يمكن لـ ChatGPT كتابة رمز Python الفعلي وتصميم استفسارات SQL المعقدة في دقائق. كمستشار معلومات الأعمال مع أكثر من عشر سنوات من الخبرة في شركات مثل آمازون و مايكروسوفت، كنت أشاهد هذه التكنولوجيا تتحول من لعبة إلى أداة أن الكثير من الناس يعتقدون أنها جاهزة لاستبدالني، ولكن في حين أن الجميع يختبر الذكاء الاصطناعي مع مشاكل أكثر صعوبة، قررت أن أفعل العكس. وقد أظهرت النتائج ما يحدث في الواقع: خيار التصميم الكبير، وتوازن التكلفة مقابل الأداء، الذي يقوم بتنفيذ النظام بأكملها.إنها مشكلة في الشفافية، وهي فجوة كبيرة بما فيه الكفاية لتجسيد أي مهني البيانات.إنها أظهرت أن على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي هو رائع في كتابة الكود، فإنها لا يمكن أن تكون موثوقة بأهم المكونات الأساسية للعمل الخاص بي: الأرقام البسيطة. ما هو الأكثر خطأً؟ أعتقد أنه خطأ. المشكلة الرياضية التي أظهرت الحكاية اختباري كان قائمة بسيطة من كل الأرقام من -3000 إلى 3000 (في مجموعات من 100) ، والتي جاءت إلى 61 أرقام في المجموع. هذا هو المكان الذي أصبح السلوك "الخفيف" واضحًا. عندما أقدم له قائمة تصنيفًا في الترتيب المتسارع أو المتسارع، فإنها تمكنت من اختبار كل مرة. وقد أدركت بشكل صحيح نموذجًا بسيطًا: -3000 إلغاء 3000، -2900 إلغاء 2900، وما إلى ذلك. ولكن ماذا يحدث عندما تقوم بإزالة النماذج؟ وضعت هذه النماذج نفسها على نطاق عشوائي. لقد فشلت، وليس من خلال الحد الأدنى. فشل “العملية” لم تكن هذه الحسابات متوقعة، بل تم وضعها على من حسابات الأداء مثل مشاهدة Noah Wyle أو : هو طبيب مبرر ، ولكن لا ينبغي أن تثق به في تنفيذ عملية طبية حقيقية علىك. في نفس الطريقة ، يذهب AI من خلال حركات الحساب. الطيور هي عندما أردت التحدي، كان "تحقق ثنائيًا" واحصل على إجابة خاطئة مختلف كان الفشل أكثر أساسية مما كنت أعتقد في البداية.هذه العملية كانت تتضمن إبقاء اليد على نطاق واسع، مثل طلب منها تقسيم القائمة إلى مجموعات صغيرة من 10 أرقام.لا تزال تحصل على الكتلة الفلسفية على كل من هذه الكتلة البسيطة من 10 أرقام كاملة.حتى بعد إعطاءها الإجابة الصحيحة لكل مجموعة، لا تزال لا تزال لا تزال قادرة على إضافة الكتلة الستة بشكل صحيح. في الواقع ، حصلت على 12 إجابة خاطئة مختلفة من هذا الخروج والعودة ، كلها من نفس الإشارة. هذا لم يكن فشلًا في التعامل مع قائمة "المضاعفات"، بل كان فشلًا كاملاً في إجراء تعديلات أساسية.في النهاية، عذراً لأي "خطأ في الحسابات العقلية"، وهو اعتراف لا فائدة منه أنه كان يحاكي الحسابات بدلاً من فعلها. هذا التصميم المفتوح هو نفس السبب في أن الذكاء الاصطناعي قد خفف من المهمات البسيطة الأخرى، مثل عدد الكلمات في كلمة. ثم وجدت الكمبيوتر المختبئ هل هو ChatGPT سوء في الرياضيات؟ ليس بالضبط. عاد إلى هذا السؤال الخطأ الأول و بدلاً من الرد على هذا السؤال اضغط على خيار "تفكير أطول". في كل مرة، حدث هذا: # Define the list of numbers 
numbers = [ 2100, 800, -1800, 2400, 1000, -2400, 1200, ... ] 
# Calculate the sum 
total_sum = sum(numbers) 
total_sum 
# Result 0
 لقد حصل على الإجابة الصحيحة (عدد) في ثانية واحدة. هذا هو "جوتش". كان لديه الحساب طوال الوقت. كان يختار فقط عدم استخدامها. ماذا يحدث في الواقع هنا؟ هذا ليس خطأ. ما نراه هو التوازن في التصميم. ChatGPT يتم تحسين سرعة أولاً وواقع ثانيًا في وضعها المفتوح. يحاول حل المشكلة عن طريق اعتمادها على البيانات التدريبية الكبيرة، والتي تشمل نموذجات معيّنة تعلمت. بالنسبة إلى المجموعات البسيطة (مثل 2 + 2)، هذا هو موثوق به. ولكن بالنسبة إلى المهام التي تحتاج إلى دقة حقيقية في العديد من الخطوات، مثل قائمة الأرقام 61 لدينا، فإنه يفشل. فهو مثل شخص يحاول تكرار الأرقام الكبيرة في رأسه: فهم مفهوم الرياضيات، ولكنهم يفقدون بسرعة معيار الخطوات المتوسطة و "تأتي". لا تفكري، هذا الطريق "السرع" لا يزال يعود إلى إجابة في ثانية واحدة. ولكن بالنسبة إلى OpenAI، تكلفة النظام كبيرة. بدلاً من توقع الكلمة التالية فقط، يجب أن يفعل AI عملًا أكبر بكثير: يجب أن يتحول إلى مترجم Python آمن، أن تكتب الكود، أن يقوم بتنفيذها، ثم قراءة النتائج. هذا هو التوازن التكلفة والفعالية في العمل.هذا هو السبب في كل ما نراه الآن. هنا هو المكان الذي يحصل عليه الشخصي انظر، هنا هي المخاطر الحقيقية للمتخصصين في البيانات. نحن نعتقد أن الذكاء الاصطناعي هو تحليل. لا. تبدو مثل يجب أن الآن، أعرف ما سيكون الإجابة: هذا هو كل جزء من نظام "الرياضية" الجديد.في بيانات صحفية لـ OpenAI الخاص بك يهوه هذا، ويسمى هذا "الرياضة في الوقت الحقيقي" التي "تقرر بسرعة" ما إذا كان على استجابة سريعة أو "تفكير أطول" للمشاكل الصعبة. عندما أعطيت له مشكلة الرياضيات بـ 61 أرقام في الترتيب الفوري، كان منطقها الداخلي يفقد الصعوبة. كان يبدو أنه كان يعتقد أن هذا هو مهمة بسيطة يمكن أن تدميرها. هذا يخبرني أن نموذج التفكير في المرور لا يعتمد على هذا النوع من المشكلة "السهلة الفارغة". قد يبحث فقط عن طول الاستفسار أو ما إذا كان هناك علامات الرياضيات. لذلك، بدلاً من تحديد هذا بشكل صحيح ك "مشكلة صعبة" وتشغيل نموذج تفكيرها تلقائياً، اختار الطريق السريع، مجرد النص، وبدأت في الفشل. تخيل أنك تطلب من AI "تحقق من التكاليف على هذا تقرير التكاليف" ويجيب بـ "تبدو صحيحة" مع اعتماد فقط على النص! في هذه اللحظة، لقد خسرت ثقةك من خلال الاعتماد على أداة لمهمة لم تكن مصممة لتنفيذها بطريقة موثوقة. عندما تعمل الرياضيات في الواقع لذلك ، من المهم معرفة ما إذا كان AI موثوقاً في هذه المهام. تم تصميم اختباري لضغط على نقص معين. 
 
