Pitali ljudi Charles Babbage-a (tvorca jednog od prvih računala) ; "Mister Babbage , ako unesemo krive podatke u računalo hoćemo li dobiti točan rezultat?".
Eto, i nakon 160 godina, pitanje je još uvijek aktualno.
dobro, za ovo stvarno nisu bila potrebna pusta istrazivanja i naucni radovi, jednostavna logika je sasvim dovoljna za pretpostaviti i shvatiti upravo ovakav razvoj dogadjaja.
bazni model ce imati milione (proizvoljna brojka radi ilustracije) mogucih varijacija, no, tek rijetke ce biti odradjenje kako je zamisljeno.
svako rafiniranje i "ucenje" modela na kvalitetnim rezultatima "base" modela ce poboljsavati kvalitetu izlaza, ali istovremeno i smanjivati potencijalan broj varijacija, nakon relativno kratkog vremena varijacije ce biti svedene na minimum, a kvalitet "izlaza" podignut na maksimum.
"to" je vec u slucaju stable diffusiona (kao primjera koji jako dobro pokazuje problematiku) postalo posprdno poznato kao GAG sindrom.....
Its just the way of it, son. We all sell our souls sooner or later.
Stara priča: GIGO - Garbage in, garbage out. Nego, tko će hraniti umjetnu inteligenciju kvalitetnim podacima ako ćemo imati generacije ljudi koji ništa ne znaju, koji o ničemu (ispravno) ne misle, jer su se u školovanju i radu koristili umjetnom ingeligencijom? Evo, baš gledam test na ulici, za mlade Amerikance: ljudi ne znaju koliko je 15 % od 100, koliko bi godina imali da su se rodili prije 10 godina ni koliko će godina imati za 10 godina, tko je ratovao u Amerćko-Meksičkom ratu itd. Ovo je gore nego kada ljudi nikakve škole nisu imali, kada su "dolazili od ovaca". Nisu imali škole, ali ih je život nečemu naučio. No ova nova generacija nema ni od koga što naučiti. No vratimo se temi. Čime će hraniti ekspertni program liječnik budućnosti koji nije postavio nijednu samostalnu dijagnozu?
Kako je koelga gore iznad rekao, za ovo nisu trebala pusta istrazivanja.
Biologija nam za slican problem daje prilicno jasan odgovor.
Kako je koelga gore iznad rekao, za ovo nisu trebala pusta istrazivanja.
Biologija nam za slican problem daje prilicno jasan odgovor.
Ako čovjek dobiva krive podatke (garbage in) , čovjek propada, ali može se izvuči iz toga. Računalo ne može.
Ne može se to usporediti, ako misliš na čovjeka.
Čovjek je biološko biće ali ne samo to.
Ako čovjek dobiva krive podatke (garbage in) , čovjek propada, ali može se izvuči iz toga. Računalo ne može.
Ne ne, nisam mislio samo na covjeka iako i tu (nazalost) imamo primjera.
U biologiji (zivotinjskom i biljnom svijetu) incestuoznost (upotreba istog genetskog materijala za reprodukciju) rezultira gotovo sigurnim degerativnim oboljenjimal i retardacijom unutar svega par generacija, dakle vrlo slicno ovome sto se AI-ju dogadja.
Stara priča: GIGO - Garbage in, garbage out. Nego, tko će hraniti umjetnu inteligenciju kvalitetnim podacima ako ćemo imati generacije ljudi koji ništa ne znaju, koji o ničemu (ispravno) ne misle, jer su se u školovanju i radu koristili umjetnom ingeligencijom? Evo, baš gledam test na ulici, za mlade Amerikance: ljudi ne znaju koliko je 15 % od 100, koliko bi godina imali da su se rodili prije 10 godina ni koliko će godina imati za 10 godina, tko je ratovao u Amerćko-Meksičkom ratu itd. Ovo je gore nego kada ljudi nikakve škole nisu imali, kada su "dolazili od ovaca". Nisu imali škole, ali ih je život nečemu naučio. No ova nova generacija nema ni od koga što naučiti. No vratimo se temi. Čime će hraniti ekspertni program liječnik budućnosti koji nije postavio nijednu samostalnu dijagnozu?
Nije ni u našoj regiji mnogo drugačije , Međutim znaju se moliti Bogu kad zapne
dobro, za ovo stvarno nisu bila potrebna pusta istrazivanja i naucni radovi, jednostavna logika je sasvim dovoljna za pretpostaviti i shvatiti upravo ovakav razvoj dogadjaja.
bazni model ce imati milione (proizvoljna brojka radi ilustracije) mogucih varijacija, no, tek rijetke ce biti odradjenje kako je zamisljeno.
svako rafiniranje i "ucenje" modela na kvalitetnim rezultatima "base" modela ce poboljsavati kvalitetu izlaza, ali istovremeno i smanjivati potencijalan broj varijacija, nakon relativno kratkog vremena varijacije ce biti svedene na minimum, a kvalitet "izlaza" podignut na maksimum.
"to" je vec u slucaju stable diffusiona (kao primjera koji jako dobro pokazuje problematiku) postalo posprdno poznato kao GAG sindrom.....
U matematici (a AI je matematika) ništa, osim nekoliko osnovnih aksioma, nije očito. Sve treba dokazat, koliko god se to činilo nepotrebnim.
Ako bi umjetna inteligencija bila sposobna generirati sadržaje dovoljno dobre da se na njima uči, onda bi bila toliko dobra da se ne bi ni trebala učiti. Cijela ta ideja mi zvuči kao ajmo napravit perpetum mobile.
