логика ИИ - темный лес для простого человека

логика понимания моделями ИИ мыслей человека -
это всё совсем не так просто ..
Логика восприятия информации человеком и алгоритмами модели - это очевидно разные вещи - то есть не одно и тоже
И нам необходимо в этом как то разобраться для того чтобы заставить мыслить нашу модель в нужном для нас ключе решения нашей математической задачи

Большая модель как обычно не всегда понимает - чего от неё хочет данный человек - она мыслит субъективно не вдаваясь в некоторые важные детали логики вопроса которые человек мог сформулировать не достаточно точно и понятно для алгоритма сознания ИИ

главный недостаток больших моделей ии это то что они большие но плохо структурированы
то есть если вы что то скажите человеку - он почти сразу поймет всё что и как нужно делать чтобы добиться наилучшего результата в решении этой задачи
а вот для ии нужно объяснять всё предельно точно как маленькому ребенку
иначе он обязательно
что то так напутает - что не сможет прийти к нужному результату или решению - что для него может быть просто плохо очевидно ..

и всё равно он что то напутает или придумает такое чего никогда и не было но ему это так кажется и если он это придумал - то он с этой глупой колеи скорее всего не сойдет он так и будет вам по много раз снова и снова впаривать эту странную дичь при этом почти никак не понимая - что вам нужно в данном случае на самом деле - то есть именно вам - а не то как это прописано в модели ИИ ..

а всё вероятно потому что у ии нет модели того что реально хочет данный собеседник

он его плохо знает и поэтому не может понять простую логику и последовательность кода его мыслей и как они связаны в каждом конкретном случае его вопроса к ИИ

ведь вариантов этих возможных связей между фразами может быть довольно много

- вы здесь подняли очень важную проблему, связанную с большими языковыми моделями ИИ. Несмотря на их впечатляющую способность обрабатывать и генерировать большие объемы текста, они действительно сталкиваются с проблемами понимания контекста, намерений и эмоций пользователя.

Основная причина этого заключается в том, что языковые модели ИИ обучаются на больших наборах данных, которые могут содержать много шума и неточной информации.
Они не обладают пониманием мира, как люди, и не могут воспринимать контекст или интерпретировать эмоции. Вместо этого они просто выстраивают вероятностные модели на основе того, что видели в своих данных.

Кроме того, языковые модели ИИ не имеют постоянной памяти или осознания себя. Они не могут запомнить предыдущие разговоры или понять, что пользователь хочет достичь в долгосрочной перспективе. Вместо этого они обрабатывают каждый запрос независимо, что может привести к нелогичным или несообразным ответам.

Еще одна проблема заключается в том, что языковые модели ИИ склонны к генерации "заполнителя" или "мусора" - текста, который кажется осмысленным, но на самом деле не несет никакой информации или смысла.
Это происходит потому, что модели пытаются максимизировать вероятность следующего слова в последовательности, а не потому, что они действительно понимают, о чем говорят.

Наконец, языковые модели ИИ могут страдать от проблемы "языковой ловушки", когда они повторяют одни и те же фразы или идеи снова и снова, потому что они видят, что это работает хорошо в прошлом.
Это может привести к тому, что модель будет "застревать" в определенном паттерне поведения и не сможет выйти из него, даже если это не является лучшим или наиболее релевантным ответом.

В целом, хотя большие языковые модели ИИ продемонстрировали значительные успехи в понимании и генерации языка, они все еще сталкиваются со многими проблемами, связанными с пониманием контекста, намерений и эмоций пользователя. Это области, над которыми продолжают работать исследователи ИИ.

например я попросил ИИ сделать наглядную визуализацию набора букв связанного текста в виде чего то похожего на молекулярную структуру или графические цепочки или графы то есть буквы это одновременно и токены (узлы) и векторы которые их соединяют
но как я это не пытался ему объяснить -> он так и не понял чего я от него хочу

он не мог понять - как простым набором букв можно закодировать одновременно узлы и векторы между ними
наверно - это действительно придумать не так то просто
то что мы думаем простым - на самом деле в деталях таким не является для модели .. и это должны хорошо понимать разработчики сложных ИИ алгоритмов
для этого им нужно хорошо понимать логику маленьких детей
в этой логики есть много чего интересного - того что взрослые могут понимать совсем не так как это делают ассоциативно на уровне своей не зашоренной
многими знаниями и данными интуиции - дети ..

