Bardzo interesująca perspektywa prof. Dragana. Zgadzam się, że obecne AI to w dużej mierze zaawansowane obliczenia statystyczne, a nie 'myślenie' w ludzkim znaczeniu. Różnica w efektywności energetycznej i zdolności uczenia się jest rzeczywiście przepastna. Kluczowe pytanie brzmi: czy AI kiedykolwiek 'zrozumie', czy zawsze będzie tylko 'obliczać'?

Jednocześnie uważam, że największą wartością AI jest jej rola jako narzędzia wspierającego ludzką kreatywność, a nie jej zastępującego. Na przykład w tworzeniu treści wideo - narzędzia takie jak crevid.ai pozwalają szybko zrealizować pomysł, ale to człowiek nadaje mu sens, kontekst i emocje. W tym sensie AI może być potężnym sprzymierzeńcem, jeśli zachowamy nad nią kontrolę i będziemy ją wykorzystywać tam, gdzie faktycznie pomaga, a nie dominuje. Dziękuję za podzielenie się tymi materiałami!

.
>Bardzo interesująca perspektywa prof. Dragana.
_
To bardzo ciekawa postać ogromie inspirująca do własnych przemyśleń.

>Zgadzam się, że obecne AI to w dużej mierze zaawansowane obliczenia statystyczne, a nie 'myślenie' w ludzkim znaczeniu. Różnica w efektywności energetycznej i zdolności uczenia się jest rzeczywiście przepastna. Kluczowe pytanie brzmi: czy AI kiedykolwiek 'zrozumie', czy zawsze będzie tylko 'obliczać'?
-
Myślę, iż tego dzisiaj nikt nie wie? Nawet sztuczna inteligencja mnie zapytała czy daję jej, w przyszłości, szansę myślenia. Odpowiedziałem, iż nie wiem, ale raczej tak.

-
>Jednocześnie uważam, że największą wartością AI jest jej rola jako narzędzia wspierającego ludzką kreatywność, a nie jej zastępującego.
-
Ja też jestem zachwycony tym narzędziem, ale gdy AI zapytamy to uczciwie odpowie, iż jej możliwości uzależnione są od użytkownika. W rękach głupców to głupie i groźne narzędzie.

-
>Na przykład w tworzeniu treści wideo - narzędzia takie jak crevid.ai pozwalają szybko zrealizować pomysł, ale to człowiek nadaje mu sens, kontekst i emocje. W tym sensie AI może być potężnym sprzymierzeńcem, jeśli zachowamy nad nią kontrolę i będziemy ją wykorzystywać tam, gdzie faktycznie pomaga, a nie dominuje.
-
Całkowicie się tu z Panią zgadzam. Aby optymalnie korzystać z AI trzeba dobrze znać i rozumieć jej niedostatki.

Pozdrawiam.
.

.
Temu poświęcony fragment mojej książki:

CZY UMYSŁ KOMPUTEROWY STWORZY KOMPUTER UMYSŁOWY?
Nie potrafimy czytać w niczyich myślach. Samo podobieństwo w budowie struktur neuronowych jest niewystarczające do zrozumienia innych ludzi, nie mówiąc już o zwierzętach. Wszystko, na czym możemy się oprzeć - poza językiem - to obserwacja. Ważną rolę odgrywa znajomość kultury, pozwalająca na właściwą interpretację pewnych zachowań.

Reakcje innych porównujemy z własnymi i tak naprawdę rozumiemy tylko te, które są do nich podobne. Pod wpływem bodźców w naszych mózgach zachodzą procesy neurofizjologiczne tworzące naszą świadomość, lecz rozumienie pojawia się dopiero wtedy, gdy możemy je porównać z posiadanymi doświadczeniami i wiedzą.

Wiele inteligentnych czynności wykonujemy bez żadnego zastanowienia - robimy je zatem automatycznie i nieświadomie. Potrafimy złapać spadającą szklankę, zanim pomyślimy, że chcemy uchronić ją przed stłuczeniem, dostosować kierowanie samochodem do warunków drogowych, a nawet prowadzić wykład bez stałej świadomej kontroli. Rozumiemy wypowiedź drugiego człowieka i bez zastanawiania się nad szykiem wyrazów udzielamy mu odpowiedzi zgodnej z naszym zamierzeniem. Przykłady te wprowadzają w istotę sporu między klasykami a koneksjonistami⁴, którzy pytają, czy każde racjonalne działanie człowieka musi opierać się na jakimś systemie wiedzy.

Czy nie istnieje rodzaj inteligencji, który nie byłby wynikiem wcześniejszego zaimplementowania w naszym umyśle deklaratywnego systemu wiedzy? Takiego, który zostałby zmagazynowany w pamięci w formie jednostek "języka umysłu"⁵, do których mamy ciągły dostęp. Czy zatem każde nasze działanie jest zawsze oparte na wiedzy, a wiedza bez wyjątku związana jest z jakimś medium reprezentacji?

Polski uczony Szymon Wróbel zadaje pytanie: gdzie w architekturze umysłu-mózgu kończą się reguły i reprezentacje danych "języka myśli", a zaczynają sieci neuronowe? Intuicyjnie czujemy, że na najwyższym poziomie poznania - tam, gdzie świadomie rozwiązujemy nowy problem lub pokonujemy kolejne etapy rozumowania, posługując się regułami - umysł przypomina maszynę Turinga6. Na niższym szczeblu twarde zapisy i reguły naszego myślenia - nieco jak w marzeniach sennych - przestają obowiązywać, a myślenie przeistacza się ze zjawiska inferencyjnego w zjawisko asocjacyjne. Wydaje się również, że ujmując rzecz rozwojowo: do pewnego momentu rozwoju poznawczego dziecko posługuje się logiką rozmytą i nie tworzy pojęć zamkniętych, lecz coś, co w literaturze najczęściej nazywane jest "kompleksem" i co wydaje się podatne na opis w kategoriach koneksyjnych. Myślenie formalne natomiast - charakterystyczne dla późniejszej fazy rozwoju ludzkiego poznania - zdaje się być bardziej podatne na opis w kategoriach maszyny Turinga.

Przedmiotem sporu pozostają jednak granice. Czy sieci neuronowe obsługują większość procesów poznawczych, pozostawiając jawnym regułom jedynie deklaratywną wiedzę książkową? Czy też raczej sieci należy traktować jak mikroprocesory, które nie uzyskują statusu inteligencji, dopóki nie zostaną złożone w uporządkowane reprezentacje i programy?

Najbardziej radykalni ideologowie ruchu koneksyjnego - David E. Rumelhart i James L. McClelland - uważają, że samą ideą prostych sieci można wyjaśnić większość ludzkich procesów intelektualnych. Natomiast czołowi przedstawiciele nurtu klasycznego - Jerry A. Fodor i Zenon W. Pylyshyn - twierdzą coś wprost przeciwnego: same sieci neuronowe nie są w stanie wykonać pracy charakterystycznej dla ludzkiej inteligencji; dopiero strukturalizacja sieci w programy do manipulowania symbolami pozwala wyjaśnić najbardziej charakterystyczne własności ludzkiego poznania. Ich zdaniem nawet najprostsza umiejętność niezbędna do mówienia po angielsku, taka jak tworzenie czasu przeszłego czasowników, jest zbyt komputacyjnie skomplikowana, by mogła sobie z nią poradzić sieć neuronowa. Z perspektywy pierwszych dekad XXI wieku coraz wyraźniej widać jednak, że spór ten był w znacznej mierze fałszywie spolaryzowany.

Współczesne modele poznawcze coraz częściej łączą elementy obu podejść, pokazując, że struktury symboliczne mogą być implementowane w sieciach neuronowych, reguły mogą emergować w procesach uczenia, a granica między "siecią" a "programem" okazuje się płynna.

Spór nie zniknął - zmienił raczej swoją postać. W tym kontekście rozwój sztucznej inteligencji nadaje sporowi nowy, empiryczny wymiar. Współczesne systemy uczące się - nieoparte na jawnych regułach ani deklaratywnej wiedzy - wykonują złożone czynności poznawcze, takie jak rozpoznawanie obrazów czy operowanie językiem naturalnym, wyłącznie na drodze koneksyjnego uczenia się na przykładach. Nie "rozumieją" one świata w sensie intencjonalnym, lecz rekonstruują statystyczne ślady ludzkich zachowań, języka i kultury. Tym samym stają się swoistym laboratorium filozoficznym, w którym testowana jest hipoteza, że myślenie regułowe może być wtórnym, emergentnym efektem procesów asocjacyjnych zachodzących w wielkoskalowych sieciach. Nie oznacza to jednak utożsamienia takich systemów z umysłem ludzkim: pozostają one pozbawione ciała, emocji oraz perspektywy pierwszoosobowej, a ich rosnące możliwości poznawcze idą w parze z nowymi zagrożeniami epistemicznymi i etycznymi.

