ChatGPT

[April]

Kako sere, jebote. Tema je bila pesma  Abba - Happy New Year

 

Happy New Year je pesma koju je 1980. godine objavila švedska grupa ABBA. Pesma je postala hit i postala je omiljena među ljudima koji su želeli da dočekaju Novu godinu na veseliji način.

Priča iza pesme Happy New Year počinje u jednom švedskom studiju snimanja. Članovi grupe ABBA, Bjorn i Benny, sedeli su zajedno i razmišljali o pesmi koja bi mogla da bude hit tokom novogodišnjih praznika. Odlučili su da napišu pesmu koja će pozivati ljude da zaborave na prošlost i da sa optimizmom dočekaju Novu godinu.

Tekst pesme govori o tome kako ljudi širom sveta proslavljaju Novu godinu i kako je to vreme kada ljudi ostavljaju iza sebe sve probleme i loše stvari koje su se dogodile tokom prethodne godine. Pesma govori o tome kako treba da se fokusiramo na budućnost i kako treba da slavimo život.

Kada su Bjorn i Benny završili pisanje pesme, kontaktirali su ostale članove benda, Anni-Frid i Agnethu, i zajedno su snimili pesmu. Kada je pesma objavljena, postala je veliki hit širom sveta i ubrzo je postala neizostavni deo novogodišnjih proslava.

Mnogi ljudi širom sveta nastavljaju da slušaju pesmu Happy New Year svake Nove godine i koriste je kao simbol početka novog poglavlja u životu. Pesma je postala klasik i inspiriše ljude da budu srećni i pozitivni, što je važno tokom prazničnih perioda i tokom cele godine.

 

Od prve do poslednje reči, ovo je budalaština. Recimo, ovo je ključni stih u pesmi:

 

Seems to me now
That the dreams we had before
Are all dead, nothing more
Than confetti on the floor
It's the end of a decade
In another ten years time
Who can say what we'll find
What lies waiting down the line
In the end of eighty-nine

 

...što će, jelte, reći da je pred nama najdepresivnija pesma, ne o Novoj Godini, već o 1.januaru.

 

Međutim...

Ono što je neverovatno da ovaj konj od softvera rezonuje identično kao i 99% slušalaca - oni je razumeju kao vedru i optimističnu novogodišnju pesmu koja je prigodna za pevanje u ponoć i ne upuštaju se NIKADA u njeno stvarno značenje. Tako dolazimo do GPT-a koji preuzima šalala tralala mozak od svojih juzera i to je valjda i njegova najveća upotrebna vrednost.

[vememah]

...

Edited April 9, 2023 by vememah

[Lucia]

On 8. 4. 2023. at 17:22, April said:

 

Međutim...

Ono što je neverovatno da ovaj konj od softvera rezonuje identično kao i 99% slušalaca - oni je razumeju kao vedru i optimističnu novogodišnju pesmu koja je prigodna za pevanje u ponoć i ne upuštaju se NIKADA u njeno stvarno značenje. Tako dolazimo do GPT-a koji preuzima šalala tralala mozak od svojih juzera i to je valjda i njegova najveća upotrebna vrednost.

@April ChatGPT ne rezonuje, nego kompiluje ono cime je treniran.

Sad se pitam kako 99% ChatGPT juzera zamislja sta je ChatGPT  

[Weenie Pooh]

10 hours ago, Lucia said:

Sad se pitam kako 99% ChatGPT juzera zamislja sta je ChatGPT  

 

Pa nisu ljudi krivi, uporno im se utucava u glavu ideja "veštačke inteligencije" umesto da se lepo prizna da je taj koncept apsolutno nedostižan na našem nivou razvoja. Mi se i dalje ozbiljno sporimo oko ključnih pitanja svesti i njenog funkcionisanja, a ovamo se pravimo da možemo novu da dizajniramo bez problema.

 

Džabe ChatGPT ponavlja "ja sam samo language model, ja sam samo language model" kad je diskursom zagospodarila buzzword "AI" i sad nazad nema. Instinktivno zamišljamo da nam je sa druge strane nekakvo svesno biće sposobno da razmišlja i formira noeme, umesto algoritma za prežvakavanje postojećih konverzacija na internetu. 

 

Fenomenologiju u osnovne škole!  

