Bazen dünyayı değiştirmek için düşünmeyi bırak. Openai Do tarafından geliştirilen yeni yapay zeka modelleri budur. Sonuncusu denir O3 Ve bu bir akıl yürütme modeli. ChatGPT-4 ile karşılaştırıldığında, anında cevaplar vermez: biraz zaman ayırırsınız. Yansıtır, yanlış, düzeltir, gelişir. İyi haber şu ki, genç bir İtalyan araştırmacı ona düşünmeyi öğretiyor. Montessori yöntemi ile beş yıla kadar yükseltilen, bugün yapay zeka modelleri için geçerli olan temelleri öğrendi.
33 yaşında, Matematikçi Giambattista Parascandolo, Tor Vergata'da üç yıllık derece, Finlandiya Uzmanı, Tinginga'daki Max Planck Enstitüsü'nde ve Zürih kulübesinde makine öğrenimi doktorası. Dört yıl önce, şirketin hala 150 kişinin küçük bir araştırma girişiminin olduğu Openai'ye giren ilk İtalyançıydı. Bugün neredeyse 2000 var ve küresel olarak tarihin en büyük sermaye özel şirketleri arasında.
Parascandolo, genel yapay zeka ve epochal dönüm noktası olarak tanımlanan akıl yürütme modelleri üzerinde çalışan bir ekip kullanıyor. Mümkün olan ilk cevabı vermek için tasarlanmış modeller, durup düşünmek için tasarlanmıştır. “Dante'nin yazması on beş yıl sürdü İlahi komedi. Bir aylık bir son tarihi olsaydı, aynı iş çıkmazdı. O yıllarda ne yaptı? Düşündü, taslaklar yazdı, onları düzeltti, düşündü, adımlarına geri döndü. Burada, bu modeller şöyle çalışır: ne kadar çok düşünürlerse, o kadar iyi cevap verirler. Ve düşünceleri okunabilir. Sadece fareyle geçirin. Görünür ve kaybolur. “Bekle, bu şey daha iyi söylenebilir.” “Bu hesaplamayı deyim.” “Kullanıcı bunu soruyor … Her şeyin mantıklı olduğundan emin olmalıyım.” Onları okurken, bir insanın düşüncelerine şaşırtıcı bir şekilde benzer olduklarını anlıyorsunuz ».
Bilim adamı Parascandolo, bu modellerin dünya çapında düşünmeyi öğrenmesi için teknik üsleri geliştirdi.
RAI gazetecisinin oğlu Romano, Rai Educational'ın eski direktörü Renato Parascandolo ve kültürel belgesel direktörü Giambattista Montessori yöntemi ile büyüyor. “Ailemden öğrenme ve keşif değerini anladım. Montessori Kreş Okulu'nda yapılandırılmış bir ortamda özgürlük, yaratıcılığa dayalı bir eğitim aldım. İki yöntemi bir araya getirdim. Bugün aynı şeyi makinelerle yapıyoruz: Onlara düşünmeyi öğretmiyoruz, çevreyi tek başına yapabilmeleri için yaratıyoruz”.
Onun konuşmasını dinlemek bir harikadır. Giambattista sık sık Kaliforniya Valisine veya Senatörlere Openai'de yaptıklarını açıklamak için gönderilir. Silikon Vadisi'ne giden İtalyan delegasyonlarıyla tanışıyor. Bu araçların potansiyelini ve gelecekte neler olduğunu anlatıyor. “Bu sistemleri geliştirmeye devam etmek için eldeki tüm malzemeler var. Bunun sürekli bir ilerleme olacağı konusunda iyimserim. Gerçek bir macera oldu ve olmaya devam ediyor, ama her şeyi güçlü bir sorumluluk duygusu ile yaşıyorum”.
Zihnin nasıl çalıştığı konusunda tereddüt çocukluğundan beri ilgileniyor. “Her zaman klasik sorulara kim olduğumu, ne istediğimi, neden … Felsefi cevaplar aramadım. Nörobilimde uzmanlaşmış nörolog ve yazar Oliver çuvallarının kitaplarını okumaya başlıyor:” Bu dünyaya onları bulamadan yaklaşmanın tüm yollarını arıyordum “. Klasik lise ilk olarak, Matemation'ı derinden sıkıştırdı. Yolu anlamasını sağlamak için Finlandiya'da Erasmus olacak.
“23 yaşındaydım. Yapay sinir ağları, yeni nesil bir donanım sayesinde çalışmaya başladı, gittikçe daha güçlü. Orada ilginç bir şey olduğunu anladım: zihni matematikten ödün vermeden incelemenin bir yolu”. Bu noktada tüm çalışmalarını yapay zekaya yönlendirmeye karar verir, ancak AI konusunda hala yapılandırılmış bir eğitim yoktu. Bu yüzden internet üzerinden üniversite derslerini takip ederek kendi kendini savunmaya başlar.