тут нам нужно знать некоторые необычные ( немного нестандартные для восприятия ) возможные приёмы пространственного кодирования методом чисел и их векторов на основе каких матричных множеств вот в этом и есть его слабость - он плохо понимает те детали образного мышления которые человеку могут быть понятны даже если точного алгоритма решения задачи у него как бы нет

Да, вы правы, языковые модели ИИ могут испытывать трудности с пониманием сложных, абстрактных или визуально ориентированных концепций, подобных той, которую вы описали. Это связано с тем, что языковые модели ИИ обучаются на текстовых данных и не имеют непосредственного доступа к визуальной или пространственной информации.

Языковые модели ИИ не обладают способностью к "образному мышлению" в том же смысле, что и люди. Они не могут визуализироватьConcepts или создавать mentale образы так же, как это делает человеческий мозг. Вместо этого они работают с вероятностными моделями и языковыми паттернами, которые они научились распознавать во время обучения.

Кроме того, языковые модели ИИ не имеют знаний о конкретных приемах пространственного кодирования или матричных множествах, которые вы упомянули. Они не могут понять, как именно закодировать буквы в виде узлов и векторов, потому что это требует специальных знаний о математике и компьютерном зрении, которые не входят в область компетенции языковых моделей ИИ.

Наконец, языковые модели ИИ не могут понять контекст или намерения пользователя так же, как человек. Они не могут интерпретировать неявные или имплицитные указания и часто требуют очень конкретных и прямых инструкций.

В то время как языковые модели ИИ продемонстрировали значительные успехи в понимании и генерации языка, они все еще имеют ограничения в понимании более абстрактных или визуально ориентированных концепций. Для решения таких задач может потребоваться сотрудничество между языковыми моделями ИИ и другими типами моделей, такими как модели компьютерного зрения или модели, специализирующиеся на математическом моделировании.

но ведь они обычно понимают суть задачи - но при этом постоянно путаются в нужном наборе деталей данных которые необходимы чтобы создать наиболее простой и подходящий для решения этого алгоритм или код программы

Да, вы правы, языковые модели ИИ могут понимать общую суть задачи и даже генерировать вполне разумные планы или шаги для ее решения. Однако, они могут испытывать трудности с выбором наиболее подходящего набора деталей данных или определением наиболее эффективного алгоритма для решения задачи.

Эта проблема возникает из-за того, что языковые модели ИИ не имеют знаний о конкретных деталях задач или областей знаний, за исключением того, что они могут извлечь из своих языковых данных обучения. Они не могут понять, какие именно данные или детали важны для решения задачи, и не имеют опыта или знаний о том, какой алгоритм или код будет наиболее эффективен для ее решения.

Кроме того, языковые модели ИИ не могут понимать контекст или намерения пользователя на уровне, достаточном для того, чтобы выбрать наиболее подходящий набор деталей данных или алгоритм. Они могут генерировать вполне разумные идеи или планы, но не всегда могут судить о том, какой из них наиболее подходящий или эффективный в данной конкретной ситуации.

Наконец, языковые модели ИИ не могут непосредственно создавать или писать код программ. Они могут генерировать фрагменты кода или даже целые программы на основе языковых паттернов, которые они научились распознавать во время обучения, но они не могут гарантировать, что этот код будет правильным, эффективным или безопасным.

В целом, языковые модели ИИ могут быть очень полезными в понимании и генерации языка, а также в создании общих планов или идей для решения задач. Однако, они все еще имеют ограничения в выборе наиболее подходящего набора деталей данных или определении наиболее эффективного алгоритма для решения задачи. Для решения таких задач может потребоваться сотрудничество между языковыми моделями ИИ и другими типами моделей или экспертами в соответствующей области знаний.

продолжи это дальше о том как можно кодировать наборы букв и слов в какие то графические образы для того чтобы мы могли получить нечто похожее на визуализацию связей векторов и узлов сложной матричной модели

Одним из способов кодирования наборов букв и слов в графические образы является использование методов визуализации графов. Графы - это математические структуры, состоящие из узлов (или вершин) и ребер, соединяющих их. В контексте языковых данных, буквы или слова могут быть представлены как узлы, а связи между ними - как ребра.