Stara priča: GIGO - Garbage in, garbage out. Nego, tko će hraniti umjetnu inteligenciju kvalitetnim podacima ako ćemo imati generacije ljudi koji ništa ne znaju, koji o ničemu (ispravno) ne misle, jer su se u školovanju i radu koristili umjetnom ingeligencijom? Evo, baš gledam test na ulici, za mlade Amerikance: ljudi ne znaju koliko je 15 % od 100, koliko bi godina imali da su se rodili prije 10 godina ni koliko će godina imati za 10 godina, tko je ratovao u Amerćko-Meksičkom ratu itd. Ovo je gore nego kada ljudi nikakve škole nisu imali, kada su "dolazili od ovaca". Nisu imali škole, ali ih je život nečemu naučio. No ova nova generacija nema ni od koga što naučiti. No vratimo se temi. Čime će hraniti ekspertni program liječnik budućnosti koji nije postavio nijednu samostalnu dijagnozu?
Moram priznati da ako mislite da je test na ulici reprezentativan, s obzirom da nisu stavili u video sve ljude koji su točno odgovorili jer to nije zanimljvo. Tako da to temeljite na garbage podacima.
Stara priča: GIGO - Garbage in, garbage out. Nego, tko će hraniti umjetnu inteligenciju kvalitetnim podacima ako ćemo imati generacije ljudi koji ništa ne znaju, koji o ničemu (ispravno) ne misle, jer su se u školovanju i radu koristili umjetnom ingeligencijom? Evo, baš gledam test na ulici, za mlade Amerikance: ljudi ne znaju koliko je 15 % od 100, koliko bi godina imali da su se rodili prije 10 godina ni koliko će godina imati za 10 godina, tko je ratovao u Amerćko-Meksičkom ratu itd. Ovo je gore nego kada ljudi nikakve škole nisu imali, kada su "dolazili od ovaca". Nisu imali škole, ali ih je život nečemu naučio. No ova nova generacija nema ni od koga što naučiti. No vratimo se temi. Čime će hraniti ekspertni program liječnik budućnosti koji nije postavio nijednu samostalnu dijagnozu?
Moram priznati da ako mislite da je test na ulici reprezentativan, s obzirom da nisu stavili u video sve ljude koji su točno odgovorili jer to nije zanimljvo. Tako da to temeljite na garbage podacima.
Molim?
Pa evo vam porazni podaci državne mature ove godine. Klinci su sve tuplji i tuplji.
Oko mene većina koristi mobitel za zbrajanje/oduzimanje, a množenje ili postotci da ne pričam.
Moj oponent kaže (3 posta iza): "Moram priznati da ako mislite da je test na ulici reprezentativan, s obzirom da nisu stavili u video sve ljude koji su točno odgovorili jer to nije zanimljvo. Tako da to temeljite na garbage podacima."
Točno, ali kakve su to škole iz kojih mogu izaći takvi mladi ljudi? Što su oni učili i naučili u 12 godina školovanja? Tko je i kako ocjenjivao njihovo znanje? Imao sam prilike da se uvjerim u katastrofalno nezanje ne samo stručnjaka nego i nestručnjaka. Što kažete na sveučilišnog profesora koji nije kadar napisati recenziju knjige iz svoga područja? Ili za doktora prirodnih znanosti koji ne zna da Mjesec ima nevidljivu stranu? Ili za inženjera kemijske tehnologije koji nikad nije čuo za halogene elemente. Nije potrebno ići dalje od kvizova znanja na koje se prijavljuju ljudi koji "sve znaju". Jedan je rekao da u zraku od plinova ima najviše vodika, drugi ne zna da zlatotopka otapa zlato. Jedino što znaju je tko je i kada pobijedio na ovom ili onom svjetskom prvenstvu, kako se zove glumac u nekom filmu. Dakle, samo ono što su uzgred zapamtili iz svijeta zabave.
Moj oponent kaže (3 posta iza): "Moram priznati da ako mislite da je test na ulici reprezentativan, s obzirom da nisu stavili u video sve ljude koji su točno odgovorili jer to nije zanimljvo. Tako da to temeljite na garbage podacima."
Točno, ali kakve su to škole iz kojih mogu izaći takvi mladi ljudi? Što su oni učili i naučili u 12 godina školovanja? Tko je i kako ocjenjivao njihovo znanje? Imao sam prilike da se uvjerim u katastrofalno nezanje ne samo stručnjaka nego i nestručnjaka. Što kažete na sveučilišnog profesora koji nije kadar napisati recenziju knjige iz svoga područja? Ili za doktora prirodnih znanosti koji ne zna da Mjesec ima nevidljivu stranu? Ili za inženjera kemijske tehnologije koji nikad nije čuo za halogene elemente. Nije potrebno ići dalje od kvizova znanja na koje se prijavljuju ljudi koji "sve znaju". Jedan je rekao da u zraku od plinova ima najviše vodika, drugi ne zna da zlatotopka otapa zlato. Jedino što znaju je tko je i kada pobijedio na ovom ili onom svjetskom prvenstvu, kako se zove glumac u nekom filmu. Dakle, samo ono što su uzgred zapamtili iz svijeta zabave.
Ovo za stručnjake koji ne znaju nekakvu osnovu svoje struke (pa donekle i opčenitog znanja) je žalosna, ali što se tiče ovog drugog dijela, da uspoređujemo znanje djece danas i prije 15 godina, nisam uvjeren da bi bila neka velika razlika. Ako netko ima rezultate od danas i prije 15 godina s istim testovima neka slobodno zalijepi pa da usporedimo.
