsene som den har brukt. Så er det da å jobbe gjennom svarene manuelt og så sjekke opp at ChatGPT har gjort tingene riktig. Av og til så finner man at den for eksempel har tilket tekst innholdet i skatteavtalene med utlandet feil, slik at man må korrigere det svaret som ChatGPT har kommet fram til, manuelt.

Som det er nevnt over: "Også mennesker gjør feil". Dette blir jo som å ha en kollega som som gjennomgår tusenvis av sider i løpet av noen sekunder og legger fram et forlag til løsning. Så leser man gjennom og retter opp de feilene som man finner. Men den arbeidsmengden som går med for å korrekturlese og rette opp feil vil jo kunne være bare en brøkdel av det som ville kreves for å gjøre hele jobben manuelt. 

Jeg har opplevd at ChatGPT ved en del tilfeller kan feiltolke tekst, når den jobber opp mot slike begrensede datamengder, men ikke at den halisunerer og finner på tekst som ikke står i regelverket.

Endret 5. mars av arne22

[Philber Desanex]

arne22 skrev (1 time siden):

Dette stemmer jo ikke i det hele tatt. Digitale nevrale nettverk er basert på digital teknologi, og er kvalitativt noe helt annet enn de funksjonene som finnes i hjernen. Rent kvalitativt så er det nesten ingen likhet i det hele tatt.

Et fly befinner seg faktisk oppe luften, og er undergitt aerodynamikkens lover, væreforhold, motorkraft, flyets ror og styrefunsjoner osv.

En flysimulator er et dataprogram som kjører på en PC eller en annen datamaskin, som gjennom simulering og matematiske beregninger kan fortelle litt om hvordan et virkelig fly vil kunne oppføre seg i luften. En vanlig PC har ingen propell eller jetmotor, og den kan ikke ta av eller fly, selv om den kan inneholde en fly simulator. En bil simulator for PC kan heller ikke kjøre på veien, selv om den eventuelt inneholder både ratt og pedaler.

På tilsvarende måte så er et AI system rent kvalitativt et simulringsprogram som kan simulere nevrale nettverk, men den kvalitative virkemåten har så godt som ingen ting å gjøre med "den ekte vare".

Når det gjelder potensialet til AI spiller det ingen rolle om det "er et nevralt nettverk" eller om det "simulerer et nevralt nettverk.".

Den slår deg i sjakk uansett. Det er det eneste som betyr noe i praksis. Den kan også gjenkjenne bilder omtrent på samme måte som din hjerne.

Fortsatt kalles nodene i et nevralt nettverk for "nevroner". Det er ikke uten grunn. Det er fordi det ble funnet opp av Rosenblatt ved å etterligne nevroner. 

Fly vs flysimulator er noe helt annet. Jeg skjønner ikke hvor du vil med den sammenligningen.

[arne22]

1 hour ago, Philber Desanex said:

Fortsatt kalles nodene i et nevralt nettverk for "nevroner". Det er ikke uten grunn. Det er fordi det ble funnet opp av Rosenblatt ved å etterligne nevroner. 

Fly vs flysimulator er noe helt annet. Jeg skjønner ikke hvor du vil med den sammenligningen.

AI er bygd opp som en simulator for nevrale nettverk. 

I en flysimulator kan man bruke det samme navn på instrumenter og utstyr, men den kvalitative virkeligheten er het forskjellig. Det ene er virkligheten, og det annet er en simulert utgave av virkeligheten. En høydemåler i en flysimulator, er et grafisk objekt på en skjerm. En høydemåler om bord i et fly viser den faktiske flyhøyden. En høydemåler i en flysimulator er bare en simulert utgave av en høydemåler, og det finnes ingen tilknyting til virkeligheten, selv om navnet er det samme.

Et nevralt nerverk innenfor AI er et også simulert nevralt nettverk. Det er et navn som man har satt på en type dataprogrammer der man har forsøkt å etterligne egenskapene til virkelige nevrale nettverk.

Simulerte nevrale nettverk som ligger til grunn for AI kjører ved hjelp av digitale instruksjoner opp mot en eller flere prosessorer. Det gjør virkelige nevrale nettverk ikke.

Kunstig intelligens er med andre ord "kunstig intelligens" eller "simulert intelligens" om man foretrekker det navnet. Derfor så vil kunstig intelligens også være fri for enhver form for "vett og forstand".

