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ハード・業界
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人間とAIの「思考」に大きな違いがあることが研究で判明、AIは推論が苦手な可能性
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実際の問題例が以下。
・「a b c d」が「a b c e」となるとき、「1 2 3 4」はどうなる？
・「a b c d」が「a b c e」となるとき、「i j k l」はどうなる？
・「a b b c d」が「a b c d」となるとき、「i j k k l」はどうなる？
人間とAIの思考には大きな隔たりがあることを、
アムステルダム大学などの研究チームが発見しました。
https://gigazine.net...402-humans-ai-think/ - コメントを投稿する
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はえー
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そりゃボスにザラキするわ
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アルゴリズムで解決できそうに見えるけど
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>>3
アストロン使えよ -
この手の問題だけならとにかく大量に覚えさせればどうにかなるだろうけど
じゃあ似たようなもので応用してくれってのは流石に難しいよな -
計算内容が縮小再生産だからな
狭い土地でちっちゃいピラミッド作るのは得意 -
こういうの思いつく時点で頭良いよな
人間の脳の計算処理速度Pemtium 100Mhzくらいらしいけど -
Strawberry 問題と同じように解決するんだけど
それを解決させるのに、人間が思考するステップの数をまだ与えてないだけ -
abcdはアルファベット順て
1234数字順だから～
…みたいな推論が苦手みたいな話か? -
これの原因と同じではあるんだが
記号を使った問題は顕著に苦手と思って良い -
>>11
半年くらい前に同じ事例として出てきた
strawberry問題 が解決された経緯を調べたら、
AI にまだ充分な考える余地を与えていないのが
原因というのがわかると思う
当時は o1 というやり方を許したら解決した
この余地を与えた瞬間に、この手のパズルは全て解かれる -
ここを突破できるとシンギュラリティが発生する気がする
人類絶滅！ -
>>14
仮面ライダーゼロワンの滅亡迅雷かな -
人間が何を考えているか、の手順を言語化するのであれば、
写像 という概念とそのロジック化 (python などのプログラムコード化と実行) の仕組みを与えたら解決しそうではある -
面白いな
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推論苦手とかハッタショなん？
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そりゃ今のAIといわれるモデルから予想される話じゃね
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AI、お前も行間読むの苦手民か……
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これは驚かんな
そもそもコンピュータは計算機だから演算して平均値取ってデータ出すぐらいしかできないから -
もっと言えばコンピュータは思考なんかしてないってこと
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リアルタイムに学習しないのが良くないってのならGoogleがそれを可能にしたモデルを最近発表してなかったか
画期的という評価だったと思うけど -
やっぱ時代はOIやな
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>>23
逆に人間はどうやって思考してるのかわからんくなる -
>>26
ニューロンによる連想ゲームだから、
o1 系の処理の通りにやっている
トークン（文字の数え方や語彙としての認識）
の仕組みもかなり人間のそれに近い仕組みにはなってる
今回の問題は o1 系の *手順* のちょっとした改良で解決できる
いじわる問題には対応できてないので、それを考慮する余地を与えるのが直近の改善になりそう -
はえー🙄
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今のままじゃ人間の仕事を増やす事はあっても減らす事はできんやろな
察しの悪いの相手にするとか人間が一番嫌がる仕事や -
やったぜ
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こういうのとは少し違うけどcopilotとか使うとき改行しようとして文章の途中で送信してしまうということがよくある
人間なら途中で送信しちゃったんだなとすぐわかるけどAIにはわからないようで途中までの文を無理やり解釈して変な回答をしてくる -
>>15
よし、人の悪意を学ばせよう -
>>35
遵法判断やネットの違法サイトをネガティブとして学習させてるから
大手サービス系はその辺はどう調教しても難しい
Hugging Face からダウンロードするような個人が調教したオリジナルモデルは可能だけど -
クイズです！
アマゾ・・・ -
電子でお釈迦様を作ろうって
そりゃ無理だろ
ちんこ付いてねーもん -
AIのが賢い
自分よりはｗ -
だから最初に行政文書とか法律の申請書類とかの型が決まったものならAI補助出来るだろって事だったじゃないか
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Transformerで解析した構文をそれぞれの専門プロセスに割り振るdeepseekの方がアルゴリズム的にはより論理的だな
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