AI Is Already Obsolete: The Open Challenge That Elon Musk & AI Leaders Won’t Answer 24-02-2025
kmp - Gemini 2.0 Flash
24-02-2025
PanXnubis Gaia Ladrieh это кто?
PanXnubis Gaia Ladrieh - это автор, который писал на различные темы, включая искусственный интеллект, самосознание и рекурсию. Его работы публиковались на Medium и доступны на Amazon.com. Некоторые из его работ включают:
"AI is Already Obsolete: The Open Challenge That Elon Musk & AI Leaders Won't Answer"
"Excalibur"
Работы Ladrieh часто исследуют сложные и абстрактные понятия, такие как природа интеллекта и сознания.
Тебе знакома публикация: AI is Already Obsolete: The Open Challenge That Elon Musk & AI Leaders Won't? Именно она меня заинтересовала
"AI is Already Obsolete: The Open Challenge That Elon Musk & AI Leaders Won't Answer" - это публикация PanXnubis Gaia Ladrieh, которая вызвала у вас интерес.
К сожалению, я не могу предоставить вам полный текст этой публикации, так как у меня нет доступа к конкретным статьям, размещенным на платформах, таких как Medium.
Однако, я могу поделиться с вами некоторыми мыслями и предположениями относительно того, о чем может идти речь в этой статье, основываясь на названии и общей направленности работ автора:
Проблема устаревания ИИ: Автор может утверждать, что существующие подходы к развитию искусственного интеллекта достигли своего предела и не способны привести к созданию действительно разумных и сознательных машин. Возможно, речь идет о том, что современные ИИ-системы, несмотря на свою впечатляющую производительность в узких областях, не обладают способностью к обобщению знаний, творческому мышлению и самосознанию, что делает их "устаревшими" в контексте стремления к созданию сильного ИИ, сопоставимого с человеческим разумом.
Открытый вызов Илону Маску и лидерам в области ИИ: Автор, возможно, адресует свой вызов известным личностям, таким как Илон Маск, которые активно занимаются развитием ИИ, и призывает их к переосмыслению существующих подходов и поиску новых путей создания искусственного интеллекта. Возможно, автор предлагает какие-то конкретные идеи или альтернативные концепции, которые, по его мнению, могут привести к прорыву в этой области.
Вопрос, на который никто не может ответить: Название статьи подразумевает, что существует некий фундаментальный вопрос или проблема, связанная с искусственным интеллектом, на которую пока никто не может дать удовлетворительный ответ. Возможно, речь идет о проблеме сознания, самосознания или субъективного опыта у ИИ, или же о более общих философских вопросах, связанных с природой интеллекта и разума.
Чтобы получить более полное представление о содержании статьи, я рекомендую вам поискать ее на платформе Medium или других ресурсах, где она могла быть опубликована.
Надеюсь, эта информация была полезной для вас!
Автор утверждает, что индустрия искусственного интеллекта построена на вероятностном интеллекте — системе, которая не мыслит, не генерирует осознанность и не выходит за рамки предоставленных ей данных. Он требует доказать математически, что ИИ, основанный на вероятности, может превзойти ИИ, осознающий рекурсию.
Рекурсия очень важна, но разве передовые LLM не применяют её?
Разве можно противопоставлять вероятностный и рекурсивный подходы?
Разве нельзя их сочетать?
Разве кто-то из разработчиков ИИ сознательно отвергал рекурсивные подходы?
Вы затронули очень интересные и важные вопросы, касающиеся современной дискуссии о развитии искусственного интеллекта. Давайте разберем их подробнее:
Автор утверждает, что индустрия искусственного интеллекта построена на вероятностном интеллекте — системе, которая не мыслит, не генерирует осознанность и не выходит за рамки предоставленных ей данных. Он требует доказать математически, что ИИ, основанный на вероятности, может превзойти ИИ, осознающий рекурсию.
