Citiraj:
Autor OuttaControl
Pa ono prije vise od 10 godina sam na faksu imao predavanje "Primjenjena umjetna inteligencija" nije bas da je to nesto novo, nego je prvi put da se vrti na terabajtima rama. Po meni je pametno da se pokusa obuciti djecu da je to statistika i da moze grijesiti i kako se ponasa.
AI sa kritickim razmisljanjem je odlican alat, ovako kako ga neki ljudi koriste ko yes dear machine je, nesto sto moze biti vrlo opasno.
|
Prije 10 godina nisi imao LLMove i nisi bas mogao 'razgovarati' sa masinom... AI se svodio na pattern recognition, text-to-speech/speech-to-text, machine learning, deep learning... Imao sam i ja pred vise od 20 godina 'Inteligentne sustave upravljanja' pa smo obradjivali neuronske mreze kao jedan od sustava upravljanja zbog svoje izrazito nelinearne prirode... Meni su te neuronske mreze tolko bezveze da nemrem opisat - to je tzv. ladicarenje, doslovno za svaku ulaznu kombinaciju imas po jedan rezultat tako da na kraju imas bazu podataka rezultata za svaki ulaz, nema nikakve linearnosti, skaliranja, nema nicega...
OK, idemo znanstveno - neuronske mreze pate od jednog problema... A to je da su ogranicene trening setom... Razlog tome je njihova nelinearna priroda... Doslovno 'ne vide' i 'ne razumiju' nista izvan svog trening seta... I to je nesto sto polako dolazi do izrazaja, a 99% ljudi toga nije svjesno... Otud donekle i dolaze 'halucinacije' kod LLMova...
Ajd osnove osnova...
Linearna funkcija u matematici bi izgledala ovako i kod nje je trik da za bilokoji 'x' uvijek dobijes predvidljivi rezultat... Ne moras raditi nikakve korelacije (povezivanja) ulaznih parametara, crtati grafove da bi shvatio sto ces dobiti...
f(x) = 1 + sin(1/x^3) - ovdje ubacis 'x' u formulu sa desne strane i uvijek dobijes rezultat na temelju te jedne formule... <-
ovo je recimo moja greska i ovo nije linearna funkcija... Ovo bi bila valjda
NEPREKINUTA funkcija... Linearna je nes drugo, obican dosadni pravac...
f(x) = x + 1 bi bila linearna...
Nelinarna funkcija u matematici izgleda ovako nekako - ajmo reci da se tu funkcija segmentira pa ne vrijede svugdje ista pravila sto je obiljezje nelinearne funkcije...
f(x) = {
<-beskonacno,-1> vrijede ova pravila, recimo
f(x) = sin(1/x^3)
<-1,0> vrijede ova neka druga pravila, recimo
f(x) = 2x + 3tg(2x)
<0,3> vrijede neka skroz sedma pravila, recimo
f(x) = 3
<3,+beskonacno> vrijedi tsjah nesto okvako, recimo
f(x) = x^2
}
Napomena - ovo gore su jednodimenzionalne jednadzbe... Imaju samo jednu dimenziju, odn. onaj 'x'... Dvodimenzionalna jednadzba bi imala recimo 'x,y', trodimenzionalna 'x,y,z'... Dimenzija predstavlja ulazni parametar...
Dakle, neuronska mreza je izrazito nelinearna funkcija gdje doslovno za svaki visedimenzionalni ulazni set podataka dobijas odredjeni izlaz... Visedimenzionalni ulazni set bi se mogao sastojati od 5, ali isto tako i 1000 ili 10.000 ulaznih parametara... I da ga hebes, za takve kalkulacije moras imat neki number crunching machine, a za sto su GPU izrazito dobro posluzili jer... GPU se sastoji od nebulozno velikog broja coreova, sto su zapravo ALU (arithmetic-logical unit)... CPU core je nesto drugo, izmedju ostalih elemenata ima i po nekoliko ALU, no GPU ima samo jednu jedinu namjenu, a to je da zvace brojeve... Vektore, teksele, pixele, itd... Kad vec za male pare imas number crunching machine, bilo bi glupo ne iskoristit to za neuronske mreze... Inace, linearna regresija je osnova za neuronske mreze, a kako se to radi - evo ovdje lijepi materijal, samo ne znam ko to moze procitat, jedino studentu kojem treba ocjena...
https://www.fer.unizg.hr/_download/r...aRegresija.pdf
I sad kad smo dosli do neuronskih mreza, sta dalje? Treba ih primjeniti... Pa ima tu puno raznih nacina kako se primjenjuju, no to je sve toliko kompleksno da mi se neda o tome pisati... Pola toga nemrem vise ni razumjet (jbg, godine, a i nije mi bitno vise)...
Poanta price je da prosjecnom inzenjeru elektrotehnike koji ima itekako iskustva i znanja potrebnog da razumije AI, je sve to izrazito komplicirano u pozadini... A ovo sa ucenjem AI kroz nekakve izborne predmete je ravno debilani... Djecu se uci o potpuno novim i jos nedovoljno ispitanim tehnologijama! Nije to Logo ili Korni ili kako se to danas vec zove, niti je to BASIC, Pascal ili C++... Ovdje imas interaktivni sustav sa kojim mozes pricat, chatat, no taj interaktivni sustav nije autonoman, nego ti se cijelo vrijeme uvlaci u paksu... Onako, sta god ga pitas, ovaj ce nahvalit ko da si ne znam sta reko...
Sto je najludje, danas dobio od HGK nekakvu pozivnicu na neki AI tecaj/seminar stalivec, kotizacija 300EUR... I mislim si - zasto bi itko dao 300EUR za nekakav tecaj o AI?! Ili sam ja stvarno toliko zaostao? Ili opet imamo posla sa 'Carevim novim ruhom'?