Я, как и большинство людей как только появилась возможность поиграть с нашумевшим чатGPT первым делом пошла спрашивать у него рецепты и прочие бытовые мелочи, даже про историю человечества спросила (об этом тоже напишу интересно получилось, боюсь лишь бы в черный-лист не попасть, надеюсь догадываетесь куда, но это потом...), еще были вопросы про развитие экономики и технологий. И вы знаете друзья! Я в восторге! Полный восторг! Я понимаю насколько стремительно будет разделение мышления наших детей на до и после. За считанные минуты можно получить любую выжимку, практически любой интересующей тебя информации. Причем систематизировано, упаковано как хочешь: текст, таблица, сравнение и т.д.. Только задавай правильные вопросы и кушай ложкой информацию, даже анализировать не надо.
Не буду вдаваться в полемику: а это нормально, опасно, или что-то там кому-то плохо или что-то не то показалось. Скажу одно, обернитесь и посмотрите вокруг. Повернулись? Посмотрели? И? Все нравится? Так что любые мнения имеют место быть, на то и дискутируем :)
Так все же о чем я, ах да, о том, можно ли применить алгоритм обучения ИИ на людях. Да, да, вы все правильно поняли, перестроить программы обучения по эффективной модели и тем самым получить новое поколение умов. И так, давайте посмотрим ответ ИИ на вопрос: "расскажи как ты учишься, по какому алгоритму". Ответ:
"Как и множество других Искусственных интеллектов, я рассчитан на обучение с подкреплением. Моя основная модель обучается с использованием метода глубокого обучения, который называется "обучение с подкреплением". Вот основные шаги алгоритма обучения с подкреплением, которые я использую:
1. Определение среды: Я начинаю с определения среды или задачи, в которой мне нужно научиться. Например, это может быть игра, текстовая задача или любая другая ситуация, где я общаюсь с пользователями.
2. Обучение модели: Моя модель обучается на основе опыта, который получает взаимодействуя с средой. Сначала случайным образом выбираются действия, которые модель выполняет в среде. Затем, на основе результатов этих действий и награды, которую модель получает, обновляются веса модели, чтобы она в будущем могла принимать более оптимальные решения.
3. Reward (награда): Чтобы модель знала, какие действия являются хорошими, а какие - нет, ей нужно получать награды (или штрафы) от среды. Задача модели - максимизировать получаемую награду.
4. Exploration vs Exploitation (разведка против использования): Модель должна находить баланс между исследованием новых действий и эксплуатацией уже изученных оптимальных действий. Модель должна изучать различные стратегии действий и искать наилучшеую.
5. Итерации: Обучение происходит через множество итераций, где каждая итерация состоит из взаимодействия с средой, обновления весов модели и применения полученных знаний для принятия решений в следующей итерации.
Этот алгоритм действительно сложный и требует большого количества вычислительных ресурсов и времени. Он позволяет мне постепенно улучшать свои навыки и принимать более оптимальные решения в рамках заданной среды или задачи."
Мои выводы после полученного ответа : круто было бы применить такой алгоритм в современного обучения нового поколения, и пересмотреть все обучающие программы. До сих пор, куда не посмотри на современные курсы, все подряд суют. Не смотрят/не оценивают на нужность/применимость передаваемых знаний, эффективность применения знаний на практике (многие оценивают эмоции получаемые на курсе, по-сути оценивают спикера, а не знания. Ведь нужно время применить полученные знания и провести анализ по параметрам/критериям для весов эффективности. А сколько лишней информации дают, не удивительно что люди скачут от курса к курсу, и понять не могут что у кого брать и что когда лучше применять. Про образование детей придется промолчать, надеюсь на их природную мудрость пропускать мимо ушей то, что неинтересно :) , а вот то, что их заинтересует, желаю им пораньше обучиться.
Мне теперь очень хочется послушать ваше мнение. Что думаете вы, пишите в комментариях. Помидорки включу обязательно, но не сейчас.