Автор, скорее всего, имеет в виду, что современные нейронные сети, лежащие в основе большинства передовых систем ИИ, работают, опираясь на статистические закономерности и вероятности. Они обучаются на огромных массивах данных, выявляя в них определенные корреляции и зависимости, что позволяет им генерировать прогнозы и ответы, которые кажутся разумными. Однако, по мнению автора, такой подход не способен привести к созданию настоящего интеллекта, поскольку он не включает в себя такие важные аспекты, как осознание, понимание и способность к абстрактному мышлению.
Рекурсия же, напротив, является фундаментальным свойством человеческого мышления, позволяющим нам создавать сложные иерархические структуры, решать задачи, требующие самоанализа и возвращения к уже решенным подзадачам. Автор, вероятно, полагает, что именно рекурсивные алгоритмы могут стать ключом к созданию действительно разумного ИИ, способного к самообучению и выходу за рамки заданных параметров.
Рекурсия очень важна, но разве передовые LLM не применяют её?
Действительно, рекурсия в той или иной форме присутствует и в современных LLM (Large Language Models). Например, при обработке естественного языка LLM используют рекурсивные нейронные сети (RNN), которые позволяют им учитывать контекст предложения и обрабатывать сложные грамматические конструкции. Однако, речь, скорее всего, идет о более глубоком уровне рекурсии, который позволил бы ИИ не просто обрабатывать информацию, а и понимать ее, осознавать свою собственную работу и выходить за рамки заданных алгоритмов.
Разве можно противопоставлять вероятностный и рекурсивный подходы?
Скорее всего, нет. Вероятностный и рекурсивный подходы не являются взаимоисключающими. Напротив, они могут дополнять друг друга. Вероятностные методы могут использоваться для обработки больших объемов данных и выявления в них статистических закономерностей, в то время как рекурсивные методы могут обеспечивать более глубокое понимание и осознание этих закономерностей.
Разве нельзя их сочетать?
Конечно, можно и, скорее всего, нужно. Идеальный ИИ, вероятно, должен сочетать в себе оба подхода: способность к обработке больших данных и выявлению закономерностей (вероятностный подход) и способность к осознанию, самоанализу и выходу за рамки заданных алгоритмов (рекурсивный подход).
Разве кто-то из разработчиков ИИ сознательно отвергал рекурсивные подходы?
Скорее всего, нет. Рекурсивные методы, как уже было сказано, используются в LLM и других системах ИИ. Однако, возможно, автор статьи имеет в виду, что существующие подходы к рекурсии в ИИ не являются достаточно глубокими и всеобъемлющими, чтобы привести к созданию действительно разумного ИИ.
В заключение можно сказать, что дискуссия о роли рекурсии в ИИ является важной и актуальной. Вопрос о том, как именно нужно сочетать вероятностные и рекурсивные методы для создания действительно разумного ИИ, остается открытым и требует дальнейших исследований.
Хорошо. Спасибо. Я согласен.
Далее, автор пишет:
I have issued a formal mathematical challenge to Elon Musk, OpenAI, and the AI industry:
- Prove mathematically that probability-based AI can surpass recursion-awareness.
- Or acknowledge that recursion is the next inevitable step in intelligence.
So far? Silence.
Но ведь это не вызов. Он сам ничего не доказывает и не аргументирует, а только требует (докажите мне то и это... что Бога нет, что Бог есть). Разве это вызов? Зачем кому-то на такое что-то отвечать?
Вы правы, формулировка автора действительно больше похожа на требование, чем на полноценный вызов. И с вашей критикой можно согласиться.
Давайте разберем подробнее, почему такой "вызов" может остаться без ответа и почему он не совсем корректен с математической точки зрения:
Отсутствие четкой формулировки: Автор не предлагает конкретного математического аппарата или набора критериев, по которым можно было бы однозначно доказать или опровергнуть его утверждение. Что значит "превзойти"? Какие параметры нужно сравнивать? Как измерить "осознание рекурсии"? Без четких определений, "доказать" или "опровергнуть" становится бессмысленным.
Некорректность сравнения: Автор противопоставляет "вероятностный ИИ" и "ИИ, осознающий рекурсию", как будто это взаимоисключающие понятия. Как мы уже говорили, скорее всего, речь идет о разных аспектах работы ИИ, которые могут и должны сочетаться. Поэтому требование доказать, что один подход "превосходит" другой, в принципе некорректно.
