Your AI powered learning assistant

Intro

00:00:00

Доктор Стивен Вольфрам - известный эрудит, внесший значительный вклад в области физики, информатики и математики. Он является создателем Mathematica, Wolfram Alpha и языка Wolfram language и посвятил свою жизнь тому, чтобы сделать вычисления доступными для всех. В этом путешествии мы исследуем мышление одного из самых влиятельных мыслителей нашего времени.

Big announcement! Wolfram + ChatGPT!

00:02:57

ChatGPT, крупная языковая модель, теперь может получить доступ к Wolfram Alpha и Wolfram Language для серьезных вычислений с помощью подключаемого модуля, обеспечивающего связь с системой понимания естественного языка Wolfram и доступ к их технологическому стеку для получения ответов экспертного уровня. Это партнерство объединяет статистический подход к обучению на основе данных с символическим подходом к вычислениям.

What does it mean to understand?

00:05:33

Что значит понимать? Докладчик обсуждает определение понимания и то, как оно соотносится с обработкой естественного языка. Они объясняют, что их операционное определение понимания заключается в преобразовании естественного языка в вычислительный язык, с помощью которого можно выполнять вычисления. Они также обсуждают проблемы представления повседневного дискурса формальным вычислительным способом.

Открытия в языковых моделях Докладчик обсуждает открытия, сделанные языковыми моделями, в частности, в поиске закономерностей в языке и создании семантической грамматики языка. Они объясняют, что языковые модели способны собирать воедино кусочки головоломки, чтобы сформировать семантически обоснованное предложение. Докладчик также отмечает, что модель, используемая языковыми моделями, может быть за пределами человеческого понимания, но важный вопрос заключается в том, можно ли ее превратить во что-то вычислительное.

Feeding information back into the model

00:13:48

Ввод информации обратно в модель Комбинация GPT и Wolfram Alpha потенциально может привести к разработке массивной машины Тьюринга, имеющей гибридные компоненты. Это могло бы стать первым шагом на пути к искусственному общему интеллекту, поскольку оно позволяет создавать новые знания с помощью вычислений.

Вычислительное творчество и проблемы человеческой значимости Вычислительная вселенная обладает бесконечным запасом креативности, но задача заключается в создании вещей, которые волнуют людей и которые вписываются в наш естественный язык и повествование. Хотя существует множество примеров явлений, которые когда-то были неуместны, но стали важными, до тех пор, пока у нас не появится причина заботиться о результатах простых программ, это останется всего лишь частью вычислительной вселенной.

Semantics and cognitive categories

00:20:09

В этой главе рассматривается концепция креативности применительно к большим языковым моделям и лежащей в их основе модели мира, которую предполагает семантическая грамматика. Это также затрагивает идею вычислительной вселенной всех возможностей и рулиады как запутанного предела всех возможных вычислений.

Navigating the ruliad

00:23:50

Навигация по Рулиаде: понимание вычислительной структуры Вселенной Фрагмент Рулиады, который мы наблюдаем, удовлетворяет физике в том виде, в каком мы ее знаем, и развитие нашей интеллектуальной истории можно рассматривать как постепенную колонизацию пространства правил. Умы воспринимают Рулиаду как запутанный предел всех возможных вычислений, и разные человеческие умы находятся в разных точках Рулиады.

Обучающие системы в Ruliad: Поиск полезных программ в невероятно огромном пространстве По мере того как системы становятся более мощными, их становится все труднее эффективно обучать. Граница между абсолютной случайностью и хаосом - это то место, где происходят все интересные вычисления, и найти полезные программы в огромном пространстве Ruliad непросто. Тем не менее, есть оптимизм в отношении того, что мы найдем способы обучения все более способных систем с помощью перспективных направлений исследований.

Computational irreducibility

00:31:39

Вычислительная неприводимость Вычислительная неприводимость - это идея о том, что, в общем случае, невозможно предсказать поведение системы без ее явного запуска. Это связано с принципом вычислительной эквивалентности, который гласит, что любая система, которая явно не проста в своем поведении, будет стремиться быть эквивалентной по сложности вычислений, которые она может выполнять.

Нейронные сети и лингвистические пользовательские интерфейсы Обучению нейронной сети препятствует вычислительная неприводимость, поскольку для этого требуется иметь возможность явно записать прогноз того, что произойдет. Однако лингвистические пользовательские интерфейсы, такие как чат-боты, предоставляют новую форму пользовательского интерфейса, которая сочетает в себе несводимые вычисления с языком, который является нашей самой богатой формой коммуникации. Нейронные сети потенциально могут помочь идентифицировать вещи, которые интересны людям, поскольку они обучены тому, что производят люди, и обладают тонко настроенным пониманием того, как люди думают о вещах.

Conceivability and interestingness

00:38:43

Представимость и интересность являются важными факторами, которые следует учитывать при разработке вычислительных моделей. Прогресс постепенный и медленный, и необходим когнитивный или интеллектуальный исторический путь, чтобы понять и признать что-то интересным или мыслимым. Цель вычислений - достичь определенных целей, и задача состоит в том, чтобы соединить то, как мы думаем о вещах, и то, что возможно с точки зрения вычислений.

Human intelligible sciences

00:43:43

Роль человека в создании лучшей архитектуры Создание более совершенных архитектур в настоящее время является искусством, основным подходом к которому является метод проб и ошибок. Хотя мы могли бы доверить науку о создании более совершенных архитектур искусственному интеллекту, существует также потребность в понятных человеку науках для развития и совершенствования этого процесса.

Вычислительная неприводимость и поиск фрагментов возможности повторного использования вычислений Вычислительная неприводимость является необходимым следствием сложных систем, но внутри этих систем всегда будет существовать бесконечное количество конкретных маленьких фрагментов вычислительной возможности повторного использования, которые можно найти. Эти элементы вычислительной возможности повторного использования могут быть достаточно большими, чтобы создавать инженерные разработки и обеспечивать предсказуемую жизнь.

Наука о машинном обучении и принцип вычислительной эквивалентности Наука о машинном обучении - интересный вопрос, и, возможно, существует наука о машинном обучении, которую можно было бы разработать. Принцип вычислительной эквивалентности говорит нам, что, в конце концов, не имеет значения, насколько сильно мы ее обрабатываем, система сможет научиться чему угодно. Однако на практике разница может составлять миллиард раз, и соответствие между тем, как обобщают нейронные сети, и тем, как обобщают люди, все еще до конца не понято.