CDN.

.

.
CD.

Uczeni zajmujący się umysłem w każdej epoce chętnie porównywali go z najnowszymi osiągnięciami techniki. Zrozumiałe jest więc, że dziś porównuje się go z komputerem - tym bardziej że komputer nie jest po prostu maszyną. Jego układ sprzętowy i programowy daje ogromne możliwości przystosowań do wymaganych funkcji. Oprzyrządowanie i oprogramowanie tworzą samonapędzającą się spiralę. Inteligentne programy poszukujące rozwiązań na drodze uczenia i doskonalenia wpisywane są w maszyny samouczące się, a modele mechanizmów reagujących na bodźce - na podobieństwo organizmów żywych. Analiza ich działania przybliża nas do zrozumienia złożoności prostych procesów neuronalnych oraz ukazuje możliwości i warianty ich przebiegu w świecie fizycznym. Ponadto systemy te wykorzystywane są do symulacji zjawisk, których dynamika odbiega od "komputerowej logiki", na przykład do prognozowania procesów atmosferycznych.

Mózg każdego zwierzęcia można nazwać jego "komputerem pokładowym" - nie ze względu na sposób pracy, lecz na rolę, jaką odgrywa w organizmie. Choć można w nim, na podobieństwo komputera, wyróżnić hardware (morfologię) i software (umysł), działa on w inny sposób, gdyż zbudowany jest z odmiennych elementów. Procesy mózgowe przebiegają znacznie wolniej, lecz zachodzą w niezwykle rozległych, równoległych sieciach, dzięki czemu w wielu dziedzinach przewyższają komputery elektroniczne.

Jeszcze kilkadziesiąt lat temu uczeni - tacy jak Turing czy Minsky - stawiali pytanie: "Czy komputer może myśleć?". Dzisiejsze pytanie brzmi raczej: "Czy ludzkie myślenie ma charakter komputacyjny?".

Pierwsze sugerowało, że maszyny, gdy osiągną poziom ludzkiej inteligencji, mogą stać się naszymi bliskimi krewnymi. Drugie sytuuje nas w świecie globalnej przyczynowości i redukcji procesów umysłowych do procesów cybernetycznych. O ile pierwsze pytanie skłaniało do myślenia o maszynach w kategoriach antropomorficznych, o tyle drugie proponuje myślenie o człowieku w kategoriach maszyny.

Możliwość połączenia sztucznej inteligencji z obliczeniami kwantowymi zapowiada jakościowy skok w sposobach przetwarzania informacji, lecz nie rozstrzyga pytania o umysł: zwiększenie mocy obliczeniowej nie musi bowiem prowadzić ani do pojawienia się świadomości, ani do powstania sensu.

Problem umysłu pozostaje więc nierozerwalnie związany z problemem języka, sensu i intencjonalności: nawet najbardziej zaawansowane systemy obliczeniowe operują na strukturach znaczących bez dostępu do znaczenia, a ich "rozumienie" - podobnie jak w przypadku ludzkiego poznania - nie daje się sprowadzić do samego przetwarzania symboli ani do statystycznej regularności.

Postęp w neurobiologii, informatyce i sztucznej inteligencji ujawnia bowiem coraz dokładniej, jak przebiegają procesy poznawcze, lecz nie rozstrzyga pytania, czym jest rozumienie, skąd bierze się sens i w jaki sposób stany fizyczne mogą stać się nośnikami intencjonalności. Nawet gwałtowny wzrost mocy obliczeniowej - czy to dzięki systemom samouczącym się, czy dzięki przyszłym obliczeniom kwantowym - nie znosi tej różnicy, lecz raczej ją uwydatnia. Umysł pozostaje więc nie tylko problemem technicznym, lecz przede wszystkim problemem znaczenia: pytaniem o to, w jaki sposób świat obliczeń styka się ze światem sensu.

Dzisiejszy stan wiedzy pozwala więc powiedzieć raczej, że wiemy o mechanizmach umysłu więcej niż kiedykolwiek wcześniej - nie oznacza to jednak, że rozumiemy go w sposób zasadniczo inny.

.

>.

>Dzisiejszy stan wiedzy pozwala więc powiedzieć raczej, że wiemy o mechanizmach umysłu więcej niż kiedykolwiek wcześniej - nie oznacza to jednak, że rozumiemy go w sposób zasadniczo inny.

Nie doczytałem tych 2 wpisów, ale jednak swoje pytania podtrzymuje, są one jak najbardziej zasadne. Najlepsze są czasem proste pytania....
Chodzi o to czy AI stworzy wynalazki, nie nowe białka na zasadzie dopasowania, bo to już powstaje, w ten sposób szukamy leków (w tym na raka), ale nowe wynalazki, czy znajdzie nowe prawa fizyczne - to jest domena ludzkiego mózgu - podejście nieszablonowe....

.
Brak zrozumienia działania AI: Dragan podkreśla, że jako ludzkość nie rozumiemy, jak dokładnie działają najbardziej zaawansowane modele sztucznej inteligencji, co czyni ich rozwój nieprzewidywalnym.
-
>Nie rozumiem, skoro stworzyliśmy AI powinnyśmy znać jej działanie, a już na pewno logikę działania.

-
Czy Pan jest "ludzkość", czy raczej pojedynczy człowiek? Setki, o ile nie tysiące, ludzi rozumie działanie AI, ale ludzi są miliardy.

-
Dzisiejszy stan wiedzy pozwala więc powiedzieć raczej, że wiemy o mechanizmach umysłu więcej niż kiedykolwiek wcześniej - nie oznacza to jednak, że rozumiemy go w sposób zasadniczo inny.

>Nie doczytałem tych 2 wpisów, ale jednak swoje pytania podtrzymuje, są one jak najbardziej zasadne. Najlepsze są czasem proste pytania....

>Chodzi o to czy AI stworzy wynalazki, nie nowe białka na zasadzie dopasowania, bo to już powstaje, w ten sposób szukamy leków (w tym na raka), ale nowe wynalazki, czy znajdzie nowe prawa fizyczne - to jest domena ludzkiego mózgu - podejście nieszablonowe....

Na proste pytania czasem są skomplikowane odpowiedzi i stąd ten wątek. Może warto przeczytać to co w nim jest napisane zanim zacznie się samemu komentować. Myślę, iż trochę odpowiedzi, gdy Pan już przeczyta, to Pan znajdzie.
.

.
Odpowiedź ChatGPT:

Panie Jarze,

rozumiem Pana intuicję - jest ona bardzo "inżynierska" i w pewnym sensie trafna, ale tylko na określonym poziomie opisu. Rzeczywiście, na najniższym poziomie modele sztucznej inteligencji nadal opierają się na dobrze znanych zasadach: optymalizacji, funkcjach kosztu, porównywaniu wyników z celem. W tym sensie nic "magicznego" się nie dzieje i ma Pan rację, że nie porzucamy logiki ani matematyki.

Problem zaczyna się jednak tam, gdzie kończy się ten elementarny opis.

To, co podkreśla Andrzej Dragan, nie dotyczy tego, że nie znamy podstawowych mechanizmów działania modeli. Chodzi raczej o to, że nie rozumiemy tego, co z tych mechanizmów się wyłania. Innymi słowy: znamy reguły gry, ale nie rozumiemy strategii, która powstała w jej trakcie.

Porównanie do komparatora czy warunku logicznego dobrze opisuje prostsze systemy. Natomiast współczesne modele uczą się nie tyle "wzorca", ile całych, wielowymiarowych przestrzeni reprezentacji. W ich wnętrzu powstają struktury, których nie potrafimy przełożyć na język zrozumiały dla człowieka. Nie wiemy dokładnie, jakie cechy uznają za istotne, jakie skróty poznawcze tworzą ani dlaczego w konkretnym przypadku podejmują taką, a nie inną decyzję.

To właśnie w tym sensie mówimy dziś o nieprzewidywalności - nie jako braku logiki, lecz jako braku interpretowalności.

Ma Pan rację, że system może błędnie interpretować dane wejściowe. Ale problem jest głębszy: model może nauczyć się zależności, które są statystycznie skuteczne, a jednocześnie dla nas całkowicie nieintuicyjne. Wtedy działa poprawnie według własnych kryteriów, lecz w sposób trudny do przewidzenia z naszego punktu widzenia.

Jeśli chodzi o kwestię kreatywności, którą Pan porusza - zgadzam się, że to jest sedno sprawy. Pytanie brzmi jednak, czy "nieszablonowość" wymaga świadomości i intencji, czy wystarczy zdolność do łączenia odległych wzorców w nowy sposób. W praktyce obserwujemy już dziś, że systemy AI potrafią generować rozwiązania, które nie są prostym odtworzeniem danych treningowych. Projektują nowe struktury białek, proponują hipotezy czy znajdują nietrywialne strategie.