“O zamanlar sinir ağları öğreten çok az profesör vardı. Ama bazıları çevrimiçi kurslarını yüklemişti.” Deepmind'e girmeyi ve girmeyi amaçlıyor. “AGI'da ciddi şekilde çalışan tek şirketti. Ama işe alınmak için bir doktora görev yaptı. Bu yüzden İsviçre ve Almanya arasında bilgisayar bilimi ve yapay zeka doktora aldım”. Kurs sırasında iki içsel alıyor: 2018'de Palo Alto'da Google X'e, biri aynı DeepMind'de, Londra'da, 2019'da. Sonra doktora son vermek için geri döner, ancak pandemi gelir, şirketler işe alımları duraklatır. Bu arada Boston MIT'ine profesör olarak bir pozisyon için geçerlidir ve sinir ağlarında akıl yürütme üzerine bir araştırma programı getirir. Ve burada eski okulun şaşkınlıklarıyla çatışmaya başlar. “20 röportaj gibi bir şey yaptım. Sonuna ulaşmıştım ve yine de araştırmam ikna etmedi. Birkaç profesör bana bunun mantıklı olmadığını söyledi. Sinir ağlarının geleceksiz bir moda olduğunu söyledi. Çok eğitici bir deneyim oldu, daha sonra genel olarak AI alanında biraz gördüm”.
Bir paradigma değişikliği doğrulandı ve herkes hazır değildi. “Her şeyden önce mantıksal kurallara dayanan tamamen farklı bir yaklaşıma sahip ilk bir yapay zeka dalgası vardı, bu nedenle standart kod üzerinde. Ancak şöyle diyen küçük bir akım vardı: Hayır, doğru yol tek başına öğrenen yapay bir beyin oluşturmak değil, ancak uzun zamandır, yapay nousel ağların çok fazla çalışmadığı için, günümüzde kullanılmadığımız için, modeller, özellikle eğitmek için kullanmadığımız için.
Ancak MIT'i reddetmek yolu kapatmaz. Aksine. Covid Passes, şirketler devralmaya başlar, Giambattista'da doktora derecesi sona erer ve iki teklif gelir: biri Deepmind'den, diğeri San Francisco: Openai'deki bir saray barlarında sadece bir başlangıç. “Gitmeyi ve ABD'de neler olup bittiğini görmeyi seçtim: GPT-3'ü yeni yayınlamışlardı. Openii'ye geldiğimde San Francisco'da küçük bir ofisi vardı, ama enerji inanılmazdı”. Dört yıl sonra, şirket dünyanın 14 lokasyonu ve her hafta 500 milyondan fazla aktif kullanıcısı olan bir dev haline geldi.
Modellerin mantığı üzerinde çalıştığınız ne anlama geliyor? “Arabaya ne yapması gerektiğini söylemiyoruz. Yalnız öğrenebilmesi için ortamlar inşa ediyoruz. Buna takviye ile öğrenme denir: AI'yı klasik verilerle eğitmek yerine, kendi başına öğrenebilmesi için mümkün olduğunca ilginç bir ortam yaratırız. Hata yaparak biraz, Montessori yöntemi ile gibi bir ortam yaratırız. “Arada ve o zaman koridorlarda bir sohbet ediyor olursanız, Openai'nin son satın alınmasını isterseniz, elma ve yapay zeka arasındaki ilişkiyi yeniden tanımlamak amacıyla elma, Jonathan Ive'nin en büyük başarılarından sorumlu olan” I “,” Doğrudan araştırmamın dışında hiçbir şey bilmiyorum. Akıl yürütme üzerinde çalışıyorum, cihazlarda değil “. O zaman gülümseme. Ebeveynlerden:” Çok tutkulular, her gün chatgpt kullanıyorlar “. İtalya:” Üniversite eğitimimiz çok teorik. Erken yaşlardan itibaren planlamayı öğrenmeliyiz: diğer şeylerin yanı sıra, programlama çok eğlenceli bir şeydir. Üniversiteye gelene kadar planlamayı hiç duymadım ve çok geç. Meslektaşlarımın çoğu Polonya'dan geliyor: Erken yaşlardan itibaren matematik ve programlamaya çok güçlü bir ilgi duyuyorlar “.
Ben de öğrenebileceğimiz yapay zeka hakkında ne öğrendiniz? Neredeyse iki dakika sessiz kalır. Bunu düşünüyor. Sonra şaka yapıyor. “Akıl yürütme önemlidir”. And he says: “There are many mistakes that we humans commonly make. Sometimes we respond too quickly, without reflecting enough. Or we forget a sign during a multiplication in the column. Here, it is interesting to see that artificial intelligence also makes almost identical errors. Human errors, very different from those who made computers in the past. But, like us, even the machines improve with the commitment. With the practice, with the application, with Certosino work. It is something that perhaps we should Unutma: Şimdi değilse, ne kadar karar vererek öğrenilebileceğini takdir etmiyoruz.
