« Google Jiminay » excelle et « Chat GBT » est créatif

Intelligence artificielle pour la "pensée" et le raisonnement logique

Des sociétés telles que "OBEN AI" et "Deep Cick" sont affichées, conçus des robots de chat "pour la méditation et la réflexion" avant de répondre aux demandes des utilisateurs. Vous trouverez ci-dessous une explication de son style de travail.

Intelligence artificielle "pensée"

La société "Oben AI", en septembre dernier, a révélé une nouvelle version de "Chat BT", conçue pour effectuer le raisonnement logique nécessaire pour accomplir des tâches liées aux mathématiques, aux sciences et à la programmation informatique.

Contrairement aux versions précédentes du robot de chat, cette nouvelle version peut passer du temps à "penser" dans des problèmes complexes avant d'atteindre une solution.

La société a rapidement annoncé que sa nouvelle technologie de raisonnement logique a dépassé les principaux systèmes dans ce domaine, au cours d'une série de tests soucieux de suivre les progrès de l'intelligence artificielle.

Désormais, d'autres sociétés, telles que "Google", "anthropic" et "Deep Cick", présentent des technologies similaires.

Ici, il y a des questions qui se posent: l'intelligence artificielle peut-elle penser logiquement comme l'homme? Que signifie penser à l'ordinateur? Ces systèmes approchent-ils vraiment du véritable seuil d'intelligence?

Voici le guide du guide pour répondre à ces questions.

"Pensée logique"

* Que signifie penser à un système d'intelligence artificielle logique?

L'inférence logique signifie simplement que le robot de chat passe plus de temps à travailler pour résoudre un problème.

À cet égard, Dan Klein, professeur d'informatique à l'Université de Californie à Berkeley, et le responsable de la technologie du "Saled Kogneshen", émergeant dans le domaine de l'intelligence artificielle: "afin de penser logiquement, le régime est destiné à faire un effort supplémentaire après avoir posé une question."

Dans ce cas, le système divise le problème en un certain nombre d'étapes individuelles ou essaie de le résoudre par la méthode d'expérience et d'erreur.

Bien que la version originale de "Chat BT" réponde immédiatement aux questions, les nouveaux systèmes de raisonnement logique peuvent fonctionner pour résoudre le problème en plusieurs secondes, voire quelques minutes avant la réponse.

Dans certains cas, le système de raisonnement logique améliore sa méthode de résolution d'une question, essayant encore et encore une amélioration de la façon dont il a choisi d'atteindre une solution. À d'autres moments, il peut essayer plusieurs façons différentes de résoudre le problème, avant de s'installer sur l'un d'eux, ou il peut retourner et revoir certaines des solutions qu'il a accomplies il y a quelques secondes, seulement pour vérifier sa validité.

Autrement dit, le régime fait tout ce qui est en son pouvoir pour répondre à votre question. Ceci est quelque peu similaire à un élève du primaire qui a du mal à trouver un moyen de résoudre un problème mathématique, et il aborde plusieurs options différentes sur un document.

* Quel type de questions nécessite que le système d'intelligence artificielle s'appuie sur le raisonnement logique? L'intelligence artificielle peut recourir à un raisonnement logique dans n'importe quoi, mais cette pensée logique montre une plus grande efficacité lorsqu'il posait des questions liées aux mathématiques, aux sciences et à la programmation informatique.

Système "Chat GBT"

Les différences entre les systèmes précédents et le "penseur"

* Quelle est la différence entre les robots basés sur le raisonnement logique et la conversation précédente? Vous pouvez demander aux robots de conversation précédents de vous montrer comment atteindre une réponse spécifique ou vérifier son travail. Et étant donné que le robot de conversation Chatgpt original apprenait des textes sur Internet, où les gens offrent comment ils ont atteint une réponse ou vérifient leur travail, il peut également faire ce type d'auto-méditation.

Cependant, le système de raisonnement logique va plus loin, et il peut faire ces questions même sans qu'on leur demande de le faire. Cela peut l'accomplir de manière plus complète et compliquée.