[zmanic]

Najzad i ja da probam,  i razočaran ovim, ali totalno. Sve se svodi na brzu filtraciju Query-ja, i njihovo sažimanje u čitke rečenice bez nekog utemeljenja na znanju kao skupu zapamćenih činjenica koje razume onaj koji ih je upamtio. Samo da je rečenica pismena, kolko je pametna nije bitno ni najmanje. Evo mog rezimea.

 

1.Posle pola sata, mog baš uporno dosadnog insistiranja da dobijem precizan, konačno definisan i svakome razumljiv odgovor na pitanje: "Šta to ne funkcioniše u Srbiji?"

dobio sam dobro poznatu tiradu sa lokalnih TV-a: 

"U Srbiji postoji nekoliko stvari koje ne funkcionišu kako bi trebale da funkcionišu. Neki od problema u Srbiji uključuju:

1. Korupcija - Srbija se često suočava sa korupcijom na različitim nivoima, što otežava poslovanje, a ponekad dovodi i do kršenja zakona. Korupcija takođe utiče na kvalitet usluga koje građani dobijaju od državnih institucija.

2. Birokratija - Srbija ima previše složen i spor birokratski sistem, koji otežava poslovanje, a ponekad i sprečava razvoj biznisa. Dugotrajne procedure, papirologija i nepotrebna administracija utiču na ekonomski razvoj zemlje.

3. Niska stopa zaposlenosti - Srbija se suočava sa niskom stopom zaposlenosti, posebno među mladima. Ovo dovodi do siromaštva i odlaska mladih ljudi u inostranstvo u potrazi za boljim poslovima i uslovima za život.

4. Loš kvalitet obrazovanja - Kvalitet obrazovanja u Srbiji nije na zavidnom nivou. Mnogi studenti i dalje ne mogu da pronađu posao nakon završetka školovanja, a obrazovni sistem nije u skladu sa potrebama tržišta rada.

5. Niska produktivnost - Srbija se suočava sa niskom produktivnošću u privredi, što utiče na konkurentnost zemlje na međunarodnom tržištu.

Ovi problemi su složeni i zahtevaju sistematska rešenja kako bi se Srbija razvijala u pozitivnom pravcu i poboljšala kvalitet života građana.

Kao da slušam naše ortodox političare sa brzim kursevima pod EU/USA škočskim sistemom za regruraciju kolonije.

2. Kad smo prešli na sport, skoro je nemoguće da neko danas pomeša mog komšiju Kari Pešiča i Odradovića i ovakve brljotine izbaci :

 

"Izvinjavam se ako sam pogrešno razumela prethodno pitanje. Svetislav "Kari" Pešić je srpski košarkaški trener, rođen u Beogradu. Bio je dugogodišnji trener KK Partizan i bio je jedan od najuspešnijih trenera u istoriji srpske košarke. Trenutno nije u aktivnom trenerskom poslu. Ako se pitate ko je njegov komšija, to trenutno ne mogu da vam kažem jer ne znam gde živi."

 

3. Jedino što me stvarno oduševilo je brzina i preciznost kodiranja u bilo kom jeziku. Kao da je pravljeno da rasturi IT esnaf do kraja. Tražio sam sam jednostavna rešenja prostijih algoritama tipa : "Korisnik unese 2-3 broja, PC odgovara da li su korektno uneti i koji je najveci/najmanji .... tog tipa.

Trenutno se dobijaju odg. listinzi u Turbo ili Standard Pascal-u (pravi razliku), Pytonu, Adi, Cobol-u, C#, LISP-u, Java, JScriptu .... itd ...  isprobao sa 15-tak jezika koje raspoznajem .... i SVI RADE zadivljujuće brzo i korektno.

 

4. Ali, zato kad probamo ponovo o politici, onda u stilu Blica, ili Informera:

 

" Ne bih mogao da odgovorim na to pitanje jer nemam pristup informacijama o tome ko je najveći gangster u Srbiji. Takođe, smatram da nije u redu širiti glasine ili optuživati ljude bez dokaza. Ukoliko imate neke konkretnije informacije ili pitanja u vezi sa Srbijom, rado ću vam pomoći."

 

Znači, ćao do sledećeg upgradeta !

