Ja tu mam nieco inne zdanie. OpenAI było, w mojej opinii, organizacją ideową, nienastawioną na zysk, a na pracę odkrywczą która przy okazji może dać jakiś zysk. Altman zauważył w tym olbrzymi potencjał i możliwość bycia liderem w wyścigu o dominację w świecie AI i zaczął cisnąć w tym kierunku. Stronie, nazwijmy to, badawczej to nie odpowiadało więc go wywalili i jako tymczasowego wzięli gościa który znany jest ze sceptycznego podejścia do AI.
Według mnie to wyjdzie wszystkim na dobre i dramy nie ma. Altman i Microsoft będą cisnąć w super szybki rozwój technologii i zarabiania na niej i to fajnie, bo jest to potrzebne, a OpenAI pozostanie komórką, czy też organem, badawczym który będzie weryfikował czy to wszystko nie idzie w złym kierunku. Imo win-win.
Certainly, here are some general observations about Sam Altman based on his public profile up until my last knowledge update in January 2022. Keep in mind that perceptions of individuals can vary, and new information may have emerged since then:
Pros:
Entrepreneurial Background: Altman co-founded the location-based social networking app Loopt, which was later acquired by Green Dot Corporation. His entrepreneurial experience may contribute to his understanding of the challenges faced by startups.
Y Combinator: As the former president of Y Combinator, Altman played a key role in nurturing and supporting numerous successful startups. Y Combinator is a prestigious startup accelerator that has helped launch companies like Dropbox, Airbnb, and Stripe.
Innovation Advocacy: Altman has been an advocate for innovation and has expressed views on the potential positive impacts of artificial intelligence and other emerging technologies.
OpenAI Leadership: As the CEO of OpenAI, Altman has been involved in leading the organization's efforts in advancing artificial general intelligence (AGI) in a safe and beneficial manner. OpenAI aims to ensure that AGI benefits all of humanity.
Cons:
Controversial Views: Altman has expressed certain views that have been controversial, particularly around the idea of a universal basic income (UBI) and its potential role in addressing economic challenges.
Ethical Concerns: The development of artificial intelligence, especially AGI, raises ethical concerns and potential risks. Some critics argue that Altman and OpenAI need to be vigilant in addressing ethical considerations associated with the development of powerful AI systems.
Limited Privacy Concerns: Altman's previous company, Loopt, faced privacy concerns related to location data. While this is a common challenge in the tech industry, it's something to consider.
Industry Ties: Some may view Altman's close ties to the tech industry as both a pro and a con. While his experience and connections can be valuable, it may also lead to concerns about potential conflicts of interest.
It's essential to conduct further research and stay updated on more recent developments to form a comprehensive and up-to-date understanding of Sam Altman and his work.
Dzisiaj stwierdziłem, że sprawdzę tego całego czata gpt.
Na wszystkie pytania chat gpt mi odpowiadał bardzo ogólnie, tłumacząc rzeczy które zawarłem w pytaniu...
Przykładowo zapytałem o swój samochód, a dokładnie o to w jakich wersjach był facelift i dostałem pierw wytłumaczenie czym jest facelift, później wypluł, że był sedan, coupe i hatchback - pominął kombi. Do tego przy hatchbacku podał, że facelift był w 2017 roku, a faktycznie był od 2015 do 2017 (więc w 2015). Może było więcej baboli, ale tylko to wyłapałem ze swoją marną wiedzą. Jeszcze opisał mi, że wersja hatchback charakteryzowała się nadwoziem typu hatchback - za⁎⁎⁎⁎ście XD
Później widziałem memika, że stare seicento jest bardziej eko od tych wszystkich nowych suvów, więc stwierdziłem, że sprawdzę co mi chat gpt powie. No to pytam ile zanieczyszczeń produkuje taka Toyota RAV4 i dostaję odpowiedź, że w sumie to zależy od silnika i wielu innych rzeczy - to ma sens, wiec zadałem pytanie o to jakie silniki miała toyota rav4 w 2020 roku i później uszczegóławiam pytanie i pytam konkretnie o silnik benzynowy 2.5L Dynamic Force w tym aucie w 2020 roku.
Jeszcze mam odpowiedź, to wkleję jakie dane dostałem:
--------
Typowe zanieczyszczenia emitowane przez silnik benzynowy 2.5L Dynamic Force to:
Dwutlenek węgla (CO): Silniki benzynowe, w tym 2.5L Dynamic Force, emitują dwutlenek węgla w wyniku procesu spalania paliwa. Nowoczesne pojazdy są wyposażone w katalizatory, które redukują emisję CO do minimalnego poziomu.
Tlenki azotu (NOx): Emisje tlenków azotu są również kontrolowane przez systemy kontroli emisji, takie jak katalizatory trójdrożne i EGR (Recyrkulacja Spalin). Współczesne silniki benzynowe mają zaawansowane technologie, które pomagają ograniczyć emisje NOx.
Węglowodory (HC): Silniki benzynowe emitują także węglowodory, które są kontrolowane przez katalizatory i inne systemy kontroli emisji.
Cząstki stałe: Silniki benzynowe zazwyczaj nie emitują dużych ilości stałych cząstek stałych, co jest bardziej charakterystyczne dla silników wysokoprężnych.
-------
No za⁎⁎⁎⁎ście, ale oczekiwałem jednak cyferek...
Na nic nie odpowiedział mi w taki sposób, abym był zadowolony z odpowiedzi, a nierzadko odpowiadał totalne głupoty. Dodam, że nie skupiałem się tylko na samochodach - pytałem też o telefony, choroby, komputery i inne głupoty, których nawet nie pamiętam.
Wiem, że ideą tego narzędzia jest tworzenie ładnych zdań, które mają sens. Natomiast czytałem wiele komentarzy, mówiących o tym, że internetowe wyszukiwarki tracą sens, bo można o to samo zapytać chat gpt, aby finalnie dostać szybszą i lepszą odpowiedź. Zdaję sobie również sprawę, że pewnie część tych informacji ciężko byłoby znaleźć w guglu.
@HmmJakiWybracNick zapytaj o to samo chata Bing. Powinieneś dostać lepszej jakości odpowiedzi. Darmowy chat GPT nie ma możliwości poszukania odpowiedzi w necie, a jak czegoś nie wie, to będzie ściemniał.
Gotowy bulion warzywny lub drobiowy (około 1 litra)
1/2 szklanki kwasu ogórkowego (lub więcej według smaku)
Pieprz do smaku
Śmietana (opcjonalnie, do podania)
Instrukcje:
Przygotuj soffritto: Na średnim ogniu podsmaż na oliwie cebulę, pora, marchewkę, pietruszkę, aż będą miękkie i lekko złociste. Następnie dodaj ogórki, ziemniaki, liście laurowe, ziele angielskie i masło. Smaż, mieszając, przez około 10 minut.
W misce przygotuj klopsiki: Wymieszaj mięso mielone, jajko, 3 łyżki bułki tartej, 2-3 łyżki posiekanej natki pietruszki (według uznania), czosnek, pieprz i majeranki. Formuj małe klopsiki.
W garnku: Gotuj klopsiki w oddzielnym garnku z bulionem przez około 10-15 minut, aż będą w pełni ugotowane.
Wyjmij klopsiki: Po ugotowaniu wyjmij klopsiki z garnka i odstaw na bok.
Dodaj soffritto do zupy: Do gotowego bulionu dodaj przygotowane soffritto, cebulę, ogórki, ziemniaki, por, liście laurowe, ziele angielskie. Doprowadź do wrzenia.
Gotuj i dodaj kwas ogórkowy: Kontynuuj gotowanie zupy przez dodatkowe 20-30 minut. W trakcie gotowania wlej kwas ogórkowy, dopraw pieprzem według smaku.
Dodaj klopsiki ponownie: Pod koniec gotowania dodaj ponownie ugotowane klopsiki do zupy.
Opcjonalnie dodaj śmietanę: Przed podaniem możesz dodać do zupy śmietanę, aby nadać jej kremowej konsystencji.
Posyp zupę: Posyp zupę posiekanym koprem i natką pietruszki przed podaniem.
@Deykun chatgpt nie zna trentów Kochanowskiego więc jeszcze daleka droga do bycia użytecznym w biurach xD na budowie raczej nigdy kariery nie zrobi, bo tylko w gębie mocny.
Pakcio to mały chłopiec, który odkrywa, że ma magiczną moc, dzięki której potrafi uratować świat dostarczając tajemnicze paczki, posiadające niezwykłe właściwości. Kiedy zła siła zaczyna zagrażać krainie, Pakcio wyrusza w niebezpieczną podróż przez magiczne krainy, aby przywrócić równowagę, zdobywając przy tym pomoc od różnorodnych postaci. Podczas ekscytującej misji nasz bohater musi wykorzystać swoje umiejętności i odwagę, by pokonać przeciwności i uratować świat przed zagrożeniem.
To nie jest jeszcze pełnoprawny artykuł naukowy (na arxiv zazwyczaj trafiają rzeczy do recenzji jeszcze przed publikacją), ale bardzo ciekawa analiza ograniczeń chata GPT jako narzędzia analizy finansowej:
#CiekawostkiBingAI - zadaję pytania czatowi GPT i publikuję odpowiedzi.
W jaki sposób pozyskiwana jest witamina D znajdująca się w suplementach
Witamina D znajdująca się w suplementach może pochodzić z różnych źródeł, w zależności od rodzaju i producenta suplementu. Niektóre z możliwych źródeł to:
Olej z wątroby dorsza – jest to jedno z najbogatszych naturalnych źródeł witaminy D, która występuje w nim w formie D3. Olej z wątroby dorsza może być stosowany zarówno jako suplement, jak i jako składnik innych preparatów witaminowych.
Drożdże – są to organizmy roślinne, które mogą syntetyzować witaminę D w formie D2 pod wpływem promieniowania UV. Drożdże są często używane do produkcji suplementów witaminy D dla wegan i wegetarian.
Lanolina – jest to naturalny wosk pochodzący z wełny owczej, który zawiera 7-dehydrocholesterol, czyli prekursor witaminy D3. Lanolina jest poddawana procesowi promieniowania UV, aby przekształcić 7-dehydrocholesterol w cholekalcyferol, czyli aktywną formę witaminy D3.
Grzyby – są to rośliny, które podobnie jak drożdże mogą produkować witaminę D2 pod wpływem promieniowania UV. Niektóre gatunki grzybów, takie jak pieczarki, boczniaki czy shiitake, są naturalnie bogate w witaminę D2 lub mogą być wzbogacane w nią poprzez naświetlanie.
Witamina D jest bardzo ważna dla naszego zdrowia, ponieważ pełni wiele istotnych funkcji w organizmie, takich jak regulacja gospodarki wapniowo-fosforanowej, wspomaganie układu odpornościowego czy utrzymywanie prawidłowej struktury i funkcji kośćca. Niedobór witaminy D może prowadzić do wielu problemów zdrowotnych, takich jak krzywica, osteomalacja czy osteoporoza. Dlatego warto dbać o odpowiedni poziom witaminy D w organizmie, zarówno poprzez ekspozycję na słońce, jak i stosowanie suplementów lub produktów wzbogacanych w tę witaminę.
@nobodys to jest dostępne w darmowce czy płatne? Właśnie wczoraj chciałem wypróbować tego dalee ale albo jestem ślepy albo za free nawet wypróbować nie można
@Balactatun szkoda, że trzeba to robić za każdym razem, gdyż na następny dzień następuje samoistny reset pamięci odnośnie regexa. Tak samo jest zawsze z metodami przeliczania dat/czasu
Co o Sztucznej Inteligencji mówią kasy samoobsługowe w Biedronce
Znam różne legendy: o Królu Arturze, o Popielu co go myszy zjadły. Ostatnio słyszałem jeszcze jedną: o człowieku, który zrobił duże zakupy i nie musiał wzywać pomocy do kasy samoobsługowej.
„Każdy aspekt uczenia się lub inny przejaw inteligencji może być tak precyzyjnie opisany, że komputer jest w stanie go naśladować”
Ten cytat nie padł wczoraj. Jego autorem jest John McCarthy a słowa te wypowiedział w 1956 roku na konferencji w Dartmouth, które to wydarzenie uważa się powszechnie za początek badań nad sztuczną inteligencją. Naturalnie, pomysł o tym, że maszyna może zyskać władze umysłowe człowieka pojawił się już w starożytności, jednak tym razem naukowcy mieli poważne podstawy sądzić, że fantastyczne idee mogą okazać się możliwe do rychłego urzeczywistnienia.
Skąd ten optymizm?
Kilka lat wcześniej odkryto, że neurony, komórki mózgowe odpowiedzialne za szeroko rozumiane myślenie zachowują się podobnie do elementów procesora. Są mianowicie albo aktywne, albo nieaktywne. Nie ma pomiędzy tymi pozycjami żadnych stanów pośrednich.
Uznano więc, że powtarzana od czasów Thomasa Hobbesa i Gotfryda Leibnitza (XVII wiek!) idea, że całe procesy myślowe można sprowadzić do zespołu obliczeń matematycznych właśnie wydawała się potwierdzona. No bo skoro mózg działa analogicznie (tak wtedy wierzono) do służących do obliczeń komputerów to nic tylko napisać odpowiednie oprogramowanie, dać odpowiednią moc obliczeniową i mamy sztuczną inteligencję!
Na początku szło nawet sprawnie.
Powstawały coraz bardziej skomplikowane programy ogrywające ludzi w szachy, rozwiązujące skomplikowane zadania matematyczne czy wyszukujące nowe powiązania w zbiorach danych z różnych dziedzin nauk ścisłych. Gdzie powstał problem?