33 yaşında, Matematikçi Giambattista Parascandolo, Tor Vergata'da üç yıllık derece, Finlandiya Uzmanı, Tinginga'daki Max Planck Enstitüsü'nde ve Zürih kulübesinde makine öğrenimi doktorası. Dört yıl önce, şirketin hala 150 kişinin küçük bir araştırma girişiminin olduğu Openai'ye giren ilk İtalyançıydı. Bugün neredeyse 2000 var ve küresel olarak tarihin en büyük sermaye özel şirketleri arasında.
Parascandolo, genel yapay zeka ve epochal dönüm noktası olarak tanımlanan akıl yürütme modelleri üzerinde çalışan bir ekip kullanıyor. Mümkün olan ilk cevabı vermek için tasarlanmış modeller, durup düşünmek için tasarlanmıştır. “Dante'nin yazması on beş yıl sürdü İlahi komedi. Bir aylık bir son tarihi olsaydı, aynı iş çıkmazdı. O yıllarda ne yaptı? Düşündü, taslaklar yazdı, onları düzeltti, düşündü, adımlarına geri döndü. Burada, bu modeller şöyle çalışır: ne kadar çok düşünürlerse, o kadar iyi cevap verirler. Ve düşünceleri okunabilir. Sadece fareyle geçirin. Görünür ve kaybolur. “Bekle, bu şey daha iyi söylenebilir.” “Bu hesaplamayı deyim.” “Kullanıcı bunu soruyor … Her şeyin mantıklı olduğundan emin olmalıyım.” Onları okurken, bir insanın düşüncelerine şaşırtıcı bir şekilde benzer olduklarını anlıyorsunuz ».
Bilim adamı Parascandolo, bu modellerin dünya çapında düşünmeyi öğrenmesi için teknik üsleri geliştirdi.
RAI gazetecisinin oğlu Romano, Rai Educational'ın eski direktörü Renato Parascandolo ve kültürel belgesel direktörü Giambattista Montessori yöntemi ile büyüyor. “Ailemden öğrenme ve keşif değerini anladım. Montessori Kreş Okulu'nda yapılandırılmış bir ortamda özgürlük, yaratıcılığa dayalı bir eğitim aldım. İki yöntemi bir araya getirdim. Bugün aynı şeyi makinelerle yapıyoruz: Onlara düşünmeyi öğretmiyoruz, çevreyi tek başına yapabilmeleri için yaratıyoruz”.
Onun konuşmasını dinlemek bir harikadır. Giambattista sık sık Kaliforniya Valisine veya Senatörlere Openai'de yaptıklarını açıklamak için gönderilir. Silikon Vadisi'ne giden İtalyan delegasyonlarıyla tanışıyor. Bu araçların potansiyelini ve gelecekte neler olduğunu anlatıyor. “Bu sistemleri geliştirmeye devam etmek için eldeki tüm malzemeler var. Bunun sürekli bir ilerleme olacağı konusunda iyimserim. Gerçek bir macera oldu ve olmaya devam ediyor, ama her şeyi güçlü bir sorumluluk duygusu ile yaşıyorum”.
Zihnin nasıl çalıştığı konusunda tereddüt çocukluğundan beri ilgileniyor. “Her zaman klasik sorulara kim olduğumu, ne istediğimi, neden … Felsefi cevaplar aramadım. Nörobilimde uzmanlaşmış nörolog ve yazar Oliver çuvallarının kitaplarını okumaya başlıyor:” Bu dünyaya onları bulamadan yaklaşmanın tüm yollarını arıyordum “. Klasik lise ilk olarak, Matemation'ı derinden sıkıştırdı. Yolu anlamasını sağlamak için Finlandiya'da Erasmus olacak.
“23 yaşındaydım. Yapay sinir ağları, yeni nesil bir donanım sayesinde çalışmaya başladı, gittikçe daha güçlü. Orada ilginç bir şey olduğunu anladım: zihni matematikten ödün vermeden incelemenin bir yolu”. Bu noktada tüm çalışmalarını yapay zekaya yönlendirmeye karar verir, ancak AI konusunda hala yapılandırılmış bir eğitim yoktu. Bu yüzden internet üzerinden üniversite derslerini takip ederek kendi kendini savunmaya başlar.