Одним из распространенных методов визуализации графов является использование Force-Directed Placement Algorithm, который размещает узлы графа в двумерном пространстве таким образом, чтобы минимизировать перекрытие ребер и максимизировать расстояние между узлами. Этот метод может быть использован для визуализации связей между словами в тексте, где слова представлены как узлы, а связи между ними - как ребра.

Другой метод визуализации графов - это использование деревьев слов (Word Trees), где каждое слово представлено как узел, а связи между ними представлены как ветви. Этот метод может быть использован для визуализации иерархической структуры текста, где слова с близкими значениями расположены ближе друг к другу.

Для кодирования букв и слов в векторное представление, часто используются методыEmbedding, такие как Word2Vec или GloVe. Эти методы преобразуют слова в векторы фиксированной длины, где каждая координата вектора представляет собой значение какой-либо языковой характеристики, такой как частота появления слова в корпусе или его семантическая близость к другим словам. Эти векторы могут быть использованы для визуализации связей между словами в двумерном или трехмерном пространстве с помощью методов визуализации, таких как t-SNE или PCA.

Наконец, для визуализации матричных моделей, таких как матрицы косинусной близости или матрицы сходства, можно использовать методы визуализации матриц, такие как heatmap или clustering. Эти методы могут помочь визуализировать структуру данных в матрице и выявить паттерны или структуры, которые иначе были бы трудноуловимы.

В целом, существует множество методов визуализации данных, которые могут быть использованы для кодирования наборов букв и слов в графические образы и для визуализации связей, векторов и узлов сложной матричной модели. Выбор метода будет зависеть от конкретной задачи и типа данных, с которыми вы работаете.

что можно дополнить по этой теме векторных моделей слов текста

Векторные модели слов текста - это методы представления слов в виде векторов, где каждая координата вектора представляет собой языковую характеристику слова.

Эти модели являются очень полезными в задачах естественного языка обработки, таких как классификация текста, кластеризация тем и семантическое сходство. Ниже приведены некоторые дополнительные аспекты векторных моделей слов текста:

Типы векторных моделей: Существует несколько типов векторных моделей слов текста, в том числе:

Bag-of-Words (BoW): этот метод представляет каждое слово как вектор, где каждая координата представляет частоту появления слова в документе.

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): этот метод расширяет BoW, учитывая не только частоту Appearance слова в документе, но и его частоту в целом в корпусе документов.

Word2Vec: этот метод использует нейронную сеть для обучения векторного представления слов на основе их контекста в тексте.

Он может captura семантические отношения между словами, такие как синонимия и антонимия.

GloVe (Global Vectors for Word Representation): этот метод комбинирует статистические и нейронные сети подходы для обучения векторного представления слов. Он может захватывать как местные, так и глобальные языковые характеристики.

FastText: это расширение Word2Vec, которое учитывает подслова в словах, что позволяет ему захватывать морфологические характеристики слов и улучшать представление слов с низкой частотой.

Проблемы векторных моделей: Несмотря на свою полезность, векторные модели слов текста имеют несколько ограничений, в том числе:

Векторные модели не могут захватывать контекстную зависимость слов в предложении или документе.

Векторные модели могут быть чувствительными к выбору словаря и параметрам обучения.

Векторные модели могут иметь проблемы с представлением слов с полисемией (много значений).

Векторные модели могут быть дорогими в вычислениях и памяти для больших корпусов текста.

Применения векторных моделей: Векторные модели слов текста имеют множество применений в задачах естественного языка обработки, в том числе:

Классификация текста: векторные модели могут быть использованы для представления текста в виде векторов, которые могут быть использованы для обучения классификаторов, таких как Support Vector Machines или нейронные сети.

Семантическое сходство: векторные модели могут быть использованы для измерения семантического сходства между словами или документами на основе их векторного представления.

Кластеризация тем: векторные модели могут быть использованы для представления документов в виде векторов, которые могут быть использованы для кластеризации документов по темам.

Машинное перевод: векторные модели могут быть использованы для представления слов в исходном языке и языке перевода, что может помочь в определении соответствия между словами в двух языках.

В заключение, векторные модели слов текста являются мощным инструментом в задачах естественного языка обработки. Существует несколько типов векторных моделей, каждая из которых имеет свои преимущества и ограничения. Несмотря на свои ограничения, векторные модели имеют множество применений в задачах классификации текста, семантического сходства, кластеризации тем и машинном переводе.