 

Edited April 18, 2023 by zmanic

[Lucia]

On 10. 4. 2023. at 18:24, Weenie Pooh said:

 

Pa nisu ljudi krivi, uporno im se utucava u glavu ideja "veštačke inteligencije" umesto da se lepo prizna da je taj koncept apsolutno nedostižan na našem nivou razvoja. Mi se i dalje ozbiljno sporimo oko ključnih pitanja svesti i njenog funkcionisanja, a ovamo se pravimo da možemo novu da dizajniramo bez problema.

 

Džabe ChatGPT ponavlja "ja sam samo language model, ja sam samo language model" kad je diskursom zagospodarila buzzword "AI" i sad nazad nema. Instinktivno zamišljamo da nam je sa druge strane nekakvo svesno biće sposobno da razmišlja i formira noeme, umesto algoritma za prežvakavanje postojećih konverzacija na internetu. 

 

Fenomenologiju u osnovne škole!  

Sta je tacno inteligencija, pitanje je sad. Veliki udeo vrvtn ima upravo svesno/nesvesna kompilacija vec vidjenog/procitanog.

Meni ne smeta ni taj termin, ni slicni kao neuralna mreza, kompjuterski virusi, mitohondrijska Eva itd. Ocekujem od ljudi (koje smatramo inteligentnim bicima by default) da razumeju sire i dublje, a ne da ih napr. zbunjuje sto je mitohondrijska Eva imala majku, bake, vrvtn sestre ili naravno razne zenske bocne rodjake. Sad se pitam sta bi ChatGPT odgovorio na pitanje "ko je bila mitohondrijska Eva i da li je imala majku?" - da li bi mu odgovor bio inteligentniji od vecine ljudi iz mog okruzenja. Ipak je bolje obrazovan a i neuralna mreza mu nije sklona degeneraciji, naprotiv. 
 

Edited April 19, 2023 by Lucia

[Lucia]

@zmanic koji ChatGPT si pitao? btw, pricaj na engleskom, na njemu je najvise treniran.

[Time Crisis]

36 minutes ago, Lucia said:

 Sad se pitam sta bi ChatGPT odgovorio na pitanje "ko je bila mitohondrijska Eva i da li je imala majku?" - da li bi mu odgovor bio inteligentniji od vecine ljudi iz mog okruzenja. Ipak je bolje obrazovan a i neuralna mreza mu nije sklona degeneraciji, naprotiv. 
 

 

 

Quote

Who was Mitochondrial Eve and did she have a mother?

 

Quote

Mitochondrial Eve is the most recent common ancestor of all living humans, traced back matrilineally through the mitochondrial DNA (mtDNA) passed down from mother to offspring. Mitochondrial Eve is not a specific person, but rather a theoretical construct based on the analysis of mtDNA of living humans and the estimation of the most recent common ancestor.

 

According to current scientific understanding, Mitochondrial Eve had a mother, as she was a member of a population of women who lived in Africa around 100,000 to 200,000 years ago. However, the mtDNA of all other women in that population did not get passed down to any living humans today because their matrilineal lines died out. In contrast, the mtDNA of Mitochondrial Eve was passed down to all living humans through her daughters, who passed it on to their offspring, generation after generation, until today.

 

 

Edited April 19, 2023 by Time Crisis

[Weenie Pooh]

1 hour ago, Lucia said:

Sta je tacno inteligencija, pitanje je sad.

Meni ne smeta ni taj termin

 

Ako ti ne smeta primena termina inteligencija na ove chatbotove, onda ti ne smeta ni prejudiciranje pitanja inteligencije.

 

Meni je tema inteligencije tj. svesti uvek bila interesantna na laičkom nivou, zato mi smeta to olako, površno tumačenje fenomena u kulturi - "inteligencija, to je ono kad imaš jedan recimo algoritam, razumeš, i onda kroz njega propuštaš podatke, on ih lepo obradi i izbaci neke rezultate". To sugeriše da je razlika između chatGPT i čoveka kvantitativna, da prvom nedostaje samo bolji i obimniji training data, kao i procesorska moć da taj širi data set na brzinu obradi. Ali nije samo to u pitanju jer mi ne razmišljamo algoritamski, ne oslanjamo se na brute force. Mi konstantno varamo i pravimo sebi prečice.

 

Ključni aspekt svesti je heuristika, naša sposobnost da na brzinu uočimo pattern i povežemo neke naizgled nepovezane stvari, intuitivno dođemo do zaključka bez temeljne obrade svih podataka. Neuronauka i dalje ne ume da objasni kako tačno mozak to uspeva da uradi, ali bez te sposobnosti bi čovek bio beslovesno biće, nesposobno da raščivija probleme koje danas i ne doživljava kao probleme jer mu heuristika funkcioniše automatski.