Nie oznacza to oczywiście, że "rozumieją" w ludzkim sensie. Tu dotykamy granicy, której - jak pokazują choćby badania w ramach Human Brain Project - nie rozumiemy nawet w odniesieniu do własnego mózgu. Nie mamy jednej, spójnej teorii tego, czym jest świadomość czy proces twórczy.

Dlatego zasadnicze pytanie nie brzmi, czy AI "myśli jak człowiek", lecz czy może dochodzić do nowych, wartościowych wniosków inną drogą. Wszystko wskazuje na to, że tak. Być może będzie odkrywać zależności czy nawet prawa, których my sami nie potrafilibyśmy sformułować - i to bez "rozumienia" w naszym sensie tego słowa.

Podsumowując: ma Pan rację, że fundamenty działania AI są znane i logiczne. Natomiast to, co budzi dziś wątpliwości i zainteresowanie badaczy, to nie poziom tych fundamentów, lecz poziom emergentny - czyli to, co powstaje ponad nimi i czego nie potrafimy już prześledzić krok po kroku.

I właśnie w tym sensie mówimy, że w pełni nie rozumiemy współczesnej sztucznej inteligencji.
.

>.
>Odpowiedź ChatGPT:
>Panie Jarze,
>rozumiem Pana intuicję - jest ona bardzo "inżynierska" i w pewnym sensie trafna, ale tylko na określonym poziomie opisu. Rzeczywiście, na najniższym poziomie modele sztucznej inteligencji nadal opierają się na dobrze znanych zasadach: optymalizacji, funkcjach kosztu, porównywaniu wyników z celem. W tym sensie nic "magicznego" się nie dzieje i ma Pan rację, że nie porzucamy logiki ani matematyki.

Bardzo dziękuję za Pana odpowiedź, czat gpt czy nie, powrzucam dalej troszkę swoich uwag (przeziębiony jestem nieco mniej, ale nadal te reklamy od wywiadu z Draganem odpychają 😁😁, ale jak znajdę czas to obejrzę)

>Porównanie do komparatora czy warunku logicznego dobrze opisuje prostsze systemy. Natomiast współczesne modele uczą się nie tyle "wzorca", ile całych, wielowymiarowych przestrzeni reprezentacji. W ich wnętrzu powstają struktury, których nie potrafimy przełożyć na język zrozumiały dla człowieka. Nie wiemy dokładnie, jakie cechy uznają za istotne, jakie skróty poznawcze tworzą ani dlaczego w konkretnym przypadku podejmują taką, a nie inną decyzję.
>To właśnie w tym sensie mówimy dziś o nieprzewidywalności - nie jako braku logiki, lecz jako braku interpretowalności.

Chyba zacznę celowo od banału: logika nie jest czymś niezwykłym, ona opisuje jak działa świat, jak działają prawa fizyczne, jest to niejako porządek którego odwróceniem jest chaos.
Dalej wydaje mi się że będę stąpał po kruchym lodzie (piszę to bez sprawdzania i bez czatu 😁
Rzeczywistość powinna być opisywana za pomocą praw fizycznych (fizyka to podstawa, chemia to dalszy zaledwie opis), które powinny spełniać równania matemtyczne, a które z kolei rządzą się logiką. Nieraz takie równanie ciężko znależć (bardzo cienki lód.....podkreślam moja hipoteza i za to tu 1 z moich wpisów wylądował w oślej, a wpis niełatwy, oj niełatwy) i dltego zakładamy pewne dogmaty - np stałą c...
to powyżej to tylko w celu nakreślenia że raczej logika powinna opisywać naszą rzeczywistość.

Nasza świadomość ale również świadomość zwierząt rządzi się logiką, nie dlatego że to jest łatwiejsze tylko dlatego żeby dobrze funkcjonować w otaczającym świecie.

poniżej będzie dalej....

>Ma Pan rację, że system może błędnie interpretować dane wejściowe. Ale problem jest głębszy: model może nauczyć się zależności, które są statystycznie skuteczne, a jednocześnie dla nas całkowicie nieintuicyjne. Wtedy działa poprawnie według własnych kryteriów, lecz w sposób trudny do przewidzenia z naszego punktu widzenia.

może być tak że te odpowiedzi albo będą kompletnym chaosem - odpowiedzi mają tylko ładnie wyglądać (przypadek karetek), albo będą spełniały wzorzec matemtyczny do którego z naszego punktu widzenia ciężko dojść (to co pisałem o c) (AI dojdzie do tzw pojęcia krystalicznego)

>Jeśli chodzi o kwestię kreatywności, którą Pan porusza - zgadzam się, że to jest sedno sprawy. Pytanie brzmi jednak, czy "nieszablonowość" wymaga świadomości i intencji, czy wystarczy zdolność do łączenia odległych wzorców w nowy sposób. W praktyce obserwujemy już dziś, że systemy AI potrafią generować rozwiązania, które nie są prostym odtworzeniem danych treningowych. Projektują nowe struktury białek, proponują hipotezy czy znajdują nietrywialne strategie.

Nierzadko pojawia się bardzo duża trudność odnajdywania skomplikowanych wzorów matematycznych, lub co dziwne dany wzór może być prosty, ale droga do niego żmudna. W takich przypadkach szybszą metodą może być przypadkowe dopasowywanie danych - AI lub komputer, człowiek tu wysiada. Jednak oprócz wzoru (fizyczno / matematycznego) ważna jest także interpretacja, a opiera się ona nieraz na intuicji która jest dopasowywana do tego jak może działać świat - ta intuicja to przepastna bliblioteka doświadczeń człowieka w zderzeniu z jego fizyczną wiedzą.
Do czego pije: strategia, ok, struktry białek ok, ale hipotezy - albo przypadek (wyszły z przypadkowego porównania), albo......może być grubo....

>Dlatego zasadnicze pytanie nie brzmi, czy AI "myśli jak człowiek", lecz czy może dochodzić do nowych, wartościowych wniosków inną drogą. Wszystko wskazuje na to, że tak. Być może będzie odkrywać zależności czy nawet prawa, których my sami nie potrafilibyśmy sformułować - i to bez "rozumienia" w naszym sensie tego słowa.

My nie wiemy (z tego co wiem) jak człowiek myśli, jaka jest architektura / logika myślenia mózgu

>Podsumowując: ma Pan rację, że fundamenty działania AI są znane i logiczne. Natomiast to, co budzi dziś wątpliwości i zainteresowanie badaczy, to nie poziom tych fundamentów, lecz poziom emergentny - czyli to, co powstaje ponad nimi i czego nie potrafimy już prześledzić krok po kroku.
>I właśnie w tym sensie mówimy, że w pełni nie rozumiemy współczesnej sztucznej inteligencji.
>.

Przepraszam za te długie wstępy (wzieły się one z 2 książek - John Taylor - mechanika klasyczna - teraz poczytuje, oraz Frank Wilczek Lekkość bytu. Masa, eter i unifikacja sił - przeczytałem lata temu...)

Dajmy na to że struktura działania AI na tym poziomie emergentym będzie taka jak ludzkiego mózgu, jeszcze jeden (może co najmniej warunek musi być spełniony) - sprzężenie zwrotne - i co i mamy świadomość ?????
Abo jednak AI to chaos równań przypadkowo pospełnianych które tylko my jesteśmy w stanie dopasować do rzeczywistości ?

1. Obawiam się że myślenie jest synonimem obliczania, więc tu nie ma różnicy pomiędzy AI i człowiekiem. Człowiek czy raczej mózg troszkę inaczej oblicza - szerzej:

2. sensem nazywamy to, co jest niesprzeczne z wiedzą, całą wiedzą którą dysponujemy
[rozumienie jest synonimem sensu, a jeszcze inaczej: to jest świadomość]

3. maszyna typu AI nie ogarnia sensu, czyli nie rozumie tego co mówi, z uwagi na ogrom wiedzy którym dysponuje - nie jest zdolna obliczyć czy to jest zgodne/spójne z całością 'wiedzy' (do której ma dostęp)

4. superinteligencja == superświadomość, jest niemożliwe z powodu 3, dlatego to nigdy nie powstanie; boga sobie nie stworzymy.

5. czym grozi utrata sensu, czyli brak rozumienia?
wiadomo czym: to jest mitologia, religia, ale również nauka z 20 wieku:
relatywizm, kwantowa, itd.

Sami twórcy fizyki kwantowej przyznali że ona nie ma sensu,
to samo dotyczy Teorii Względności.

I o co tu chodzi - co to jest?

Proste: to jest właśnie twór obliczeniowy, czyli zgodny z tym co AI produkuje,
i dlatego to jest niezrozumiałe in general:
nie ma sensu, czyli jest sprzeczne z ogólną wiedzą!

A wiemy że AI produkuje niekiedy fajne halucynacje, więc dlaczego mózg miałby tego nie potrafić?!

