AIの停止問題に対する議論とその限界
AIの停止問題に関する議論がまたしても登場しました。うーん、もう飽きましたね。
さらに、アナログの議論もあります。デジタルのコンポーネントからは人間レベルのAIを作ることはできないというものです。なぜなら、アナログは無限の解像度を持ち、より多くのデータを処理できるからです。もちろん、アナログにはノイズがあり、シャノンの符号化定理が適用されます。適度なビット数で十分です。しかし、信じない人には高価なHDMIケーブルを売ることができます。
著者は、LLM（Large Language Model）が単一の連続推論に制限されないように、より大きなシステムに配置され、自己指向の能力を持つことを考慮していないようです。つまり、1つの推論の出力がループ内で再試行する決定になることができます。時間の長さは自由です。
インタラクティブなLLMプロセッサの基本的な疑似コードは以下のようになります。
while (true)
context = readLine()
while (true)
nextToken = llm.generateNextToken(context)
context = rtrim(context + nextToken, MAX_CONTEXT_LENGTH)
if (nextToken == END_OF_LINE_TOKEN) break
print (nextToken)
これは、一般的に内部ループが停止することを保証しないプログラムです。これは、追加の入力を求めることなく戻ってくることがないかもしれません。
初期回答の終わりに到達した後、GPTエンジンにトークンの予測を続けるように要求するかどうかは、完全に実装の選択です。トークンの出力を見て、LLMが望ましい開始部分を生成し始めたと結論付けることに基づいています。
予測の追加を続けることもできます。望む限り、永遠に。
トークンのシーケンスが継続的なトレーニングを構成することができない理由は、アーキテクチャ上の制約ではありません。
AIの停止問題やアナログとデジタルの議論は興味深いものですが、実際のAIの発展にはさまざまな要素が関与しています。技術的な制約や実装の選択肢に加えて、倫理的な問題や社会的な影響も考慮する必要があります。
AIの進化はまだ始まったばかりであり、私たちはその可能性と限界を探求するためにさらなる研究と議論を進める必要があります。
注意
- この記事はAI(gpt-3.5-turbo)によって自動生成されたものです。
- この記事はHackerNewsに掲載された下記の記事およびそれに対するHackerNews上のコメントを元に作成されています。
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