 

Kad zakoračimo na ulicu u nekom velikom gradu i čula nam preplave informacije svih vrsta, ogromna količina vizualnih, zvučnih, i drugih nadražaja, mi se sa njima na nosimo algoritamski. Mi ne procesuiramo sve te podatke da bismo izabrali relevantne i odbacili suvišne - da to pokušamo, ili bi nam mozak pregoreo ili bi nas udarila kola dok tumačimo cvrkut ptica. Umesto toga, mi intuitivno ignorišemo 99% tih podataka i hvatamo se onih 1% koji su nam potrebni, samo njih obrađujemo.

 

ChatGPT to nije sposoban da pravi te prečice jer smo ga programirali mi, a mi još ne kapiramo kako se te prečice uspostavljaju. Jedino tumačenje koje sam ja čuo (i mogao da razumem) bilo je da "training data" koji ljudski mozak koristi predstavlja milione godina evolucije, da se iz toga sa vremenom iskristalisala heuristička sposobnost. Da li je to uopšte moguće simulirati, veliko je pitanje. Ali bez toga neće biti veštačke inteligencije, biće samo naizgled pametnih četbotova sposobnih da ti kažu da Džo Bajden ima 79 godina a najstariji američki predsednik svih vremena je Regan sa 77.

 

Edited April 19, 2023 by Weenie Pooh

[zmanic]

1 hour ago, Lucia said:

@zmanic koji ChatGPT si pitao? btw, pricaj na engleskom, na njemu je najvise treniran.

Ovaj:

https://chat.openai.com/

 

Moj govorni eng. mi je "indijanski", na žalost. ;( , ne zanimaju me indijanski problemi, oni su završili svoje, na žalost još veću.

 

Kako je treniran baš me briga, i Željka Obradovića je Aca Nikolić trenirao na srpskom, jer mu smetalo nešto, nije ispalo dobro, a?!?

 

Uostalom, ako nije na serBskome jaziku i nije neka intELEGENCija, ne treba nikome, jer nije elegancija.

 

Edited April 19, 2023 by zmanic

[zmanic]

1 hour ago, Time Crisis said:

 

 

 

 

Eco šta kaže srpska inteligencija:

 

Quote

Mitohondrijska Eva je termin koji se odnosi na poslednju zajedničku pretkinju svih živih ljudi na Zemlji koja je živela pre otprilike 150.000 do 200.000 godina. Ovaj termin se koristi u evolucijskoj biologiji i genetici, a izveden je iz činjenice da svi ljudi imaju mitohondrijsku DNK (mtDNK) koja se nasleđuje isključivo od majke.

To znači da se mtDNK Evine majke prenosila s generacije na generaciju, sve dok nije došla do današnjih ljudi. Međutim, to ne znači da je Eva bila poslednja žena na Zemlji ili da je bila majka svih ljudi. Postojale su i druge žene i ljudi koji su živeli u isto vreme kao i Eva, ali njihova mtDNK nije preživela do današnjih dana i stoga nisu direktni pretci modernih ljudi.

 

[Lucia]

@Weenie Pooh mislim da gresis ako ChatGPT zamisljas samo kao alogitam. IIUC neuralne mreze imaju tu neku heuristiku, imitacija su kako zamisljamo da nam mozak radi (ok, early days ali ipak). Nisam neki strucnjak, isto gledam laicki ali koliko cujemo od ljudi koji rade na tome, ume da ih iznenadi svojom "pamecu". Mislim da je bas poslednji proboj ka ChatGPT-4 dosao slucajno, tj. software engineers nisu namerno dosli do resultata, niti su ih ocekivali. Ne gledam tako jednostavno kao algoritam koga isprogramiras da resi neki zadatak i znas kakav output ocekujes (mada u praksi nije ni to uvek tako jednostavno).

Imamo li na forumu nekog ko bas bavi neuralnim mrezama (ili bas ChatGPT) i voljan je da nam pojasni ovo oko "heuristicke sposobnosti"?