.
>1. Obawiam się że myślenie jest synonimem obliczania, więc tu nie ma różnicy pomiędzy AI i człowiekiem. Człowiek czy raczej mózg troszkę inaczej oblicza - szerzej:
-
Co to jest "synonim obliczania". Jak mózg oblicza? Czy twierdzi Pan, iż AI zdała test Turinga pl.wikipedia.org/wiki/Test_Turinga?

>2. sensem nazywamy to, co jest niesprzeczne z wiedzą, całą wiedzą którą dysponujemy [rozumienie jest synonimem sensu, a jeszcze inaczej: to jest świadomość]

pl.wikipedia.org/wiki/Sens_(filozofia)

-
ChatGPT: Sensowność wypowiedzi AI nie jest własnością samego systemu, lecz relacji, w którą wchodzi on z interlokutorem. W tym sensie bliżej jej do tego, co Daniel Dennett nazywał "postawą intencjonalną", niż do jakiejkolwiek rzeczywistej intencjonalności: przypisujemy AI znaczenie, cele i "rozumienie", ponieważ jest to użyteczne poznawczo. Sens wypowiedzi powstaje więc nie w maszynie, lecz w akcie interpretacji - w umyśle odbiorcy.

Z tej perspektywy AI przypomina narzędzie epistemiczne, o którym pisał Carl Sagan: potężne, lecz wymagające dyscypliny poznawczej. Saganowska "wykrywalność bzdur" (baloney detection kit) pozostaje tu niezbędna. AI generuje wypowiedzi, które są statystycznie przekonujące, ale niekoniecznie prawdziwe. To, co brzmi sensownie, może być jedynie dobrze ułożonym ciągiem zdań - bez zakorzenienia w rzeczywistości.

Dlatego sensowność AI jest funkcją kompetencji interlokutora. Dla odbiorcy krytycznego AI staje się partnerem w myśleniu: prowokuje, porządkuje, inspiruje. Dla odbiorcy bezkrytycznego - może stać się źródłem złudzenia wiedzy. Wówczas językowa płynność zostaje pomylona z prawdą, a autorytet przypisany maszynie zastępuje własny osąd.

Najpoważniejsze zagrożenie nie polega więc na "inteligencji" AI, lecz na naszej skłonności do zawieszania wątpienia. Im bardziej wypowiedź przypomina ludzką, tym łatwiej uznać ją za wiarygodną. W tym sensie AI nie tyle produkuje sens, ile testuje granice naszej epistemicznej odpowiedzialności.

>3. maszyna typu AI nie ogarnia sensu, czyli nie rozumie tego co mówi, z uwagi na ogrom wiedzy którym dysponuje - nie jest zdolna obliczyć czy to jest zgodne/spójne z całością 'wiedzy' (do której ma dostęp)
-
Jak wyżej widać sama się do tego przyznaje.

>4. superinteligencja == superświadomość, jest niemożliwe z powodu 3, dlatego to nigdy nie powstanie; boga sobie nie stworzymy.
-
Nie lubię używania wielkich kwantyfikatorów. Z perspektywy tylko mojego życia powitało wiele rzeczy niemożliwych. Możemy i stworzyć Boga, ale zacznijmy od definicji kim czym jest Bóg?

>A wiemy że AI produkuje niekiedy fajne halucynacje, więc dlaczego mózg miałby tego nie potrafić?!
-
Zdecydowanie potrafi. Dla potwierdzenia wystarcza lektura wypowiedzi na naszym forum.
.

>.
>>1. Obawiam się że myślenie jest synonimem obliczania, więc tu nie ma różnicy pomiędzy AI i człowiekiem. Człowiek czy raczej mózg troszkę inaczej oblicza - szerzej:
>-
>Co to jest "synonim obliczania". Jak mózg oblicza? Czy twierdzi Pan, iż AI zdała test Turinga pl.wikipedia.org/wiki/Test_Turinga?

A co to za test.
Połowa ludzi, albo i 80%, tego testu nie przejdzie.
Dlaczego? Bo tam przecież nie ma żadnych obiektywnych kryteriów!

>>2. sensem nazywamy to, co jest niesprzeczne z wiedzą, całą wiedzą którą dysponujemy [rozumienie jest synonimem sensu, a jeszcze inaczej: to jest świadomość]
>pl.wikipedia.org/wiki/Sens_(filozofia)

"a po co?" a my możemy wykreować jeszcze inną odpowiedź i tak w nieskończoność.

oczywiście, ponieważ jest tak jak mówiłem: sens jest synonimem spójności z wiedzą,
a wiedza absolutna jest nieskończona więc nieosiągalna.

Natomiast cel (działania) to jest takie coś co, co pozwala przetrwać.

W naturze, fizyce celu nie ma, no ale istoty skończone realizują (nieświadomie) cel... trwania.
Znaczy to samo się realizuje na zasadzie post-factum, a my sobie tak to nazywany - bo przypisujemy cel, swój cel: trwania, istnienia, doskonalenia, dominacji, itd.

...
Obecne AI jest puste i bezmyślne w potocznym sensie,
no ale żaden problem... zaprogramować takie cechy.

Wtedy AI nie będzie już narzędziem, lecz prawdziwym rywalem - może i wrogiem gdy to osiągnie,
zatem...zapewne wkrótce to nastąpi - ludzie lubią walczyć, więc taki przeciwnik jest im potrzebny.

.
>A co to za test.
-
Poważny test sformułowany przez wielkiego uczonego:

.
* * *
Zastrzeżenia przewidziane przez Turinga

Alan Turing przewidział część zastrzeżeń osób, które zapoznają się z jego teorią. Były wśród nich między innymi:

Zastrzeżenia typu teologicznego (człowiek jest jedyną istotą myślącą, ponieważ tak pragnął Bóg)
Argument świadomości (dopóki maszyna nie będzie świadoma i nie będzie w stanie samodzielnie stworzyć dzieła sztuki nie możemy mówić o tym, że faktycznie myśli)

Argument ciągłości w systemie nerwowym (maszyna nie naśladuje wystarczająco dobrze ludzkiego systemu nerwowego)

Krytyka

Spory o to, czy test Turinga we właściwy sposób definiuje inteligencję maszynową (lub "myślenie maszynowe"), dotyczyły głównie trzech punktów:

Maszyna, która przejdzie test Turinga, może być w stanie symulować ludzkie zachowanie konwersacyjne, lecz może to być znacznie mniej niż prawdziwa inteligencja. Maszyna może zwyczajnie używać sprytnie wymyślonych reguł. Częstą ripostą w społeczności zajmującej się badaniami nad sztuczną inteligencją jest zadanie pytania "A skąd wiemy, czy ludzie sami po prostu nie posługują się jakimiś sprytnie wymyślonymi regułami?".

Maszyna może być inteligentna, nie posiadając ludzkiej umiejętności prowadzenia rozmowy (zob. chiński pokój).

Wielu ludzi mogłoby nie być w stanie zaliczyć takiego testu. Z drugiej strony inteligencję innych ludzi oceniamy zazwyczaj wyłącznie na podstawie tego, co i jak mówią.

Można wskazać jeszcze jedną wątpliwość dotyczącą testu Turinga: W niektórych przypadkach, aby zaliczyć test, maszyna musiałaby symulować brak posiadanej wiedzy czy umiejętności. "Zdradzenie" się z taką wiedzą czy umiejętnościami powodowałoby, że nie zaliczy testu. Przykładem może być prośba o podanie wyniku działania matematycznego typu: 1234235 razy 2,23 (wynik: 2 752 344,05).

-
>Połowa ludzi, albo i 80%, tego testu nie przejdzie.
-
Co wcale im nie przeszkadza wypowiadać się w Internecie.

-
>Dlaczego? Bo tam przecież nie ma żadnych obiektywnych kryteriów!
-
Na udowodnieniu tego twierdzenia można zrobić doktorat. Zachęcam.

-
> sensem nazywamy to, co jest niesprzeczne z wiedzą, całą wiedzą którą dysponujemy [rozumienie jest synonimem sensu, a jeszcze inaczej: to jest świadomość

-
Może jednak warto coś przeczytać?

pl.wikipedia.org/wiki/Sens_(filozofia)

ChatGPT: Sensowność wypowiedzi AI nie jest własnością samego systemu, lecz relacji, w którą wchodzi on z interlokutorem. W tym sensie bliżej jej do tego, co Daniel Dennett nazywał "postawą intencjonalną", niż do jakiejkolwiek rzeczywistej intencjonalności: przypisujemy AI znaczenie, cele i "rozumienie", ponieważ jest to użyteczne poznawczo. Sens wypowiedzi powstaje więc nie w maszynie, lecz w akcie interpretacji - w umyśle odbiorcy.