Endret 5. mars av arne22

[Philber Desanex]

arne22 skrev (14 minutter siden):

AI er bygd opp som en simulator for nevrale nettverk. 

I en flysimulator kan man bruke det samme navn på instrumenter og utstyr, men den kvalitative virkeligheten er het forskjellig. Det ene er virkligheten, og det annet er en simulert utgave av virkeligheten. En høydemåler i en flysimulator, er et grafisk objekt på en skjerm. En høydemåler om bord i et fly viser den faktiske flyhøyden. En høydemåler i en flysimulator er bare en simulert utgave av en høydemåler, og det finnes ingen tilknyting til virkeligheten, selv om navnet er det samme.

Et nevralt nerverk innenfor AI er et også simulert nevralt nettverk. Det er et navn som man har satt på en type dataprogrammer der man har forsøkt å etterligne egenskapene til virkelige nevrale nettverk.

Simulerte nevrale nettverk som ligger til grunn for AI kjører ved hjelp av digitale instruksjoner opp mot en eller flere prosessorer. Det gjør virkelige nevrale nettverk ikke.

Kunstig intelligens er med andre ord "kunstig intelligens" eller "simulert intelligens" om man foretrekker det navnet. Derfor så vil kunstig intelligens også være fri for enhver form for "vett og forstand".

Som et tankeeksperiment: Hva hvis man simulerer hele hjernen? Vil det fortsatt ikke være det samme?

Jeg ser ikke hvordan dine argumenter leder til din konklusjon.

Jeg tror ikke på magi. Jeg anser det som overtro at "ekte tenking" bare kan skje i en biologisk hjerne. Dvs Eventuelt lager man en unyttig definisjon av tenking

[arne22]

1 hour ago, Philber Desanex said:

Som et tankeeksperiment: Hva hvis man simulerer hele hjernen? Vil det fortsatt ikke være det samme?

Jeg ser ikke hvordan dine argumenter leder til din konklusjon.

Jeg tror ikke på magi. Jeg anser det som overtro at "ekte tenking" bare kan skje i en biologisk hjerne. Dvs Eventuelt lager man en unyttig definisjon av tenking

Nevrale nettverk i virkeligheten og nevrale nettverk på datamaskiner har så godt som ingen ting med hverandre å gjøre. Navnet er i dag bare en "reklamegimmik" for at folk, dvs kunder og bruker skal tro at dette på noen måte er relatert til "virkelige nevrale nettverk". Man simulerer således heller ikke hjernen, det dreier seg bare om dataprogrammer som har hentet inn noen grunnleggende ideer og prinsipper og man kan følgelig heller ikke simulere hele hjernen, ettersom det hele bare dreier seg om en grov overforenkling av noen av de prinsippene som man tror ligger til grunn for "virkelige nevrale nettverk".

Jeg ba nå ChatGPT utarbeide en enkel og lett fortåelig beskrivelse av den kvalitative forskjellen mellom virkelige nevrale nettverk og de IT programmene og de nettverkstjenestne som blir markedsført under det samme navn, "nevrale nettverk" slik at brukerne skal tro at det dreier seg om "nevrale nettverk", likt med et vi finner i naturen.

Her er ChatGPT sin forklaring:

De kalles begge “nevrale nettverk”, men de fungerer veldig ulikt fordi de lever i to helt forskjellige “verdener”: biologi vs dataprogram + maskinvare.

Nedenfor er en forklaring som pleier å passe for videregående.

1) Hva er “nettverket” laget av?

Hjernen (biologisk nevralt nettverk)

• Består av levende nerveceller (nevroner) som er koblet sammen med synapser.

• Signalene er elektriske impulser (“spikes”) og kjemiske signalstoffer.

• “Reglene” for hvordan det virker er ikke skrevet som kode – de er fysikk, kjemi og biologi.

IT/AI (kunstig nevralt nettverk / språkmodell)

• Består av matematikk (mange tall/vekter) som kjøres som et dataprogram på GPU/TPU/CPU.

• Signalene er typisk tall som flyttes gjennom lag og funksjoner.

• Det er en modell som er inspirert av hjernen, men en grov forenkling.

2) Hvordan “lærer” de?

Hjernen lærer hele tiden, mens den lever:

• Endrer koblinger gjennom synaptisk plastisitet, påvirket av søvn, hormoner, belønning, stress, sanser, kropp, osv.

• Lærer ofte uten fasit (du får ikke alltid “riktig svar” utdelt).