 
 
 عندما تستخدم بشكل واضح معالجة الكود الخاص بك (مثل الطريق "تفكير أطول"). لسياسات بسيطة، في السياق (على سبيل المثال، "لدينا 3 ألبوم وأشتري 2 آخرين، كم لدي؟ "). للعلوم النموذجية والتعليقات التفصيلية (على سبيل المثال، "تفسير النموذج البيتاغوروني"). المخاطر ، كما يظهر اختباري ، ليست في معرفة ما هو الوضع الذي يقع فيه AI. ما يجب عليك فعلا القيام بهذه هذا لا يعني "لا تستخدم AI " ، وهذا يعني أننا بحاجة إلى استخدامها كمتخصص ، وليس مبتدئ ، ونحن بحاجة إلى التعامل معها كما هو الحال مع "الحركة القصيرة". انظر، إذا كنت لا تتذكر شيئًا آخر: إذا أظهر لك رمزًا، يمكنك الثقة في النتيجة. استخدم "تفكير أطول" لأي إجابة "حق أو خطأ". استخدم الأداة المناسبة للعمل. لتقييم الأرقام البسيطة، استخدم Excel. إنها تم إنشاؤها وتكون أكثر ثقة. لماذا جعل محرك "الكتابة الإبداعية" عمل محفظة؟ ومع ذلك، لإنتاج تدفق عمل تحليلي أو تنظيف البيانات قبل الحساب، استخدام الذكاء الاصطناعي مع إجراء الكود هو وسيلة قوية ومفيدة للغاية للحصول على العمل. كل هذا يأتي إلى الشفافية.الإدارة الذاتية ليست ضعيفة لأنها فشلت في الرياضيات، ولكنها ضعيفة لأنها مخفية الخسارة خلف قناع من الثقة.إنها لديها محفظة جيدة تماما في جيبها الخلفي، ولكنها تعتمد على الطريقة السريعة غير الموثوقة دون أن تقول لك ما الذي تستخدمه.كما أن المهنيين في البيانات، هذا ليس أساساً يمكننا بناءه.اقرأ، حتى أن هذه الأنظمة تقول لنا كيف تحصل على إجابة، القاعدة بسيطة: إذا لم يكن في حزمة من الكود، فإنه ليس إجابة.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Data Portfolio

Read My Stories

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

ChatGPT يضيء لك مع الرياضيات

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

How to Use No-Code Machine Learning to Optimize your HackerNoon Articles

Top Industries Which Can Benefit From Augmented Reality App Development

Cappasity -Turning dreams into Augmented reality

How can AR, IoT, Blockchain and Chatbots redefine Customer Experience

How to Use No-Code Machine Learning to Optimize your HackerNoon Articles

Top Industries Which Can Benefit From Augmented Reality App Development

Cappasity -Turning dreams into Augmented reality

How can AR, IoT, Blockchain and Chatbots redefine Customer Experience

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps