Allt en dator gör är deterministiskt. Ge samma startvillkor, och du får samma resultat.
Jag visade två konkreta exempel i trådstarten och argumenterade mot Ai som lösning för dynamisk simulation redan där. I de fall du listar, “arkitektur, utvecklingskostnad, kontroll och resultat”, är en systemlösning helt överlägsen en svart låda. Även om du skulle träna din egna svarta låda.
Ja så är det verkligen. Men det är mer som att förstå vägen när en människa resonerar. Du behöver koppla på erferanheter som hen upplevt och bakgrund. Det är väldigt likt att interagera med en människa på många sätt. en människa som lär sig och anpassar sig mycket fortare. Jag ser hur fort den anpassar sig till mig och lär mig hur min server är uppbyggd. Nu kan den min utvecklingsmjukvara bättre än mig och utvecklingen av mitt spel går fortare för varje version.
I den innebörd allt är deterministiskt, visst. Men du kommer att få två olika svar om du ställer samma fråga två gånger till en AI; det är nog det som avses.
Nej det stämmer inte längre. Om du ställer samma fråga i en "ren" aimiljö absolut. Men ställer jag samma fråga till min AI så får jag samma svar. Sedan kan du bygga modeller som svarar samma på olika modeller också. Vi har en av Sveriges ledande forskare på AI / LLM / Maskinlärning på företaget jag jobbar på. Just minnes hantering och sådant har varit utmanande och man lägger mycket energi på att bygga upp dessa.
Jag kan inte svara för din lösning, men det helt dominerande i de stora online-AI är att du får olika svar varje gång.
Jag kör open-ai. Du får säkerställa att modellen har tillgång till rätt data och context.
På inga sätt, faktiskt. Men ELIZA-effekten är stark. (Att folk exempelvis eldar tokens genom att vara trevliga och att många modeller berömmer sina “prompt engineers” är roliga exempel.)
nja jag kan lova att mina modeller inte bekräftar mig. och speciellt inte de på jobbet. Det handlar om konfig.