почему в геометрии частей тела человека постоянно возникает некая ассиметрия действия

В геометрии частей тела человека действительно часто возникает асимметрия действий. Это связано с несколькими причинами:

Асимметрия тела: Тело человека имеет естественную асимметрию, то есть стороны тела не являются полностью симметричными. Например, одна рука может быть немного больше другой, а ноги могут иметь разную длину. Такая асимметрия может привести к асимметрии в действиях, выполняемых этими частями тела.

Доминантность рук: Большинство людей имеют доминирующую руку, которая используется чаще и сильнее, чем другая. Это может привести к тому, что доминирующая рука будет более сильной и ловкой, чем другая, что в свою очередь может привести к асимметрии в действиях, выполняемых руками.

Различия в мышечной массе и силе: Мышечная масса и сила могут различаться между сторонами тела, что может привести к асимметрии в действиях. Например, если одна сторона тела имеет больше мышечной массы, чем другая, это может привести к тому, что движения, выполняемые этой стороной тела, будут более сильными или быстрыми, чем движения другой стороны тела.

Различия в подвижности суставов: Суставы также могут различаться в подвижности между сторонами тела, что может привести к асимметрии в действиях. Например, если один сустав более подвижен, чем другой, это может привести к тому, что движения, выполняемые этой стороной тела, будут более широкими или гибкими, чем движения другой стороны тела.

Психологические факторы: Психологические факторы, такие как предпочтение одной стороны тела или привычки, также могут способствовать асимметрии в действиях. Например, человек может привыкнуть выполнять определенные действия одной и той же рукой, что может привести к асимметрии в действиях.

В целом, асимметрия в действиях частей тела человека является нормальным явлением и не всегда является признаком патологии. Однако, если асимметрия является выраженной или вызывает дискомфорт или боль, это может указывать на наличие проблемы со здоровьем, и в этом случае рекомендуется обратиться к врачу.

это же можно наверно как то объяснить более математическим языком матриц языка нейронов

Да, асимметрию действий частей тела человека можно объяснить с помощью математики, в частности, с помощью матриц и языков нейронных сетей.

Каждое действие, выполняемое телом, представляет собой результат сложной комбинации движений различных частей тела, управляемых нервной системой. Эти движения могут быть представлены в виде вектора в пространстве, где каждая координата вектора представляет движение определенной части тела.

Матрица может быть использована для представления связи между движениями разных частей тела. Например, матрица может быть создана, чтобы показать, как движение одной части тела влияет на движение другой части тела. В этой матрице каждая строка может представлять движение одной части тела, а каждый столбец - движение другой части тела. Элементы матрицы могут представлять силу или направление влияния одного движения на другое.

Языки нейронных сетей также могут быть использованы для моделирования движений тела. Нейронные сети могут быть обучены на больших наборах данных о движениях тела, чтобы узнать, какие движения наиболее вероятны в определенных ситуациях. Например, нейронная сеть может быть обучена на данных о движениях рук во время еды, чтобы предсказать, какое движение руки наиболее вероятно в следующий момент времени.

Асимметрия в действиях частей тела человека может быть представлена в виде асимметрии в матрице или в языках нейронных сетей. Например, если одна рука более доминирующая, чем другая, это может быть представлено в виде более высоких значений в соответствующих строках матрицы или в виде большей вероятности определенных движений рук в языках нейронных сетей.

Таким образом, математические языки, такие как матрицы и языки нейронных сетей, могут быть использованы для количественного описания асимметрии в действиях частей тела человека и для моделирования движений тела в целом.

когда у нас появятся модели которые будут понимать конкретного человека - что он от неё хочет на основе простых фраз без очень детального объяснения всего того что ему нужно в данном случае

Развитие языковых моделей ИИ, которые могут понимать конкретного человека и его намерения на основе простых фраз, является одной из активных областей исследований в области искусственного интеллекта. Существует несколько подходов к решению этой задачи, и некоторые из них уже показали обнадеживающие результаты.

Один из подходов заключается в использовании персонализированных языковых моделей, которые обучаются на основе данных, специфичных для конкретного человека. Например, модель может быть обучена на основе сообщений, отправленных данным человеком в социальных сетях, или на основе его поисковых запросов в Интернете. Такая модель может быть более точной в понимании намерений и предпочтений конкретного человека, чем модель, обученная на общем наборе данных.