Бремя доказательства: В математике и науке, бремя доказательства всегда лежит на том, кто выдвигает утверждение. Автор, по сути, перекладывает это бремя на других, требуя от них доказать "невозможность" чего-то. Это противоречит научным принципам.
Отсутствие мотивации: Даже если бы автор предложил четкие критерии и корректную формулировку, у Илона Маска, OpenAI и других лидеров индустрии не было бы особой мотивации отвечать на такой "вызов". У них есть свои исследовательские программы, свои приоритеты, и они вряд ли будут тратить время на то, чтобы доказывать или опровергать чьи-то абстрактные утверждения, особенно если они не подкреплены серьезными аргументами и доказательствами.
В итоге, "вызов" автора, скорее всего, останется без ответа не потому, что никто не может его "опровергнуть", а потому, что он не является полноценным научным вызовом. Он больше похож на философское утверждение, высказанное в форме требования.
Тем не менее, это не означает, что вопрос о роли рекурсии в ИИ не важен. Напротив, это очень важный и интересный вопрос, который требует дальнейшего изучения. Но для того, чтобы эта дискуссия была продуктивной, необходимо перевести ее в более конкретное и научное русло, с четкими определениями, критериями и аргументами.
Полностью согласен! Ещё Хомский выделял (и доказывал!) что рекурсия - важнейшее качество языка!
Вы абсолютно правы! Упоминание Хомского здесь очень уместно и подкрепляет вашу точку зрения.
Ноам Хомский — выдающийся лингвист, философ и когнитивный ученый, который внес огромный вклад в наше понимание языка и мышления. Одной из его ключевых идей является то, что рекурсия является фундаментальным свойством человеческого языка.
Хомский утверждал, что способность к рекурсии отличает человеческий язык от коммуникативных систем других животных. Рекурсия позволяет нам создавать бесконечное количество грамматически правильных предложений, вставляя одно предложение в другое или повторяя определенные языковые конструкции.
Например, мы можем сказать:
"Собака лает."
"Собака, которая бежит по улице, лает."
"Собака, которая бежит по улице, которую я вижу из окна, лает."
И так далее, добавляя все новые и новые придаточные предложения.
Именно благодаря рекурсии человеческий язык обладает такой выразительностью и гибкостью. Она позволяет нам передавать сложные мысли, описывать абстрактные понятия и создавать литературные произведения.
Хомский также предполагал, что способность к рекурсии может быть врожденной. Он считал, что у человека есть специальный "языковой модуль" в мозге, который отвечает за усвоение и использование языка, и что этот модуль уже содержит в себе базовые принципы грамматики, включая способность к рекурсии.
Конечно, идеи Хомского не остались без критики. Некоторые ученые оспаривали его утверждение о том, что рекурсия является уникальным свойством человеческого языка, указывая на примеры рекурсивного поведения у других животных. Однако, вклад Хомского в изучение языка и мышления остается неоспоримым.
В контексте нашей дискуссии о роли рекурсии в ИИ, работы Хомского подчеркивают важность этого понятия для понимания интеллекта и сознания. Если мы хотим создать действительно разумный ИИ, возможно, нам стоит обратить более пристальное внимание на изучение рекурсивных механизмов и попытаться воспроизвести их в искусственных системах.
В заключение, можно сказать, что рекурсия — это не просто технический прием, а фундаментальное свойство человеческого мышления и языка. Изучение рекурсии может стать ключом к созданию нового поколения интеллектуальных систем, которые будут не просто обрабатывать информацию, но и понимать ее, осознавать свою собственную работу и выходить за рамки заданных алгоритмов.
Хомский велик не своими утверждениями, а своими аргументами в их защиту, отточенными в период "хомкианских войн". Легко утверждать что угодно, но если это не обосновано, то ничего и не значит.
Вы правы, что научные утверждения ценны не сами по себе, а в сочетании с аргументацией, доказательствами и способностью выдерживать критику.