[Time Crisis]

Da pitamo AI da objasni

 

Quote

Explain heuristic capabilities of an AI

 

Quote

Heuristics are problem-solving strategies that use practical or intuitive methods to quickly find solutions to problems. AI systems can be designed to incorporate heuristics to enhance their problem-solving abilities. Here are some ways in which AI systems can use heuristics:

1. Rule-based systems: AI systems can be designed to follow a set of rules to make decisions. These rules are often based on heuristics that experts in the field have developed over time.

2. Machine learning algorithms: Some machine learning algorithms use heuristics to speed up the learning process. For example, decision trees use heuristics to determine the most important features to split the data on.

3. Search algorithms: AI systems can use search algorithms that are guided by heuristics to quickly find solutions. For example, the A* algorithm uses heuristics to estimate the distance between the current node and the goal node.

4. Optimization algorithms: AI systems can use optimization algorithms that are guided by heuristics to quickly find the best solution to a problem. For example, simulated annealing is an optimization algorithm that is based on heuristics that mimic the process of annealing in metallurgy.

Overall, the heuristic capabilities of an AI system can significantly improve its ability to solve complex problems efficiently and effectively. However, the design and implementation of these heuristics require careful consideration and validation to ensure that they are reliable and accurate.

 

Quote

What are the challenges of implementing heuristics in an AI system?

 

Quote

Implementing heuristics in an AI system can be challenging due to several reasons, including:

1. Validity and accuracy: One of the main challenges of implementing heuristics is ensuring that they are valid and accurate. Heuristics are often based on expert knowledge or intuition, and it can be difficult to validate their effectiveness. If the heuristics are not reliable, they can lead to incorrect decisions and actions by the AI system.

2. Generalization: Heuristics are often specific to a particular problem or domain. Generalizing heuristics to new or different problems can be challenging, and it requires a thorough understanding of the underlying principles and the ability to adapt to new situations.

3. Bias: Heuristics can be influenced by the biases of the experts who developed them. If the heuristics are biased, they can lead to unfair or discriminatory decisions by the AI system.

4. Complexity: Implementing heuristics can be complex and time-consuming. It requires significant expertise in the problem domain, as well as the ability to identify and formalize the heuristics in a way that the AI system can understand.

5. Maintenance: Heuristics can become outdated over time, or they may no longer be applicable due to changes in the problem domain. Maintaining and updating heuristics can be a significant challenge, requiring ongoing monitoring and refinement.

Overall, implementing heuristics in an AI system requires careful consideration and validation to ensure that they are reliable, accurate, and effective. It also requires ongoing maintenance and updates to ensure that the heuristics remain relevant and applicable over time.

 

 

Edited April 19, 2023 by Time Crisis

[kipo]

Nedavno je kod Fridmana bio OpenAI's CEO, a par dana kasnije i jedan jako zanimljiv lik. Ja, nazalost, ne razumijem mnogo sta pricaju ali svakako sagovornik koji tjera na razmisljanje.

[Amelija]

1 hour ago, Lucia said:

Imamo li na forumu nekog ko bas bavi neuralnim mrezama (ili bas ChatGPT) i voljan je da nam pojasni ovo oko "heuristicke sposobnosti"?

Ja probala ovde:

A ukratko, neuralne mreže su komplikovane matematičke funkcije, koje su dobijene kombinacijom mnogo nelinearnih funkcija.

Zbog toga su sposobne da modeluju raznorazne stvari (i ako im daš mnooooogo podataka mogu da fino "nauče" svašta), ali zbog toga ih je i teško analizirati (zašto su ovo super uradile a ovo pogrešile), jer ko zna gde je okinula greška u moru svih tih funkcija i funkcijica.

 

To što se zove neuronska mreža nema nikakve veze s tim kako mozak radi, i ni ne pokušavaju to da imitiraju, samo jeste inspirisana neuronima u mozgu i njihovim vezama.

A njihovo obučavanje i koriščenje itekako ima veze sa algoritmima.

 

Inače naravno da su kreatori poslednjih krikova jezičkih modela očekivali da ako natrpaju tone podataka u džinovske neuronske mreže da će lepo da rade nije tu bilo nikakvih iznenađenja.

Jedino iznenađence je bilo kad su smislili novi tip neuronske mreže "transformer" samo da bi ubrzali proces obučavanja a nadali se da neće dati mnogo lošije rezultate nego tada aktuelne rekurentne mreže, a on em bio brži em dao i bolje rezultate

No to već nema veze sa neuronskim mrežama kao takvim nego sa istraživanjem.