Kunstige nevrale nettverk trenes ofte slik:

• Mange runder med data + en tapsfunksjon (en “feilmåler”) og en algoritme som justerer vekter, ofte via backpropagation.

• Dette er praktisk i datamaskiner, men er ikke en direkte kopi av hvordan hjernen ser ut til å lære.

3) Hva er målet underveis?

Hjernen har mange mål samtidig: overleve, regulere kroppen, forstå verden, planlegge, være sosial, unngå fare, osv. Den er også tett koblet til en kropp og sanser.

En språkmodell har et mye snevrere treningsmål: å bli bedre til å forutsi neste ord/token gitt tekst (og eventuelt justeres videre med menneskelige tilbakemeldinger). Den har ikke egen kropp eller sanser med mindre vi kobler den til det.

4) Arkitektur og dynamikk

Hjernen er:

• Sterkt tilbakekoblet (mange sirkler og sløyfer), kontinuerlig aktiv, og nevroner er ulike (mange typer).

• Veldig energieffektiv.

AI-nettverk (som i språkmodeller) er ofte:

• En bestemt, menneskedesignet struktur (f.eks. “Transformer”), og kjører gjerne i “pass” når du spør den.

• Bruker store datamengder og betydelig regnekraft.

En enkel analogi som ofte funker i klasserom

• Hjernen er som en levende by: den bygger om veier, endrer trafikkregler, reparerer seg selv, påvirkes av vær/ressurser, og har mange formål samtidig.

• Kunstig nevralt nettverk er som en simulator/kart-modell av trafikk: masse tall som kan gi nyttige svar, men byen er ikke modellen.

Korte nett-referanser du kan bruke

• Store norske leksikon forklarer at kunstige nevrale nettverk er inspirert av hjernen, men en grov forenkling.

• Britannica omtaler nevrale nettverk som et dataprogram inspirert av hjernens nettverk.

• Nature Reviews Neuroscience diskuterer hvorfor klassisk “backprop”-læring ikke er en enkel 1:1-beskrivelse av hvordan hjernen lærer (mer avansert lesning, men fin som lærer-referanse).

 

Noen flere referanser:

https://www.forskning.no/mobiltelefon-botanikk-informasjonsteknologi/vil-finne-sopp-med-mobilen/400280

https://www.britannica.com/technology/neural-network

 

 

 

 

 

   

Endret 5. mars av arne22

[Philber Desanex]

arne22 skrev (3 timer siden):

Nevrale nettverk i virkeligheten og nevrale nettverk på datamaskiner har så godt som ingen ting med hverandre å gjøre. Navnet er i dag bare en "reklamegimmik" for at folk, dvs kunder og bruker skal tro at dette på noen måte er relatert til "virkelige nevrale nettverk". Man simulerer således heller ikke hjernen, det dreier seg bare om dataprogrammer som har hentet inn noen grunnleggende ideer og prinsipper og man kan følgelig heller ikke simulere hele hjernen, ettersom det hele bare dreier seg om en grov overforenkling av noen av de prinsippene som man tror ligger til grunn for "virkelige nevrale nettverk".

Jeg ba nå ChatGPT utarbeide en enkel og lett fortåelig beskrivelse av den kvalitative forskjellen mellom virkelige nevrale nettverk og de IT programmene og de nettverkstjenestne som blir markedsført under det samme navn, "nevrale nettverk" slik at brukerne skal tro at det dreier seg om "nevrale nettverk", likt med et vi finner i naturen.

Her er ChatGPT sin forklaring:

De kalles begge “nevrale nettverk”, men de fungerer veldig ulikt fordi de lever i to helt forskjellige “verdener”: biologi vs dataprogram + maskinvare.

Nedenfor er en forklaring som pleier å passe for videregående.

1) Hva er “nettverket” laget av?

Hjernen (biologisk nevralt nettverk)

• Består av levende nerveceller (nevroner) som er koblet sammen med synapser.

• Signalene er elektriske impulser (“spikes”) og kjemiske signalstoffer.

• “Reglene” for hvordan det virker er ikke skrevet som kode – de er fysikk, kjemi og biologi.

IT/AI (kunstig nevralt nettverk / språkmodell)

• Består av matematikk (mange tall/vekter) som kjøres som et dataprogram på GPU/TPU/CPU.

• Signalene er typisk tall som flyttes gjennom lag og funksjoner.

• Det er en modell som er inspirert av hjernen, men en grov forenkling.