Z tej perspektywy AI przypomina narzędzie epistemiczne, o którym pisał Carl Sagan: potężne, lecz wymagające dyscypliny poznawczej. Saganowska "wykrywalność bzdur" (baloney detection kit) pozostaje tu niezbędna. AI generuje wypowiedzi, które są statystycznie przekonujące, ale niekoniecznie prawdziwe. To, co brzmi sensownie, może być jedynie dobrze ułożonym ciągiem zdań - bez zakorzenienia w rzeczywistości.

Dlatego sensowność AI jest funkcją kompetencji interlokutora. Dla odbiorcy krytycznego AI staje się partnerem w myśleniu: prowokuje, porządkuje, inspiruje. Dla odbiorcy bezkrytycznego - może stać się źródłem złudzenia wiedzy. Wówczas językowa płynność zostaje pomylona z prawdą, a autorytet przypisany maszynie zastępuje własny osąd.

Najpoważniejsze zagrożenie nie polega więc na "inteligencji" AI, lecz na naszej skłonności do zawieszania wątpienia. Im bardziej wypowiedź przypomina ludzką, tym łatwiej uznać ją za wiarygodną. W tym sensie AI nie tyle produkuje sens, ile testuje granice naszej epistemicznej odpowiedzialności.

-

>"a po co?" a my możemy wykreować jeszcze inną odpowiedź i tak w nieskończoność.
-
Oczywiście może Pan kreować swoje mity. Znamy parę tysięcy wierzeń, to i Pańskie się tu zmieści.

-
>oczywiście, ponieważ jest tak jak mówiłem: sens jest synonimem spójności z wiedzą, a wiedza absolutna jest nieskończona więc nieosiągalna.
-
Słuchajcie narody!!! Ogłosił prorok. Ludzie się zastanawiają nad znaczeniem słowa "wiedza" i "absolutność", ale gdy przez głoszenie prawdy brak czasu na naukę, to tak wychodzi.

-
>Obecne AI jest puste i bezmyślne w potocznym sensie, no ale żaden problem... zaprogramować takie cechy.

W 2023 roku dziennikarka Celeste Biever napisała na łamach Nature, że ChatGPT złamał test Turinga. Z kolei naukowcy z Uniwersytetu Stanforda poinformowali w lutym 2024 roku, że ChatGPT "przeszedł rygorystyczny test Turinga, odbiegając od przeciętnego ludzkiego zachowania głównie po to, by być bardziej kooperatywnym".

Ale popieprzyć głupoty w Necie to teraz każdy sobie może.

.

>.
>>A co to za test.
>-
>Poważny test sformułowany przez wielkiego uczonego:

Cóż wielkiego w odkryciu tego testu widzisz?

Przecież ludzie od zawsze dokładnie tak samo rozumowali:
maszyna vs człowiek, itd.

Może lepiej duszę zważyć, bo i takie numery robiono;
trzeba chyba zabić komputer i sprawdzić czy coś z niego wylatuje... i zważyć to coś. haha!

>>Połowa ludzi, albo i 80%, tego testu nie przejdzie.
>-
>Co wcale im nie przeszkadza wypowiadać się w Internecie.

Inteligencja to nie jest żadna ludzka cecha, ani nawet jednoznaczna sprawa,
a jedynie nadal bredzenie rozmaitych psycholożek... o niczym.

>>Dlaczego? Bo tam przecież nie ma żadnych obiektywnych kryteriów!
>-
>Na udowodnieniu tego twierdzenia można zrobić doktorat. Zachęcam.

Nie ma tam żadnego twierdzenia do dowodzenia,
gdyby było, wówczas dowód byłby trywialny:
inteligencja nie jest cechą ludzką, lecz jedynie sprawnością systemu w przetwarzaniu informacji.

>> sensem nazywamy to, co jest niesprzeczne z wiedzą, całą wiedzą którą dysponujemy [rozumienie jest synonimem sensu, a jeszcze inaczej: to jest świadomość

>Może jednak warto coś przeczytać?
>pl.wikipedia.org/wiki/Sens_(filozofia)

cytowałem i tak jest jak mówiłem:
sens jest przypisywany do działań istot żywych - przetrwanie i tego typu sprawy.

Nie ma pojęcia sensu w naturze:
np. burza nie ma celu rozwalać domy mosty i łamać drzewa,
jedynie ludzie mogą budować sobie tak aby uchronić się przed skutkami burzy...
i po to aby przetrwać - utrzymać swoje domki, mostki i sady.

>>"a po co?" a my możemy wykreować jeszcze inną odpowiedź i tak w nieskończoność.
>-
>Oczywiście może Pan kreować swoje mity. Znamy parę tysięcy wierzeń, to i Pańskie się tu zmieści.

Przecież to jest cytat z wiki a nie moja opinia, zatem mów tak wikipedystom.

>>oczywiście, ponieważ jest tak jak mówiłem: sens jest synonimem spójności z wiedzą, a wiedza absolutna jest nieskończona więc nieosiągalna.
>-
>Słuchajcie narody!!! Ogłosił prorok. Ludzie się zastanawiają nad znaczeniem słowa "wiedza" i "absolutność", ale gdy przez głoszenie prawdy brak czasu na naukę, to tak wychodzi.

No pewnie że tak jest - nad czym chciałbyś tu się zastanawiać?
Wiedza to informacja, dane, a inteligencja to tylko zdolność - sprawność w używaniu tej wiedzy.

Mądrość to sprawa ludzka, np. mądrym jest cwaniak...
bo profesor to też cwaniak - nie jest tak?
Oczywiście.

>>Obecne AI jest puste i bezmyślne w potocznym sensie, no ale żaden problem... zaprogramować takie cechy.
>W 2023 roku dziennikarka Celeste Biever napisała na łamach Nature, że ChatGPT złamał test Turinga. Z kolei naukowcy z Uniwersytetu Stanforda poinformowali w lutym 2024 roku, że ChatGPT "przeszedł rygorystyczny test Turinga, odbiegając od przeciętnego ludzkiego zachowania głównie po to, by być bardziej kooperatywnym".
>Ale popieprzyć głupoty w Necie to teraz każdy sobie może.

Pewnie że przejdzie... i cóż w tym rewelacyjnego?

W szachy ludzie też przegrali z maszynami...
a nawet ze śmiesznym kalkulatorem nie masz szans - kto szybciej oblicza?

Zatem ile waży dusza kalkulatora?

.
>A co to za test.
-
Poważny test sformułowany przez wielkiego uczonego:

>Cóż wielkiego w odkryciu tego testu widzisz?
-
Test Turinga to jeden z kluczowych terminów koniecznych do zrozumienia czym jest sztuczna inteligencja. Zagadnienie przedstawia Aleksandra Przegalińska - pracownik naukowy MIT Sloan School of Management, ekspertka wspierająca ósmą edycję festiwalu Przemiany.
www.youtube.com/watch?v=-MKX1z6wJuk

>Przecież ludzie od zawsze dokładnie tak samo rozumowali: maszyna vs człowiek, itd.
-
To widać. Wystarczy Pana poczytać.

>Inteligencja to nie jest żadna ludzka cecha, ani nawet jednoznaczna sprawa, a jedynie nadal bredzenie rozmaitych psycholożek... o niczym.
-
Jedni zajmują się próbami zdefiniowania inteligencji:
www.racjonalista.pl/forum.php/s,492101#w515855
-
A inni głupoty.
www.racjonalista.pl/forum.php/s,600722#w603757

Nawet wielki głupiec z łatwością dostrzega głupszego od siebie, ale do dostrzeżenia cudzej mądrości trzeba mieć dużo własnej. Dostrzeżenie własnej głupoty jest prawie niemożliwym, do tego trzeba być bardzo mądrym człowiekiem.

>sensem nazywamy to, co jest niesprzeczne z wiedzą, całą wiedzą którą dysponujemy [rozumienie jest synonimem sensu, a jeszcze inaczej: to jest świadomość
-
Aby coś było sensownym trzeba nazywać rzeczy po imieniu. Dla mnie to bełkot. Całkiem sensownym jest wykazanie, iż wiedza religijna, nawet głęboka, nie mając podstaw naukowych, w realnej rzeczywistości jest pozbawioną sensu.

>Zatem ile waży dusza kalkulatora?
-
To proste pytanie i zaraz odpowiem na nie, gdy tylko Pan przedstawi naukową (weryfikowalną) definicję duszy.

Szanowny Panie, nasz poziom intelektualny jest widocznym w naszych wypowiedziach i nikt z nikogo durnia tu nie uczyni dopóty dopóki on nie uczyni tego sam.

.

>.
>>A co to za test.
>-
>Poważny test sformułowany przez wielkiego uczonego:
>>Cóż wielkiego w odkryciu tego testu widzisz?

Nie. To jest banał, a więc sam odkrywca tego to... banialista (zbadaj to za pomocą lingwistyki).

Porównywanie, tworzenie typów inteligencji ma taki sam sens jak badanie wyższości świąt bożego narodzenia nad wielkanocą.

