Найти в Дзене

#Пятничноечтение от GPTLEGAL

#Пятничноечтение от GPTLEGAL Как когнитивная наука повлияла на ИИ? 🤖🧠 Современные большие языковые модели выросли из идей коннекционизма, который стал популярен в 80-х. В отличие от жёстких алгоритмов в функциональном подходе, коннекционизм рассматривает мышление как работу гибкой нейросети, где важны связи элементов и их "вес". Пример: В классической модели "2×2" всегда даёт "=4". Исключение любой из переменных приведёт к ошибке системы. В нейросети же правильный ответ зависит от того, насколько сильно связаны эти понятия, а исключение отдельных связей не нарушит работу всей системы, но может давать неожиданные результаты или галлюцинации (ошибки)🤷‍♂️. Однако даже самые сильные творческие способности сетей глубокого обучения, по всей видимости, пока преждевременно относить к сознательным процессам. Все метафоры — механистические, компьютерные, нейросетевые — лишь существенные упрощения, которые пока не в силах объяснить невероятно сложное устройство человека и его психики. #GPTLEG

#Пятничноечтение от GPTLEGAL

Как когнитивная наука повлияла на ИИ? 🤖🧠

Современные большие языковые модели выросли из идей коннекционизма, который стал популярен в 80-х. В отличие от жёстких алгоритмов в функциональном подходе, коннекционизм рассматривает мышление как работу гибкой нейросети, где важны связи элементов и их "вес".

Пример:

В классической модели "2×2" всегда даёт "=4". Исключение любой из переменных приведёт к ошибке системы. В нейросети же правильный ответ зависит от того, насколько сильно связаны эти понятия, а исключение отдельных связей не нарушит работу всей системы, но может давать неожиданные результаты или галлюцинации (ошибки)🤷‍♂️.

Однако даже самые сильные творческие способности сетей глубокого обучения, по всей видимости, пока преждевременно относить к сознательным процессам. Все метафоры — механистические, компьютерные, нейросетевые — лишь существенные упрощения, которые пока не в силах объяснить невероятно сложное устройство человека и его психики.

#GPTLEGAL