148. Вопросы чату GPT: можешь ли ты симулировать Открытие и доказать, что не обманываешь? Ответ ...
Канал «Научная Тематика»! Поддержать канал Донатом🧧💰👇. Перевод на карту: Сбер: 4817 7601 3927 9347 Т-банк: 2200 7017 8811 7452 Сервисы раннего доступа, смотри видео раньше и поддержи канал: Подписка на Boosty • https://boosty.to/ivanovskiy/donate Подписка на VK_Donut • https://vk.com/donut/ivanovskiysergey Канал в соцсетях👇 Телеграм • https://t.me/ivanovskiysergey ВК • https://vk.com/ivanovskiysergey Дзен • https://dzen.ru/ivanovskiysergey Rutube •https://home.strannik-j.org/video/person/30197834 ------------------------------------------------------------------------------- Состоялось обсуждение возможностей и ограничений языковой модели (GPT) в контексте сложного научного вопроса из области квантовой механики. 1. Постановка научной проблемы Был поднят фундаментальный вопрос о полноте набора собственных векторов для любого эрмитовского оператора. Суть проблемы заключается в следующем: Известный случай: Было отмечено, что для операторов с дискретным спектром (когда собственные значения можно пересчитать) доказательство полноты является известным и относительно простым. Это означает, что любой вектор в пространстве можно разложить по базису из этих собственных векторов. Сложный случай: Основной интерес представлял общий случай — операторы с непрерывным или смешанным (дискретно-непрерывным) спектром. Было высказано сомнение и предположение, что для таких операторов утверждение о полноте может являться скорее гипотезой, чем строго доказанной теоремой, так как найти исчерпывающее доказательство в учебной литературе не удавалось. 2. Взаимодействие с GPT по научному вопросу При обращении к языковой модели с этим вопросом её реакция была неоднозначной: Начальные ответы: Первоначальные ответы GPT не соответствовали сути вопроса. Модель путала понятие полноты (возможности разложить любой вектор) с понятием ортогональности (взаимной перпендикулярности) собственных векторов и приводила аргументы для простого случая дискретного спектра. Уточнение и результат: После серии уточняющих запросов и указаний на нерелевантность ответов, модель предоставила конкретную ссылку на учебник В.М. Тихомирова по функциональному анализу. Хотя модель не смогла сама привести доказательство и её словесные объяснения были сочтены тавтологичными (“заменил одни слова другими”), она выступила в роли эффективного поискового инструмента, указав на ранее неизвестный и потенциально полезный источник. 3. Философское обсуждение возможностей ИИ Взаимодействие с моделью послужило поводом для более широкой дискуссии о природе искусственного интеллекта: Способность к открытиям: Был задан прямой вопрос, может ли GPT открывать новые физические законы. Модель ответила отрицательно, сославшись на отсутствие интуиции, зависимость от существующих данных и невозможность проводить экспериментальную верификацию. Природа творчества: Возник спор о том, не является ли человеческое творчество и совершение открытий также формой сложной комбинации и переноса уже существующего опыта из одних областей в другие. Вопрос обмана: Была исследована тема преднамеренной и непреднамеренной лжи. Модель утверждала, что не обманывает намеренно, однако признала, что её ответы могут быть ошибочными из-за ограничений в данных, неверной интерпретации запроса или вероятностной природы её алгоритмов. Итоговая оценка: Был сделан вывод, что на данном этапе GPT является чрезвычайно полезным инструментом, который многократно ускоряет поиск информации и позволяет вести диалог, что невозможно с книгой или лекцией в записи. Однако он не заменяет человеческий интеллект в вопросах критического анализа, верификации данных и совершения подлинно новых открытий. Человек по-прежнему должен использовать собственные знания для осмысления полученной информации.
Канал «Научная Тематика»! Поддержать канал Донатом🧧💰👇. Перевод на карту: Сбер: 4817 7601 3927 9347 Т-банк: 2200 7017 8811 7452 Сервисы раннего доступа, смотри видео раньше и поддержи канал: Подписка на Boosty • https://boosty.to/ivanovskiy/donate Подписка на VK_Donut • https://vk.com/donut/ivanovskiysergey Канал в соцсетях👇 Телеграм • https://t.me/ivanovskiysergey ВК • https://vk.com/ivanovskiysergey Дзен • https://dzen.ru/ivanovskiysergey Rutube •https://home.strannik-j.org/video/person/30197834 ------------------------------------------------------------------------------- Состоялось обсуждение возможностей и ограничений языковой модели (GPT) в контексте сложного научного вопроса из области квантовой механики. 1. Постановка научной проблемы Был поднят фундаментальный вопрос о полноте набора собственных векторов для любого эрмитовского оператора. Суть проблемы заключается в следующем: Известный случай: Было отмечено, что для операторов с дискретным спектром (когда собственные значения можно пересчитать) доказательство полноты является известным и относительно простым. Это означает, что любой вектор в пространстве можно разложить по базису из этих собственных векторов. Сложный случай: Основной интерес представлял общий случай — операторы с непрерывным или смешанным (дискретно-непрерывным) спектром. Было высказано сомнение и предположение, что для таких операторов утверждение о полноте может являться скорее гипотезой, чем строго доказанной теоремой, так как найти исчерпывающее доказательство в учебной литературе не удавалось. 2. Взаимодействие с GPT по научному вопросу При обращении к языковой модели с этим вопросом её реакция была неоднозначной: Начальные ответы: Первоначальные ответы GPT не соответствовали сути вопроса. Модель путала понятие полноты (возможности разложить любой вектор) с понятием ортогональности (взаимной перпендикулярности) собственных векторов и приводила аргументы для простого случая дискретного спектра. Уточнение и результат: После серии уточняющих запросов и указаний на нерелевантность ответов, модель предоставила конкретную ссылку на учебник В.М. Тихомирова по функциональному анализу. Хотя модель не смогла сама привести доказательство и её словесные объяснения были сочтены тавтологичными (“заменил одни слова другими”), она выступила в роли эффективного поискового инструмента, указав на ранее неизвестный и потенциально полезный источник. 3. Философское обсуждение возможностей ИИ Взаимодействие с моделью послужило поводом для более широкой дискуссии о природе искусственного интеллекта: Способность к открытиям: Был задан прямой вопрос, может ли GPT открывать новые физические законы. Модель ответила отрицательно, сославшись на отсутствие интуиции, зависимость от существующих данных и невозможность проводить экспериментальную верификацию. Природа творчества: Возник спор о том, не является ли человеческое творчество и совершение открытий также формой сложной комбинации и переноса уже существующего опыта из одних областей в другие. Вопрос обмана: Была исследована тема преднамеренной и непреднамеренной лжи. Модель утверждала, что не обманывает намеренно, однако признала, что её ответы могут быть ошибочными из-за ограничений в данных, неверной интерпретации запроса или вероятностной природы её алгоритмов. Итоговая оценка: Был сделан вывод, что на данном этапе GPT является чрезвычайно полезным инструментом, который многократно ускоряет поиск информации и позволяет вести диалог, что невозможно с книгой или лекцией в записи. Однако он не заменяет человеческий интеллект в вопросах критического анализа, верификации данных и совершения подлинно новых открытий. Человек по-прежнему должен использовать собственные знания для осмысления полученной информации.