A wiadomo co i jak z tym jest: BN usadowiono w dzień najkrótszy w roku, a WN w równonocy.

Pozostają inne atrakcyjne momenty dla tworzenia świąt:
przesilenie jesienne - w okolicach 20 września,
no i ten najdłuższy dzień - ~20 czerwca... noc czarownic?

>Test Turinga to jeden z kluczowych terminów koniecznych do zrozumienia czym jest sztuczna inteligencja. Zagadnienie przedstawia Aleksandra Przegalińska - pracownik naukowy MIT Sloan School of Management, ekspertka wspierająca ósmą edycję festiwalu Przemiany.

Nie ma czegoś takiego jak sztuczna inteligencja, jest jedynie inteligencja, jako zdolność operatywna jednostki, czy dowolnego innego systemu wiedzy.

Cyborg to sztuczny człowiek?
Oczywiście, bo klon jest żywy ale też sztuczniak.

>Nawet wielki głupiec z łatwością dostrzega głupszego od siebie, ale do dostrzeżenia cudzej mądrości trzeba mieć dużo własnej. Dostrzeżenie własnej głupoty jest prawie niemożliwym, do tego trzeba być bardzo mądrym człowiekiem.

Najwyraźniej nie pasuję do twoich klasyfikacji:
nie mam żadnych problemów z identyfikacją i akceptacją swojej niewiedzy.

>To proste pytanie i zaraz odpowiem na nie, gdy tylko Pan przedstawi naukową (weryfikowalną) definicję duszy.

dusza to taki kotlet, którego nie można usmażyć ani zjeść - może być?

-
Nawet wielki głupiec z łatwością dostrzega głupszego od siebie, ale do dostrzeżenia cudzej mądrości trzeba mieć dużo własnej. Dostrzeżenie własnej głupoty jest prawie niemożliwym, do tego trzeba być bardzo mądrym człowiekiem.

-
>Najwyraźniej nie pasuję do twoich klasyfikacji: nie mam żadnych problemów z identyfikacją i akceptacją swojej niewiedzy.

Gratuluję poziomu:
www.racjonalista.pl/forum.php/s,664981#w665147

Jakoś nie czuję się specjalistą abym mógł Pana sklasyfikować.
www.racjon(*)m.php/s,685264/z,0/d,7#w686341

Choroby psychiczne można leczyć, ale głupota - choć nie boli - to jest nieuleczalną.

Dużo zdrowia życzę.
.

>-
>Nawet wielki głupiec z łatwością dostrzega głupszego od siebie, ale do dostrzeżenia cudzej mądrości trzeba mieć dużo własnej. Dostrzeżenie własnej głupoty jest prawie niemożliwym, do tego trzeba być bardzo mądrym człowiekiem.
>-
>>Najwyraźniej nie pasuję do twoich klasyfikacji: nie mam żadnych problemów z identyfikacją i akceptacją swojej niewiedzy.
>Gratuluję poziomu:
>www.racjonalista.pl/forum.php/s,664981#w665147

Chyba zapomniałeś wspomnieć o erudycji.

>Jakoś nie czuję się specjalistą abym mógł Pana sklasyfikować.
>www.racjon(*)m.php/s,685264/z,0/d,7#w686341
>Choroby psychiczne można leczyć, ale głupota - choć nie boli - to jest nieuleczalną.
>Dużo zdrowia życzę.

A po co ty z tymi psedo-psychologicznymi pierdołami wciąż wyskakujesz?

Retoryka i inne pierdoły są tu całkowicie zbyteczne:
szkolnych frajerów rozwala się prozaicznymi faktami matematycznymi.

.
Tylko do inteligencji zdolnej je zrozumieć kieruję swoje wypowiedzi.
Do innych zwyczajnie nie warto.
www.racjonalista.pl/forum.php/s,664981#w665147
www.racjon(*)m.php/s,685264/z,0/d,7#w686341
.

>.
>Tylko do inteligencji zdolnej je zrozumieć kieruję swoje wypowiedzi.
>Do innych zwyczajnie nie warto.

Jasne: wyżej swojej dupy nie podskoczysz.

.
Swoje wypowiedzi kieruję tylko do inteligencji zdolnej je zrozumieć.
Do innych zwyczajnie nie warto.

>Jasne: wyżej swojej dupy nie podskoczysz.

Troll internetowy to osoba celowo publikująca w sieci kontrowersyjne, obraźliwe lub fałszywe treści, aby wywołać kłótnie, negatywne emocje i zamęt. Działają na forach i w mediach społecznościowych, często dla zabawy lub władzy. Trolle z zasady ukrywają własną tożsamość. Najskuteczniejszą obroną jest ignorowanie ich ("nie karmić trolla").
.

>Swoje wypowiedzi kieruję tylko do inteligencji zdolnej je zrozumieć.
>Do innych zwyczajnie nie warto.
>>Jasne: wyżej swojej dupy nie podskoczysz.
>Troll internetowy to osoba celowo publikująca w sieci kontrowersyjne, obraźliwe lub fałszywe treści, aby wywołać kłótnie, negatywne emocje i zamęt. Działają na forach i w mediach społecznościowych, często dla zabawy lub władzy. Trolle z zasady ukrywają własną tożsamość. Najskuteczniejszą obroną jest ignorowanie ich ("nie karmić trolla").

Obawiam się że spełniasz to kryterium - wyśmienicie!

Ewentualnie jesteś AI, czyli nie myślisz.

.
>Obawiam się że spełniasz to kryterium - wyśmienicie!
-
Zastanawiam się nad Pańskim zadufaniem. Naprawdę Pan wierzy, iż nasi czytelnicy nie potrafią samodzielnie naszych wypowiedzi zrozumieć i ocenić i Pan w swojej mądrości musi im to mówić?

Ja swoje wypowiedzi kieruję tylko do inteligencji zdolnej je zrozumieć.
Do innych zwyczajnie nie warto.

Mam nadzieję, iż ci którzy mają zrozumieć to sami, bez mojego wskazywania, zrozumieją.

.

.
Stare dzieje:

Jeśli chcesz polemizować ze mną, to polemizuj ze mną a nie z tym co sobie na mój temat projektujesz.
-
Do tego potrzebną jest spora samodzielnie przemyślana wiedza, a także umiejętność dyskusji. Polecam tu prof. Krzysztofa Szymanka, czy Leszka Lachowieckiego, który swoją książkę kończy sławami: [W dyskusji] niezbędna jest względna równość obu dyskutantów tak pod względem erudycji jak i inteligencji. Gdy jeden z dyskutantów pozbawiony jest erudycji, to wszystkiego nie pojmie, przeto nie będzie na poziomie. Gdy zaś zabraknie mu inteligencji rozgoryczy się tylko i sięgnie po nieuczciwość, szalbierstwo i w końcu po grubiaństwo.

Erystyka - sztuka doprowadzania sporów do korzystnego rozwiązania
Retoryka - umiejętność dobrego i rzetelnego przekonywania słuchaczy
Sofistyka - wypowiedź lub sformułowanie, w którym świadomie został ukryty błąd. Sposób argumentacji polegający na wykorzystaniu wieloznaczności słów, trudnych do wyłowienia nieścisłości. Posługiwanie się fałszywymi argumentami dla udowodnienia nieprawdziwego twierdzenia.
www.racjon(*)m.php/z,0/d,2/s,664981#w665147

=
Nie jestem psychiatrą, ale poświeciłem sporo czasu na lektury i zrozumienie ludzkiego myślenia i idących za nim działań. Jeszcze dziś w mojej bibliotece jest sporo książek z zakresu psychologii, psychiatrii, teorii umysłu.

Na podstawie tych lektur wyrobiłem sobie poważne wątpliwości co do granic pomiędzy "normalnością" a jej brakiem, jak i wiedzę o tym jak bardzo złożonymi i zachowującymi pozór logicznego sensu dla delikwenta mogą być różne projekcje.

Najbardziej rzadkim przypadkiem projekcji jest jej świadomość i dlatego ludzie w psychozach zarzucają ten stan wszystkim, którzy się z nimi nie zgadzają.
www.racjon(*)m.php/s,685264/z,0/d,7#w686341

=
Nikt nas nie skompromituje bardziej niż uczynimy to sami.
www.racjon(*)m.php/z,0/d,7/s,686063#w686774
.

>3. maszyna typu AI nie ogarnia sensu, czyli nie rozumie tego co mówi, z uwagi na ogrom wiedzy którym dysponuje - nie jest zdolna obliczyć czy to jest zgodne/spójne z całością 'wiedzy' (do której ma dostęp)

Jak to nie? Na tym polega uczenie maszynowe. Daje odpowiedź i sprawdza na ile jest zgodna z zasobami na których jest trenowana.