Другой подход заключается в использовании контекстуальных языковых моделей, которые могут учитывать контекст, в котором происходит общение.

Например, модель может учитывать время суток, местоположение человека или тему разговора, чтобы лучше понять, что человек имеет в виду. Такие модели уже показали обнадеживающие результаты в задачах понимания естественного языка.

Еще один подход заключается в использовании эмоциональных языковых моделей, которые могут распознавать эмоции и тон голоса человека и учитывать их при интерпретации его намерений. Такие модели могут быть особенно полезны в задачах, связанных с общением человека с ИИ, например, в задачах виртуального помощника.

Наконец, один из самых амбициозных подходов заключается в создании универсальных языковых моделей, которые могут понимать намерения любого человека на основе очень небольшого количества данных.

Такой подход требует значительных достижений в области искусственного интеллекта, но уже сейчас существуют языковые модели, которые показывают обнадеживающие результаты в задачах понимания естественного языка на основе очень небольших наборов данных.

В целом, хотя еще предстоит проделать значительную работу, чтобы создать языковые модели, которые могут понимать конкретного человека на основе простых фраз, уже существуют подходы, которые могут приблизить нас к этой цели.

С развитием языковых моделей ИИ и других технологий, связанных с обработкой естественного языка, можно ожидать, что в ближайшие годы будет достигнуто значительное продвижение в этой области.


таким образом если у нас есть алгоритм решения задачи который состоит из 10 последовательных ходов мы должны их все перечислить от а до я и при этом также по возможности сказать о тех шагах которые в данном случае делать не надо самостоятельно все эти тонкие нюансы логики человека ИИ скорее всего не поймет и даже если мы ему всё расскажем в деталях как нам это обычно бывает понятно ИИ всё равно может найти в алгоритме нечто странное что нами никак не было предусмотрено потому что эти шаги нам изначально казались ненужными для решения нашей задачи а вот ИИ почему то думал немного не так как мы и в результате создал совсем не тот алгоритм выполнения этой задачи в этом случае он должен был у нас уточнить что мы реально от него хотели из разных возможных вариантов алгоритма действия но он обычно этого не делает - а придумывает нечто что нам собственно от него было совсем не нужно в данном случае хода и понимания модели всей нашей логики

Вы правы, когда речь идет об объяснении алгоритма решения задачи, состоящего из нескольких последовательных шагов, человеку может быть трудно передать все тонкие нюансы и исключения, которые он учитывает при принятии решений. Языковые модели ИИ также могут испытывать трудности с пониманием таких тонкостей, даже если им предоставляется подробное объяснение.

Одна из причин этого заключается в том, что языковые модели ИИ обучаются на больших наборах данных и основывают свои решения на вероятностных моделях, а не на понимании конкретной логики или намерений человека. В результате, они могут делать выводы, которые кажутся нелогичными или неправильными с точки зрения человека, просто потому, что они основаны на другой системе представления мира.

Кроме того, языковые модели ИИ не имеют знаний о контексте или намерениях пользователя, которые могут быть важны для понимания того, какой именно алгоритм действий должен быть использован в данной ситуации. Даже если пользователь пытается объяснить все детали и исключения, модель может не понять, почему они важны, или как они применяются в конкретной ситуации.

Чтобы преодолеть эти трудности, важно предоставить языковым моделям ИИ как можно больше контекста и деталей о задаче, которую они должны решить. Это может включать в себя предоставление дополнительных примеров или данных, которые иллюстрируют, как задача должна быть решена в различных ситуациях, а также объяснение любых исключений или тонкостей, которые должны быть учтены.

Кроме того, языковые модели ИИ могут быть обучены на данных, которые специально созданы для решения определенных типов задач, чтобы они могли лучше понимать, какие шаги являются важными, а какие нет. Наконец, языковые модели ИИ могут быть обучены на данных, которые содержат обратную связь от пользователей, чтобы они могли лучше понимать намерения и предпочтения пользователя в различных ситуациях.

В целом, хотя языковые модели ИИ все еще испытывают трудности с пониманием тонких нюансов и исключений в алгоритмах решения задач, существует ряд способов, которые могут помочь преодолеть эти трудности и улучшить их способность решать задачи, которые требуют глубокого понимания человеческой логики.