2) Hvordan “lærer” de?

Hjernen lærer hele tiden, mens den lever:

• Endrer koblinger gjennom synaptisk plastisitet, påvirket av søvn, hormoner, belønning, stress, sanser, kropp, osv.

• Lærer ofte uten fasit (du får ikke alltid “riktig svar” utdelt).

Kunstige nevrale nettverk trenes ofte slik:

• Mange runder med data + en tapsfunksjon (en “feilmåler”) og en algoritme som justerer vekter, ofte via backpropagation.

• Dette er praktisk i datamaskiner, men er ikke en direkte kopi av hvordan hjernen ser ut til å lære.

3) Hva er målet underveis?

Hjernen har mange mål samtidig: overleve, regulere kroppen, forstå verden, planlegge, være sosial, unngå fare, osv. Den er også tett koblet til en kropp og sanser.

En språkmodell har et mye snevrere treningsmål: å bli bedre til å forutsi neste ord/token gitt tekst (og eventuelt justeres videre med menneskelige tilbakemeldinger). Den har ikke egen kropp eller sanser med mindre vi kobler den til det.

4) Arkitektur og dynamikk

Hjernen er:

• Sterkt tilbakekoblet (mange sirkler og sløyfer), kontinuerlig aktiv, og nevroner er ulike (mange typer).

• Veldig energieffektiv.

AI-nettverk (som i språkmodeller) er ofte:

• En bestemt, menneskedesignet struktur (f.eks. “Transformer”), og kjører gjerne i “pass” når du spør den.

• Bruker store datamengder og betydelig regnekraft.

En enkel analogi som ofte funker i klasserom

• Hjernen er som en levende by: den bygger om veier, endrer trafikkregler, reparerer seg selv, påvirkes av vær/ressurser, og har mange formål samtidig.

• Kunstig nevralt nettverk er som en simulator/kart-modell av trafikk: masse tall som kan gi nyttige svar, men byen er ikke modellen.

Korte nett-referanser du kan bruke

• Store norske leksikon forklarer at kunstige nevrale nettverk er inspirert av hjernen, men en grov forenkling.

• Britannica omtaler nevrale nettverk som et dataprogram inspirert av hjernens nettverk.

• Nature Reviews Neuroscience diskuterer hvorfor klassisk “backprop”-læring ikke er en enkel 1:1-beskrivelse av hvordan hjernen lærer (mer avansert lesning, men fin som lærer-referanse).

 

Noen flere referanser:

https://www.forskning.no/mobiltelefon-botanikk-informasjonsteknologi/vil-finne-sopp-med-mobilen/400280

https://www.britannica.com/technology/neural-network  

 

Jeg kan bare fortelle hvordan maskinsyn/billedgjenkjenning ble oppfunnet:

Først oppdaget man en type nerveceller i synssenteret i hjernen. Dette ble kopiert i et dataprogram, og det virket! (Hubel og Wiesel)

Det beviser at forskjellen på ekte nerveceller og et simulert nevralt nettverk ikke er så viktig i praksis.

Hvis forskjellen hadde vært viktig så ville ikke datamodellen fungert.

 

Til ChatGPT svaret ditt: Jeg har vært veldig tydelig på at jeg ikke snakker om språkmodellene vi har i dag, men hva som kan bli mulig. Det krever noen flere gjennombrudd.

Det å simulere hele hjernen kalte jeg et tankeeksperiment.

Man skal gjøre seg ganske blind for å ikke se at LLM er et godt skritt i retning av maskiner som gjør mye sv det samme som mennesker. I alle fall sammenlignet med tradisjonell kode.

Endret 5. mars av Philber Desanex

[arne22]

7 hours ago, Philber Desanex said:

Jeg kan bare fortelle hvordan maskinsyn/billedgjenkjenning ble oppfunnet:

Først oppdaget man en type nerveceller i synssenteret i hjernen. Dette ble kopiert i et dataprogram, og det virket! (Hubel og Wiesel)

Det beviser at forskjellen på ekte nerveceller og et simulert nevralt nettverk ikke er så viktig i praksis.

Hvis forskjellen hadde vært viktig så ville ikke datamodellen fungert.

Den prinsippielle virkemåten til et lite simulert nevralt nettverk for billedgjenkjenning og et stort simulert nevralt nettverk som støtter språkmodeler er i det grunnleggende den samme.