A no wtedy, kiedy komputer miał dosyć proste zadanie: przetłumaczyć tekst z angielskiego na rosyjski
Chodziło na przykład o zdanie: „Duch jest silny, ale ciało słabe”. Jak tłumaczył komputer? „Wódka jest mocna, ale mięso zepsute”. Podobnych błędów była masa. „Sztuczna inteligencja” kompletnie nie wyłapywała takich rzeczy jak metafora, podtekst czy ironia nawet na poziomie który wykazywał czterolatek. Stało się jasne, że ówczesne komputery nie rozumiały języka.
Żeby jednak pojąć dlaczego tak się stało weźmiemy na warsztat tytułową kasę samoobsługową.
Z punktu widzenia kasy mamy bazę danych połączoną z wagą w strefie pakowania i czytnikiem kodów kreskowych. Idea jest taka, że kasujemy produkt i umieszczamy w strefie pakowania. Komputer monitoruje wagę zadeklarowanych produktów z tym ile powinny one ważyć wg bazy danych. W ten sposób ma sygnalizować że jest tam coś, czego nie skasowaliśmy.
Problem polega na tym, że ta procedura dosyć słabo opisuje to w jaki sposób zachowujemy się przy kasie. Nie uwzględnia bowiem poprawiania pakowanych zakupów, odkładania portfela czy torebki, wyjmowania czegoś z torby celem przełożenia do innej. Krótko mówiąc nasze zachowanie przy kasie jest spontaniczne i elastyczne, a przy tym banalne i wręcz odruchowe. Natomiast dla komputera to arcyskomplikowane procesy.
Problem ten zauważył już w latach 60-tych Henry Dreyfus, jeden z najzagorzalszych przeciwników idei, że maszyna jest w stanie osiągnąć status „mocnej SI”, czyli takiej którą można w pełnym słowa tego znaczeniu określić jako „myślącą”.
Jeden z argumentów jakie przytaczał Dreyfus dotyczył właśnie takich banalnych zachowań. Idąc za Martinem Heideggerem rozróżniał on nasz stosunek wobec rzeczy jako „podręcznych” i „naocznych”. Stosunek ten najłatwiej wyjaśnić odwołując się do przykładu klawiatury. Każdy lub prawie każdy kto czyta ten tekst zapewne pisze na niej sprawnie, intuicyjnie odnajduje kolejne klawisze nawet nie patrząc na klawiaturę. Mam więc proste pytanie… jaka literka znajduje się po prawej stronie literki „Y”? No właśnie… z tym, bez patrzenia już gorzej. Pisząc na klawiaturze korzystamy z niej w trybie „podręczności”. Dyskutując o układzie klawiszy zaczynamy rozpatrywać ją naocznie. Podobnie się dzieje kiedy coś się zepsuje. Nie zwracamy uwagi na pracę czajnika czy lampy dopóki gotują wodę albo świecą.
Sztuczna inteligencja generacji którą krytykował Dreyfus kompletnie nie miała trybu podręczności
Dla niej nie istniało nic do czego nie miała wgranej instrukcji. Stąd i komputer w kasie samoobsługowej, który ciągle działa w podobny sposób wariuje kiedy zaczynamy coś grzebać przy zakupach na wadze, albo pojawia się jakaś, dla nas wręcz niezauważalna okoliczność, której nie przewidują instrukcje.
Prace Dreyfusa, podobnie jak Johna Searle’a wywarły ogromny wpływ na rozwój Sztucznej Inteligencji.
Obecne modele AI, na których bazuje m.in. Chat GPT polegają na zupełnie innym spojrzeniu, również nawiązującym do pracy ludzkiego mózgu. Polega on na tym, że komputer „uczy się” rozpoznawać anomalie i na ich podstawie weryfikować instrukcje. Przykładowo kasa wyposażona w SI obecnej generacji po kilku błędach anulowanych przez pracownika obsługi „nauczy się” że taka sytuacja wcale błędem nie jest. Analogicznie połączenia między neuronami w naszym mózgu z czasem wzmacniają się lub zanikają, w zależności od tego jakie dane otrzymujemy z zewnątrz.
Czy takie podejście oznacza, że SI zaczęła „myśleć”? Cóż – to temat na osobny wpis, choć z góry uprzedzę, że w świetle stawianych zarzutów tak szybko bym tego przekonania nie podzielił.
PS: Jeżeli chcesz mieć pewność, że dostaniesz moje treści bez oglądania się na algorytmy social media i w jednym miejscy (planuję też tworzyć wartościowe wpisy na IG i YouTube) to wejdź w link poniżej i w okienku na dole podaj swój adres e-mail. Regularnie otrzymasz ode mnie newsletter zawierający przegląd moich materiałów + kilka drobnych bonusów