Нейросети, кажется, способны решать любые задачи. Причём, чем больше их размерность, тем лучше они могут решать эти задачи и тем шире их применение. Ну правда, GPT-1 могла просто отвечать на вопросы, GPT-2 уже могла писать музыку, а GPT-3 может писать книги и компьютерный код, а между тем их строение никак друг от друга не отличается, только размерность. В то же время, нейросети в своей деятельности уже начинают превосходить людей, и делают это всё чаще и чаще: если раньше требовалось перебирать несколько архитектур и форматов баз данных для сносных результатов, то теперь всё упрощено донельзя.
Ну реально, GPT нейросети тупые как пробки, это доказывается обычным вопросом "сколько будет 5+7" (сколько будет 2+2 нейросети уже наверняка выучили, слишком уж это популярный вопрос). Это не так работает)
Читал "Эхопраксию", кстати?
Ну я имею в виду то, что человек, знающий математику, предположительно сможет провести какие-угодно точные вычисления, лишь дай ему достаточно времени. Нейросеть же этого не сможет, сколько времени ей не дай, она постоянно будет предсказывать ответ, а не вычислять его самостоятельно
Теперь вопрос, способна ли она достичь уровня лучших из нас или вообще превзойти.Если мощностей хватит, то конечно превзойдёт.
Вот да, но для меня вообще этот переход неожиданно перешёл
Раньше я был уверен, что причина слабости нейросетей не в мощностях, а в их корневой архитектуре, которая не способна на понимание изучаемого материала
А вот теперь не уверен, теперь я вот думаю, что может действительно, ещё пару лет и пару тысяч новых ссд и нас всех можно будет списывать на помойку
Комментарий недоступен
Да, но тогда почему мы до сих пор не знаем, как научить компьютер ставить задачи самому себе?