“O zamanlar sinir ağları öğreten çok az profesör vardı. Ama bazıları çevrimiçi kurslarını yüklemişti.” Deepmind'e girmeyi ve girmeyi amaçlıyor. “AGI'da ciddi şekilde çalışan tek şirketti. Ama işe alınmak için bir doktora görev yaptı. Bu yüzden İsviçre ve Almanya arasında bilgisayar bilimi ve yapay zeka doktora aldım”. Kurs sırasında iki içsel alıyor: 2018'de Palo Alto'da Google X'e, biri aynı DeepMind'de, Londra'da, 2019'da. Sonra doktora son vermek için geri döner, ancak pandemi gelir, şirketler işe alımları duraklatır. Bu arada Boston MIT'ine profesör olarak bir pozisyon için geçerlidir ve sinir ağlarında akıl yürütme üzerine bir araştırma programı getirir. Ve burada eski okulun şaşkınlıklarıyla çatışmaya başlar. “20 röportaj gibi bir şey yaptım. Sonuna ulaşmıştım ve yine de araştırmam ikna etmedi. Birkaç profesör bana bunun mantıklı olmadığını söyledi. Sinir ağlarının geleceksiz bir moda olduğunu söyledi. Çok eğitici bir deneyim oldu, daha sonra genel olarak AI alanında biraz gördüm”.
Bir paradigma değişikliği doğrulandı ve herkes hazır değildi. “Her şeyden önce mantıksal kurallara dayanan tamamen farklı bir yaklaşıma sahip ilk bir yapay zeka dalgası vardı, bu nedenle standart kod üzerinde. Ancak şöyle diyen küçük bir akım vardı: Hayır, doğru yol tek başına öğrenen yapay bir beyin oluşturmak değil, ancak uzun zamandır, yapay nousel ağların çok fazla çalışmadığı için, günümüzde kullanılmadığımız için, modeller, özellikle eğitmek için kullanmadığımız için.
Ancak MIT'i reddetmek yolu kapatmaz. Aksine. Covid Passes, şirketler devralmaya başlar, Giambattista'da doktora derecesi sona erer ve iki teklif gelir: biri Deepmind'den, diğeri San Francisco: Openai'deki bir saray barlarında sadece bir başlangıç. “Gitmeyi ve ABD'de neler olup bittiğini görmeyi seçtim: GPT-3'ü yeni yayınlamışlardı. Openii'ye geldiğimde San Francisco'da küçük bir ofisi vardı, ama enerji inanılmazdı”. Dört yıl sonra, şirket dünyanın 14 lokasyonu ve her hafta 500 milyondan fazla aktif kullanıcısı olan bir dev haline geldi.
Modellerin mantığı üzerinde çalıştığınız ne anlama geliyor? “Arabaya ne yapması gerektiğini söylemiyoruz. Yalnız öğrenebilmesi için ortamlar inşa ediyoruz. Buna takviye ile öğrenme denir: AI'yı klasik verilerle eğitmek yerine, kendi başına öğrenebilmesi için mümkün olduğunca ilginç bir ortam yaratırız. Hata yaparak biraz, Montessori yöntemi ile gibi bir ortam yaratırız. “Arada ve o zaman koridorlarda bir sohbet ediyor olursanız, Openai'nin son satın alınmasını isterseniz, elma ve yapay zeka arasındaki ilişkiyi yeniden tanımlamak amacıyla elma, Jonathan Ive'nin en büyük başarılarından sorumlu olan” I “,” Doğrudan araştırmamın dışında hiçbir şey bilmiyorum. Akıl yürütme üzerinde çalışıyorum, cihazlarda değil “. O zaman gülümseme. Ebeveynlerden:” Çok tutkulular, her gün chatgpt kullanıyorlar “. İtalya:” Üniversite eğitimimiz çok teorik. Erken yaşlardan itibaren planlamayı öğrenmeliyiz: diğer şeylerin yanı sıra, programlama çok eğlenceli bir şeydir. Üniversiteye gelene kadar planlamayı hiç duymadım ve çok geç. Meslektaşlarımın çoğu Polonya'dan geliyor: Erken yaşlardan itibaren matematik ve programlamaya çok güçlü bir ilgi duyuyorlar “.
Ben de öğrenebileceğimiz yapay zeka hakkında ne öğrendiniz? Neredeyse iki dakika sessiz kalır. Bunu düşünüyor. Sonra şaka yapıyor. “Akıl yürütme önemlidir”. And he says: “There are many mistakes that we humans commonly make. Sometimes we respond too quickly, without reflecting enough. Or we forget a sign during a multiplication in the column. Here, it is interesting to see that artificial intelligence also makes almost identical errors. Human errors, very different from those who made computers in the past. But, like us, even the machines improve with the commitment. With the practice, with the application, with Certosino work. It is something that perhaps we should Unutma: Şimdi değilse, ne kadar karar vererek öğrenilebileceğini takdir etmiyoruz.