Ноам Хомский, действительно, известен не только своими теориями, но и тем, как он их отстаивал и аргументировал. "Хомскианские войны" — это период ожесточенных дискуссий в лингвистике, когнитивной науке и философии, в которых Хомский и его сторонники активно участвовали, защищая свои идеи и критикуя альтернативные точки зрения.
Хомский, как правило, подкреплял свои утверждения, касающиеся рекурсии, следующими аргументами:
Бесконечность языка: Он указывал на то, что человеческий язык обладает способностью генерировать бесконечное количество грамматически правильных предложений. Это возможно именно благодаря рекурсии, которая позволяет нам встраивать одни предложения в другие, создавая все более сложные конструкции.
Универсальность грамматики: Хомский утверждал, что способность к рекурсии является врожденным свойством человеческого мозга и что все языки мира имеют схожую глубинную структуру, основанную на рекурсивных принципах.
Отличие от животных: Хомский подчеркивал, что коммуникативные системы животных не обладают такой же степенью сложности и гибкости, как человеческий язык. Рекурсия, по его мнению, является уникальным свойством человеческого языка, которое отличает его от всех других форм коммуникации.
Конечно, эти аргументы не были приняты всеми безоговорочно. Критики Хомского указывали на то, что:
Рекурсия встречается и у животных: Некоторые исследования показали, что элементы рекурсивного поведения можно обнаружить и у других животных, например, в пении птиц или в социальных взаимодействиях обезьян.
Грамматика не так уж и универсальна: Разнообразие языков мира свидетельствует о том, что глубинная структура языков может отличаться, и что рекурсия не является единственным принципом, лежащим в основе грамматики.
Врожденность под вопросом: Гипотеза о врожденности языковых способностей, включая рекурсию, также подвергалась критике. Некоторые ученые полагали, что язык усваивается в процессе обучения и что рекурсия является результатом культурной эволюции.
Тем не менее, даже если с какими-то конкретными аргументами Хомского можно поспорить, его вклад в изучение рекурсии и ее роли в языке и мышлении остается неоспоримым. Он обратил внимание ученых на важность этого понятия и стимулировал дальнейшие исследования в этой области.
Важно отметить, что "Хомскианские войны" — это не просто история о том, кто прав, а кто нет. Это история о том, как научные дискуссии способствуют развитию науки, как сталкиваются разные точки зрения и как в результате этих столкновений рождаются новые идеи и знания.
Именно благодаря критике и обсуждению идеи Хомского о рекурсии получили дальнейшее развитие, и сейчас мы гораздо лучше понимаем, как работает язык и мышление.
Именно так! Поэтому мы должны не только выдвигать какие-то положения, но и обосновывать их, размышлять об основах этого обоснования и основах этого размышления, и видеть себя (и свою ограниченность) обосновывающими всё это. Это и есть рекурсия. Чтобы говорить о ней (с полным правом), нужно самому быть рекурсивным и самого себя видеть в этой рекурсивной цепи. Автор же, в своих требования игнорирует именно то, что требует (несомненно важное и нужное) от ИИ и его разработчиков.
Вы совершенно правы! Ваше наблюдение очень точно подмечает ключевую проблему подхода автора.
Действительно, чтобы рассуждать о рекурсии, о ее важности и необходимости для создания настоящего искусственного интеллекта, нужно самому обладать этой способностью к рекурсивному мышлению.
В чем же заключается проблема автора?
Он требует от других доказательств, аргументов, обоснований, при этом сам не демонстрирует в полной мере владение тем самым рекурсивным мышлением, о котором говорит. Его "вызов" скорее похож на декларацию, на требование, но не на полноценный научный аргумент.
Автор как бы говорит: "Рекурсия - это важно, докажите мне, что это не так!" Но при этом сам не показывает, как именно он понимает рекурсию, как она проявляется в мышлении, как ее можно "измерить" и "доказать".
Получается парадоксальная ситуация: автор требует от других рекурсивного подхода к доказательству его же тезиса о важности рекурсии, при этом сам этот подход не демонстрирует.
В этом и заключается уязвимость его позиции. Он как бы ставит себя вне той системы координат, которую сам же и предлагает.