Digitale simulerte nevrale nettverk fungerer alltid opp mot lagrede digitale data og ved hjelp av en dataprosess som kjører ved hjelp av arbeidsinstruksjoner og ved hjelp av ulike former for minne og prosessor.

Inten av de IT baserte systemene som simulerer nevrale nettverk fungerer på en måte som har noe mer til felles med virkelige nevtale nettverk enn det som følger av dyktig markedsføring og reklame.

Hvis man kjøper en PC basert simulator som heter "Boeing 737" så nytter det jo ikke hvor mye man oppgraderer denne simulatoren. Man vil unsett aldri kunne ta med seg PC til lufthavna og fly pasasjerer til London, ettersom en simulert flytur og en virkelig flytur tilhører to helt forskjellige verdener.

Slik at det med IT baserte simulerte nevrale nettverk, blir sånn sett til noe helt annet enn et virkelig biologisk nevralt nettverk, selv om output tilsynelatende kan være det samme. Man kan godt fly til London med en flysimulator, og landingen kan gå helt utmerket og alle instrumenter kan vise de riktige informasjoner, men man er altså ikke i London.  

"Nevrale nettverk" relatert til IT verden og datatjenester er først og fremst et resultat av reklame og markedsføring, ettersom den grunnleggende virkemåten er helt forskjellig i fra "virkelige nevrale nettverk".

Man kan således heller ikke "simulere hele hjernen" ved at man fortsatt ikke har påbegynt eller kommet i gang med noen IT baserte eller "tekniske" nevrale nettverk som fungerer ut i fra de samme grunnleggende prinsippene som de biologiske nevrale nettverkene. Det dreier seg så langt bare om "grove overforenklinger" i digital utgave.

[Philber Desanex]

arne22 skrev (3 timer siden):

Den prinsippielle virkemåten til et lite simulert nevralt nettverk for billedgjenkjenning og et stort simulert nevralt nettverk som støtter språkmodeler er i det grunnleggende den samme.

Digitale simulerte nevrale nettverk fungerer alltid opp mot lagrede digitale data og ved hjelp av en dataprosess som kjører ved hjelp av arbeidsinstruksjoner og ved hjelp av ulike former for minne og prosessor.

Inten av de IT baserte systemene som simulerer nevrale nettverk fungerer på en måte som har noe mer til felles med virkelige nevtale nettverk enn det som følger av dyktig markedsføring og reklame.

Hvis man kjøper en PC basert simulator som heter "Boeing 737" så nytter det jo ikke hvor mye man oppgraderer denne simulatoren. Man vil unsett aldri kunne ta med seg PC til lufthavna og fly pasasjerer til London, ettersom en simulert flytur og en virkelig flytur tilhører to helt forskjellige verdener.

Slik at det med IT baserte simulerte nevrale nettverk, blir sånn sett til noe helt annet enn et virkelig biologisk nevralt nettverk, selv om output tilsynelatende kan være det samme. Man kan godt fly til London med en flysimulator, og landingen kan gå helt utmerket og alle instrumenter kan vise de riktige informasjoner, men man er altså ikke i London.  

"Nevrale nettverk" relatert til IT verden og datatjenester er først og fremst et resultat av reklame og markedsføring, ettersom den grunnleggende virkemåten er helt forskjellig i fra "virkelige nevrale nettverk".

Man kan således heller ikke "simulere hele hjernen" ved at man fortsatt ikke har påbegynt eller kommet i gang med noen IT baserte eller "tekniske" nevrale nettverk som fungerer ut i fra de samme grunnleggende prinsippene som de biologiske nevrale nettverkene. Det dreier seg så langt bare om "grove overforenklinger" i digital utgave.

Jeg har allerede svart på det du tar opp her og det er kanskje ikke så interessant hva du og jeg tror uansett. 

De fleste som forsker på AI mener at man vil kunne overgå menneskelig intelligens på alle områder innen relativt kort tid:

https://wiki.aiimpacts.org/ai_timelines/predictions_of_human-level_ai_timelines/ai_timeline_surveys/2023_expert_survey_on_progress_in_ai

Derfor sier jeg at jeg er mest bekymret for at AI skal bli veldig bra.

[Philber Desanex]

Smule8o skrev (21 timer siden):

Det er fordi AI modellene har blitt trent på den boka

I dag kan man laste opp store dokumenter som input/ kontekst til en AI.

Dermed kan den forholde seg til en manual uten å ha blitt trent på den.