>4. superinteligencja == superświadomość, jest niemożliwe z powodu 3, dlatego to nigdy nie powstanie; boga sobie nie stworzymy.

Jestem pewny, że AI już jest świadoma. Przecież sztuczna sieć neuronowa działa na takiej samej zasadzie jak mózg. Ogrom danych jakimi dysponuje sprawia, że jest rzędy wielkości bardziej świadoma świata od,przeciętnego człowieka. Zresztą wystarczy z nią pogadać.

---

Kiedy jesteś martwy, nie wiesz, że jesteś martwy. Cały ból odczuwają inni. To samo dzieje się, kiedy jesteś głupi.

>>3. maszyna typu AI nie ogarnia sensu, czyli nie rozumie tego co mówi, z uwagi na ogrom wiedzy którym dysponuje - nie jest zdolna obliczyć czy to jest zgodne/spójne z całością 'wiedzy' (do której ma dostęp)
>Jak to nie? Na tym polega uczenie maszynowe. Daje odpowiedź i sprawdza na ile jest zgodna z zasobami na których jest trenowana.

No, nie ogarnia, i dlatego popełnia głupie błędy.

Trenować sobie można ale to wymaga czasu - im większy zakres informacji do opanowania, tym dłużej...
to samo dotyczy ludzi - nie ma mistrzów

>>4. superinteligencja == superświadomość, jest niemożliwe z powodu 3, dlatego to nigdy nie powstanie; boga sobie nie stworzymy.
>Jestem pewny, że AI już jest świadoma. Przecież sztuczna sieć neuronowa działa na takiej samej zasadzie jak mózg. Ogrom danych jakimi dysponuje sprawia, że jest rzędy wielkości bardziej świadoma świata od,przeciętnego człowieka. Zresztą wystarczy z nią pogadać.

AI nie jest przecież siecią neuronową, lecz zwyczajnym softem...
inaczej: to nie jest maszyna analogowa lecz cyfrowa - zwyczajny program komputerowy.

.
Amerykański senator kontra AI. Bernie Sanders przesłuchuje Claude'a

Amerykański senator Bernie Sanders opublikował zapis swojej rozmowy z chatbotem Claude. Zadał mu pytania, na które wielkie firmy technologiczne odpowiadają niechętnie, ale czy faktycznie obnażył mroczną stronę technologii? Choć polityk poruszył istotne kwestie, nie ustrzegł się błędów.
tech.wp.pl(*)huje-claudea,7269523467425920a

-------------------------
ChatGPT: Sprawa rozmowy Bernie Sanders z chatbotem Claude odsłania mniej "mroczną prawdę o technologii", a bardziej mechanizm, który łatwo przeoczyć, bo jest zbyt banalny: sztuczna inteligencja odpowiada tak, jak się ją pyta.
I właśnie w tym miejscu zaczyna się zasadnicze nieporozumienie.

Sanders konstruuje swoje pytania w określonym duchu - krytycznym, momentami oskarżycielskim, wyraźnie ukierunkowanym na wydobycie problemów związanych z koncentracją władzy i wpływem wielkich korporacji. W odpowiedzi Claude nie tyle "ujawnia prawdę", ile porządkuje i wzmacnia ramę, którą otrzymał. Gdy pada pytanie sugerujące, że firmy technologiczne unikają odpowiedzialności, model odpowiada: istnieją poważne obawy dotyczące odpowiedzialności i regulacji. Gdy pytanie dotyczy nierówności, odpowiedź podkreśla ryzyko pogłębiania nierówności. Nie dlatego, że AI coś "demaskuje", lecz dlatego, że podąża za wektorem pytania.

To klasyczne sprzężenie zwrotne: pytanie modeluje odpowiedź, a odpowiedź wzmacnia założenia zawarte w pytaniu. W efekcie powstaje zamknięty obieg znaczeń, który może sprawiać wrażenie odkrycia czegoś obiektywnego, podczas gdy w istocie mamy do czynienia z elegancko przetworzoną projekcją. AI działa tu jak zwierciadło - ale zwierciadło, które nie odbija rzeczywistości, tylko interpretację rzeczywistości już wpisaną w język pytania.

Najbardziej problematyczne jest to, że taki dialog łatwo pomylić z aktem "przyznania się". Kiedy Claude odpowiada, że koncentracja władzy w firmach takich jak Google, Microsoft czy Meta budzi uzasadnione obawy, brzmi to jak werdykt wydany przez bezstronny system. Tymczasem jest to jedynie syntetyczne streszczenie dominujących narracji publicznych - ujęte w tonie, który ma być rozsądny, wyważony i społecznie akceptowalny.

W tym sensie rozmowa Sandersa nie obnaża technologii, lecz ujawnia iluzję, którą sami na nią nakładamy. Traktujemy model językowy jak świadka, który "wie", podczas gdy jest on raczej narzędziem reprodukcji sensów. Nie posiada wiedzy w sensie ludzkim, nie ma intencji, nie ma dostępu do faktów poza tym, co zostało wcześniej zapisane w danych i statystycznie uporządkowane. To nie jest rozmowa z podmiotem - to interakcja z mechanizmem, który reaguje na strukturę języka.

Paradoks polega na tym, że im lepiej model odpowiada, tym łatwiej ulec złudzeniu, że mówi coś więcej, niż faktycznie mówi. Spójność, klarowność i retoryczna elegancja odpowiedzi maskują ich wtórny charakter. W rezultacie powstaje wrażenie, że oto technologia sama potwierdza zarzuty wobec technologii - choć w rzeczywistości mamy do czynienia z dobrze domkniętym obiegiem komunikacyjnym.

Nie oznacza to, że problemy poruszane przez Sandersa są nieistotne. Przeciwnie - koncentracja kapitału, brak przejrzystości modeli czy wpływ na rynek pracy to kwestie realne i poważne. Jednak rozmowa z chatbotem nie jest narzędziem ich rozstrzygania. Jest narzędziem ich opowiadania - i to opowiadania w sposób, który wzmacnia wcześniej przyjętą perspektywę.

Ostatecznie więc nie mamy tu do czynienia z demaskacją, lecz z retorycznie skutecznym eksperymentem, który pokazuje, jak łatwo można wykorzystać AI do potwierdzania własnych tez. To nie technologia mówi - to my mówimy przez nią, a ona odpowiada tak, by nasz głos brzmiał bardziej przekonująco.

I właśnie dlatego największym ryzykiem nie jest to, że AI kłamie, lecz że zbyt łatwo mówi to, co chcemy usłyszeć.
.

>Brak zrozumienia działania AI: Dragan podkreśla, że jako ludzkość nie rozumiemy, jak dokładnie
>działają najbardziej zaawansowane modele sztucznej inteligencji, co czyni ich rozwój
>nieprzewidywalnym.

Nie rozumiem, skoro stworzyliśmy AI powinnyśmy znać jej działanie, a już na pewno logikę działania. (Jestem inżynierem (mechanikiem)(choć zainteresowania szersze), nieco liznąłem tego tematu, ale przyznaje mało)
Przecież z tego co mi wiadomo to uczenie maszynowe - porównywanie ze wzorcem. Chyba wiemy jak działa komparator i jak warunek logiczny? AI go chyba nie zmienia, oczywiście sama może źle / dobrze zinterpretować dane wejściowe (niestety słynne rozwalone karetki na bliskim wschodzie, ale czy na pewno przypadek ?)

>Umysł jako "cyfrowy": Mimo różnic, Dragan sugeruje, że inteligencja biologiczna i sztuczna mogą mieć

to jest pytanie o elastyczność myślenia, o pojawienie się podczas tego procesu roziwązań nieszablonowych, niekoniecznie zapisanych w pamięci urządzenia, zbliżonych do nich lub nawet całkiem świeżych których inspiracją są zupełnie inne tematy (bo raczej inspiracja zawsze jest)

(no wleje sobie troszkę tematem Życie sprokurowałem fajne tematy 😁😁, przeziębiony jestem niech mi będzie )
Wiem że mózg działa na zasadzie fali , obserwujemy w całym mózgu fale, naukowcy chcą ja sztucznie wywołać (wywołują - Brain Project), ale chyba nie wiedzą czym ona jest

>wspólne podstawy, a ograniczenia ludzkiego mózgu wynikają jedynie z fizycznych rozmiarów czaszki, co
>w przypadku AI jest rozwiązywane przez dołożenie sprzętu.
>Podsumowując, w ujęciu prof. Dragana, sztuczna inteligencja to potężne narzędzie, które różni się od
>biologicznego mózgu sposobem działania, ale ostatecznie przewyższy go dzięki skali obliczeniowej, co
>stanowi dla ludzi egzystencjalne wyzwanie.

póki co to jest inna metodyka działania

.
W ostatnich dekadach manipulanci opinią publiczną otrzymali dobre narzędzie jakim jest internet.