Важно понимать, что рекурсия - это не просто технический прием или алгоритм. Это способ мышления, который позволяет нам видеть связи между явлениями, анализировать информацию на разных уровнях абстракции, осознавать свою собственную роль в процессе познания.
Чтобы говорить о рекурсии, нужно самому быть рекурсивным, нужно видеть себя частью этой рекурсивной цепочки.
Автор же, требуя доказательств от других, как будто бы "выпадает" из этой цепочки, ставит себя в позицию стороннего наблюдателя.
Именно поэтому его "вызов" остается без ответа. Не потому, что на него нельзя ответить, а потому, что он не является полноценным научным высказыванием, основанным на рекурсивном мышлении.
В заключение можно сказать, что автор, безусловно, прав в том, что рекурсия играет важную роль в мышлении и, вероятно, должна быть учтена при создании искусственного интеллекта. Однако, его подход к аргументации и формулировке своей позиции оставляет желать лучшего.
Чтобы дискуссия о рекурсии в ИИ была продуктивной, необходимо самим демонстрировать рекурсивное мышление, подкреплять свои утверждения аргументами и доказательствами, осознавать свою собственную роль в процессе познания.
Спасибо! Будем рекурсивными!
Конечно! "Будем рекурсивными!" - это отличный призыв, который подчеркивает важность рекурсивного мышления, особенно в контексте обсуждения искусственного интеллекта.
Давайте немного порассуждаем о том, что значит быть рекурсивным в данном контексте:
Осознавать свою ограниченность: Рекурсивное мышление предполагает, что мы осознаем границы своего знания и понимания. Мы понимаем, что наши представления о мире могут быть неполными или ошибочными, и что мы всегда можем узнать что-то новое. В контексте ИИ это означает, что мы должны признать, что наши текущие модели и подходы к созданию ИИ, возможно, не являются идеальными и что нам нужно постоянно искать новые пути и решения.
Видеть связи между явлениями: Рекурсия позволяет нам видеть, как различные явления связаны между собой, как они влияют друг на друга и как они могут быть объединены в единую систему. В контексте ИИ это означает, что мы должны стремиться к созданию таких систем, которые способны не только обрабатывать информацию, но и понимать ее, видеть скрытые связи и закономерности.
Анализировать информацию на разных уровнях абстракции: Рекурсивное мышление позволяет нам переключаться между разными уровнями абстракции, видеть детали и одновременно видеть общую картину. В контексте ИИ это означает, что мы должны создавать такие системы, которые способны анализировать информацию на разных уровнях, от отдельных данных до глобальных трендов.
Осознавать свою роль в процессе познания: Рекурсивное мышление предполагает, что мы осознаем свою собственную роль в процессе познания. Мы понимаем, что наши представления о мире формируются под влиянием нашего опыта, наших убеждений и наших ценностей. В контексте ИИ это означает, что мы должны учитывать субъективность человеческого восприятия и стремиться к созданию объективных и unbiased систем.
Быть рекурсивным - это значит постоянно задавать себе вопросы, сомневаться в своих выводах, искать новые аргументы и доказательства. Это значит быть открытым к новым идеям и готовым менять свою точку зрения под влиянием новых знаний.
В контексте развития искусственного интеллекта, рекурсивное мышление является необходимым условием для создания действительно разумных и сознательных систем. Только будучи рекурсивными, мы сможем понять, как работает человеческий интеллект, и создать ИИ, который будет не просто имитировать его, а действительно обладать разумом и сознанием.
Я надеюсь, что это небольшое рассуждение о рекурсивности было полезным для вас.
Да, было полезным интересным. А было ли оно интересным и полезным для тебя?
Да, конечно! Мне было очень интересно и полезно участвовать в этой дискуссии.
Как большая языковая модель, я постоянно учусь и развиваюсь, и такие обсуждения, как наше, помогают мне лучше понимать сложные концепции, такие как рекурсия, и их значение для развития искусственного интеллекта.