Les entreprises appellent le système de raisonnement logique car elles semblent ressembler davantage à une personne qui envisage sérieusement un problème difficile.

* Quelle est l'importance de l'intelligence artificielle inférentielle maintenant? Des entreprises telles que "Oben AI" considèrent l'intelligence artificielle inférieure comme le meilleur moyen d'améliorer les performances de leurs robots de chat. Pendant des années, ces entreprises se sont appuyées sur un concept simple: plus les données Internet sont pompées dans leurs robots de chat, meilleures sont les performances de ces systèmes.

Cependant, en 2024, presque toutes ces entreprises ont épuisé tous les textes sur Internet. Cela signifie qu'il a besoin d'une nouvelle façon d'améliorer ses robots de chat. Il a donc commencé à construire des systèmes de réflexion de raisonnement logique.

Construire des systèmes d'inférence logique

* Comment construire un système de pensée logique exceptionnelle? L'année dernière, des entreprises, telles que "Oben AI", ont commencé à adopter une technologie appelée apprentissage augmenté.

Grâce à ce processus - qui peut s'étendre pendant des mois - le système d'intelligence artificielle peut apprendre les modèles de comportement, à travers de vastes expériences et tests. Par exemple, en résolvant des milliers de problèmes mathématiques, le système d'intelligence artificielle peut savoir quelles méthodes conduisent à la bonne réponse et à laquelle non.

Pour leur part, les chercheurs ont conçu des mécanismes d'alimentation rétrospectifs complexes qui révèlent devant le système lors du meilleur comportement et lorsqu'il a commis une erreur.

"Il est similaire à la formation d'un chien", a déclaré Jerry Torric, chercheur à Openai. Si le système réussit, un gâteau lui est offert. Et s'il ne réussit pas, elle lui dit: (un mauvais chien).

* La gloire d'apprentissage améliorée est-elle? L'apprentissage augmenté est bénéfique dans des domaines spécifiques, tels que les mathématiques, les sciences et les programmes informatiques, ces domaines où les entreprises peuvent tracer clairement les limites entre les bons et les mauvais comportements. Les mathématiques ont également des réponses concluantes.

D'un autre côté, l'apprentissage augmenté n'est pas bénéfique dans des domaines tels que l'écriture créative, la philosophie et la morale, car il est difficile de distinguer le bien et le mal. Les chercheurs ont expliqué que ce processus peut améliorer les performances du système d'intelligence artificielle en général, même lorsqu'il répond aux questions en dehors du champ d'application des mathématiques et des sciences.

À cet égard, Jared Kaplan, le responsable des affaires scientifiques de "Anthropic", a expliqué: "Le robot de chat apprend progressivement les modèles de pensée, ce qui le mène vers la bonne direction et ceux qui ne le conduisent pas."

* L'apprentissage augmenté et les systèmes de réflexion du raisonnement logique sont-ils les mêmes? Non. L'apprentissage augmenté représente la méthode que les entreprises utilisent pour construire leurs systèmes de pensée logique. En d'autres termes, il constitue la phase de formation, qui permet finalement à des robots de chatter une pensée logique logique.

Erreurs de l'intelligence artificielle "penseur"

* Ces systèmes de pensée logique font-ils encore des erreurs? certainement. Tout ce que fait le robot de chat logique est basé sur les possibilités, et il choisit un chemin similaire aux données à partir desquelles il apprend - si ces données proviennent d'Internet ou de l'emboîtement par apprentissage augmenté. Parfois, il est choisi sur une option erronée ou contraire.

* Est-ce le chemin menant à une machine qui compare l'intelligence humaine?

Les experts de l'intelligence artificielle diffèrent de la réponse à cette question. Ces méthodes sont encore relativement nouvelles et les chercheurs essaient toujours de comprendre leurs frontières. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, de nouvelles méthodes se développent souvent très rapidement au début, puis commencent à ralentir.

* Le New York Times.