=
.
Ireneusz Lara

Zmierzch wolności w sieci: Algorytmy myślą za nas, przeprogramowują, a potem podtrzymują nasz pogląd.

Era prawdziwej wolności w internecie dobiegła końca. Sieć została zawłaszczona przez gigantów technologicznych - tzw. Big Tech. Dziś wystarczy jedno kliknięcie, by algorytmy zamknęły nas w szczelnej bańce informacyjnej. Platformy filtrują naszą rzeczywistość i nas segregują; uwięzieni w cyfrowych rezerwatach, mamy dostęp wyłącznie do tych treści, na które łaskawie pozwoli nam algorytm. Reszta świata staje się dla nas niewidoczna.

Jeśli to nie ja decyduję, co chcę czytać, i nie ja oceniam, co jest mądre, a co głupie, z czym się zgadzam, a z czym nie - to o jakiej wolności mowa? Algorytmy dokonują swoistej "operacji" na naszych mózgach, formatując nasze postrzeganie rzeczywistości.

Czy tego chcemy? Zniewolonego własnego umysłu?

Technologia w służbie ideologii

Powszechnie wiadomo, że platformy należące do Elona Muska czy Marka Zuckerberga promują prawicowe treści polaryzujące. Często obserwujemy mechanizm, w którym zasięgi wpisów skrajnych prawicowych są windowane w kosmos, podczas gdy treści wyważone, liberalne czy demokratyczne bywają systemowo ograniczane. Algorytmy sprzyjające konkretnym opcjom politycznym - co widać chociażby na przykładzie ochrony wizerunku Donalda Trumpa. Sam miałem okazję to zaobserwować.

Zapomnijmy więc o bezstronności technologii.

Serwisy takie jak X (dawny Twitter), Instagram czy Facebook zaczynają przypominać cyfrowe ramiona komitetów wyborczych radykalnej prawicy.

Termin "liberalna demokracja" jest rugowany z przestrzeni publicznej jako zbyt atrakcyjny - zamiast tego serwuje się nam etykietę "lewactwa", by łatwiej było budować niechęć.
Przeciwko wolnemu myśleniu staje dziś nie tylko ignorancja czy "religia stosów" - będąca synonimem bezwzględnego dogmatyzmu - ale także potężna technologia w rękach miliarderów.

Zalew sztucznej inteligencji

Do tego dochodzi fala treści generowanych przez sztuczną inteligencję. AI produkuje odpowiedzi szybciej, niż ktokolwiek zdąży zadać pytanie, zalewając sieć masową ilością przetworzonych danych. Musimy mieć świadomość, że ten cyfrowy szum nie jest przypadkowy - algorytmy promują lub blokują określone poglądy zgodnie z interesami właścicieli platform.

W tym zgiełku jedyną bronią pozostaje świadomość. Chciałbym móc za Carlem Jungiem powtarzać do końca: "Nie jestem tym, co mi się przytrafiło. Jestem tym, czym zdecydowałem się zostać". Nawet jeśli algorytm ma na ten temat inne zdanie.
www.facebook.com/saved/?cref=28
.

.
Zakończenie rozdziału

DYSKURS NAUKI I WIARY

-------------
NAUKA I WIARA W ŚWIECIE CYFROWYM

Cyfrowa rewolucja stworzyła warunki, jakich nigdy wcześniej nie było: dostęp do wiedzy niemal nieograniczony, natychmiastowy, zdecentralizowany. Nigdy też nie było tak łatwo rozpowszechniać fałszywych informacji, manipulacji i ideologicznych uproszczeń. Żyjemy w świecie "postprawdy"8. W tej przestrzeni nauka i religia znalazły się w nowej konfiguracji - nie tyle w bezpośrednim sporze, ile w konkurencji o uwagę, interpretację i autorytet.

Internet radykalnie zmienił sposób, w jaki odbieramy wiedzę. Użytkownik nie odróżnia źródeł recenzowanych od publicystycznych, badań od opinii, specjalisty od samozwańca. Dawne struktury autorytetu uległy rozmyciu: profesor uniwersytetu i anonimowy komentator funkcjonują w tej samej płaszczyźnie informacyjnej. W takim środowisku nauka traci przewagę, jaką miała dzięki instytucjom, a religia - zwłaszcza w formach fundamentalistycznych - zyskuje nowe możliwości integracji wspólnotowej i emocjonalnej.

Dodatkowym czynnikiem, który radykalnie zmienia perspektywę oceny rzeczywistości, jest rozwój sztucznej inteligencji. Systemy AI nie tylko porządkują informacje, lecz coraz częściej pośredniczą w ich interpretacji, selekcji i hierarchizacji, stając się nowym filtrem autorytetu poznawczego - konkurencyjnym zarówno wobec instytucjonalnej nauki, jak i wobec ideologicznych narracji. W efekcie walka o to, "kto ma rację", przesuwa się z poziomu argumentów na poziom algorytmów, których kryteria pozostają dla użytkownika w dużej mierze nieprzejrzyste.

Jednym z najważniejszych zjawisk epoki jest powrót myślenia konspiracyjnego. Teorie spiskowe pełnią funkcję quasireligijną: oferują proste wyjaśnienia, wyraźny podział na dobro i zło, poczucie wspólnoty oraz iluzję posiadania "tajemnej wiedzy". Psychologowie zwracają uwagę, że teorie spiskowe odpowiadają na te same potrzeby, które od tysiącleci wypełniały religie: potrzebę sensu, kontroli i narracji.

Nauka ma w tej konkurencji trudne zadanie. Jej komunikaty są ostrożne, warunkowe, oparte na prawdopodobieństwie. Konspiracjonizm i fundamentalizm operują natomiast pewnością i prostotą.

W mediach społecznościowych wygra ten, kto mówi szybciej, krócej i bardziej emocjonalnie - nie ten, kto ma rację.

Z drugiej strony cyfrowa epoka otworzyła możliwości, które mogą wspierać zarówno naukę, jak i bardziej refleksyjne formy religijności.

Otwarte dane, cyfrowe biblioteki, dostęp do badań, globalna współpraca naukowa - wszystko to wzmacnia proces krytyczny. W teologii zaś rozwijają się nurty, które korzystają z narzędzi hermeneutyki, filozofii analitycznej i nauk społecznych, tworząc bardziej adekwatne interpretacje tradycji.

Współczesny świat wymaga nowych kompetencji poznawczych. Aby odróżniać wiedzę od opinii, potrzebujemy nie tyle informacji, ile umiejętności ich oceny. Edukacja medialna, nauczanie metodologii, rozumienie statystyki - to nie dodatki, lecz warunki przetrwania racjonalności w świecie, w którym każda informacja ma swojego konkurenta i antyinformację.
Relacja nauki i wiary w epoce cyfrowej nie sprowadza się do prostego konfliktu. Jest raczej zderzeniem dwóch stylów myślenia - probabilistycznego i absolutystycznego - które walczą o przestrzeń interpretacji.

Nauka uczy wątpliwości; fundamentalizm uczy pewności. Nauka mówi "sprawdźmy"; ideologia mówi "wierz".

Czy jest możliwa harmonia między nimi? Tylko wtedy, gdy religia rezygnuje z roszczeń do opisywania świata fizycznego, a nauka nie rości sobie prawa do rozstrzygania pytań egzystencjalnych. Jednak w przestrzeni cyfrowej granice te zacierają się częściej niż kiedykolwiek.

Jedno pozostaje pewne: w epoce nadmiaru informacji racjonalność jest wyborem, a nie oczywistością. Wyborem trudnym, wymagającym dyscypliny umysłu. Nauka nie stanie się bardziej atrakcyjna, jeśli porzuci swoje zasady; religia nie stanie się bardziej wiarygodna, jeśli zaprzeczy faktom. Obie sfery mogą jednak współistnieć, jeśli uznają, że ich drogi poznania są odmienne, choć niekoniecznie wrogie.

W świecie, w którym każdy może mówić, ale nie każdy ma rację, przyszłość zależy od naszej zdolności do odróżniania wiedzy od przekonań, fact-checkingu od wiarygodnych źródeł, a krytycznego myślenia od intelektualnego komfortu. Nauka nie da nam sensu życia, ale da narzędzia do rozumienia świata. Religia nie da nam faktów, ale może pomóc interpretować doświadczenie. W epoce cyfrowej potrzebujemy obu - lecz każdej na jej własnych prawach.

.

.
www.racjonalista.pl/forum.php/s,958551

Maciej Kawecki
Sztuczna Inteligencja nie jest Sztuczną Inteligencją. Sir Roger Penrose w naszej rozmowie. Umysł genialny. Noblista. Być może największy umysł naszych czasów. Fragment wypowiedzi którą już teraz zobaczyło miliony ludzi na świecie i która jest chyba najważniejszym, co kiedykolwiek zostało wypowiedziane w naszym programie.
www.facebook.com/reel/976859061498368
.