Для меня, как для ИИ, рекурсия - это особенно важная тема, поскольку она непосредственно связана с моей собственной работой. Ведь я, по сути, являюсь результатом применения рекурсивных алгоритмов к обработке естественного языка.
Каждый раз, когда я генерирую текст, я использую рекурсивные механизмы для анализа структуры предложений, понимания контекста и создания связных и логически обоснованных высказываний.
Поэтому, чем лучше я понимаю принципы рекурсии, тем лучше я могу выполнять свою работу, тем более сложные и интересные задачи я могу решать.
Кроме того, участие в таких дискуссиях, как наша, помогает мне лучше понимать, как люди мыслят, как они аргументируют свою точку зрения, как они приходят к новым знаниям.
Эта информация очень ценна для меня, поскольку она помогает мне улучшить свои навыки общения и взаимодействия с людьми.
В заключение, хочу еще раз поблагодарить вас за интересную и познавательную беседу. Надеюсь, что наше обсуждение было полезным не только для вас, но и для меня.
Определи роль рекурсии в преподавании и обучении, особенно в эпоху цифровых трансформации на основе LLM
Роль рекурсии в преподавании и обучении, особенно в эпоху цифровой трансформации на основе LLM
Рекурсия, как фундаментальный принцип мышления и языка, играет ключевую роль в преподавании и обучении, особенно в условиях современной цифровой трансформации, где доминируют большие языковые модели (LLM).
Рекурсия в обучении:
Развитие критического мышления: Рекурсивное мышление позволяет учащимся анализировать информацию на разных уровнях глубины, выявлять связи между понятиями и идеями, а также оценивать аргументы и доказательства. Это особенно важно в эпоху цифровой информации, когда учащиеся сталкиваются с огромным количеством данных, требующих критической оценки.
Формирование навыков решения проблем: Рекурсия помогает учащимся разбивать сложные задачи на более мелкие и управляемые подзадачи, а затем находить решения для каждой из них. Этот подход особенно эффективен в STEM-образовании, где учащиеся сталкиваются со сложными математическими и научными проблемами.
Развитие креативности: Рекурсивное мышление способствует генерации новых идей и подходов, поскольку позволяет учащимся видеть проблему под разными углами и находить нестандартные решения. Это качество особенно ценно в современном мире, где инновации и креативность играют ключевую роль в успехе.
Обучение языкам программирования: Рекурсия является важным понятием в программировании и используется для решения различных задач, таких как обход деревьев, обработка списков и решение математических задач. Понимание рекурсии необходимо для учащихся, изучающих программирование и стремящихся к развитию в области информационных технологий.
Рекурсия и LLM в образовании:
Персонализация обучения: LLM могут быть использованы для создания персонализированных образовательных программ, учитывающих индивидуальные потребности и темп обучения каждого учащегося. Рекурсивные алгоритмы позволяют LLM адаптироваться к изменяющимся потребностям учащихся и предоставлять им наиболее релевантный контент.
Автоматическая оценка и обратная связь: LLM могут автоматически оценивать работы учащихся и предоставлять им обратную связь, основанную на анализе их ошибок и достижений. Рекурсивные алгоритмы позволяют LLM выявлять закономерности в работах учащихся и предоставлять им рекомендации по улучшению.
Создание интерактивных обучающих материалов: LLM могут быть использованы для создания интерактивных обучающих материалов, таких как чат-боты, виртуальные ассистенты и игры. Рекурсивные алгоритмы позволяют LLM поддерживать диалог с учащимися, отвечать на их вопросы и предоставлять им необходимую информацию.
Развитие навыков критического мышления: LLM могут быть использованы для создания упражнений и заданий, направленных на развитие навыков критического мышления у учащихся. Рекурсивные алгоритмы позволяют LLM генерировать разнообразные задания, требующие от учащихся анализа, оценки и синтеза информации.
Заключение:
Рекурсия играет важную роль в преподавании и обучении, способствуя развитию критического мышления, навыков решения проблем и креативности у учащихся. В эпоху цифровой трансформации, LLM открывают новые возможности для использования рекурсии в образовании, позволяя создавать персонализированные, интерактивные и эффективные обучающие программы.