Mõtteahela rakendamine tehisintellektiga täiustatud inimmõtlemisel – Ross Dawson

Kõige olulisemate hiljutiste uuenduste hulgas suurte keelemudelite väärtuse ja usaldusväärsuse parandamiseks on Mõtteahel ja selle derivaadid, sealhulgas Mõttepuu ja Mõttegraafik. 

Need struktuurid on ka tõhusa kujundamise seisukohast äärmiselt väärtuslikud Inimesed + AI töövood paremaks mõtlemiseks.

Selles artiklis annan kõrgetasemelise ülevaate mõtteahelast ja vaatan seejärel rakendusi AI-ga täiendatud inimese intelligentsus.

Mõtteahel

Suured keelemudelid (LLM) on üldiselt suurepärased teksti genereerimisel, kuid kehvad kõigis järjestikust arutluskäiku hõlmavates ülesannetes.

Tähtis 2022. aasta jaanuari paber Mõtteahela õhutamine tekitab suurtes keelemudelites arutluskäiku kirjeldas, kuidas mõtteahel – „vahepealsete arutluskäikude seeria“ – võiks oluliselt parandada LLM-i jõudlust arutlusülesannete, sealhulgas matemaatika ja tervemõistuslike mõistatuste lahendamisel.

Tõenäoliselt olete seda pilti näinud paber ringe tegemas.

Seda kontseptsiooni kohandati kiiresti muude rakendustega, sealhulgas ajaline arutluskäik, visuaalse keele mudelid, otsimine täiendatud arutluskäikuja palju muid viise AI mudelite toimivuse parandamiseks.

Mõtteahel on osutunud eriti väärtuslikuks praktilistes probleemide lahendamise rakendustes. Ilmsed näited hõlmavad meditsiin, seadusja haridus. 

Google'i PaLM ja Med-PaLM sisaldavad mõtteahela struktuure ja OpenAI GPT-4 tõenäoliselt teeb seda, mis tähendab, et kui kasutate LLM-i, on need lähenemisviisid juba sisse ehitatud. 

Sellegipoolest on tuntud viip „Teeme selle samm-sammult läbi, et olla kindel, et meil on õige vastus” või selle variatsioonid pakkuda parimat LLM-i jõudlust mitmesuguste ülesannete jaoks. 

Mõtteahela evolutsioon

Mõtteahelale tuginedes on esile kerkinud mitmeid uuendusi.

Tõhusad arutlusprotsessid ei pruugi järgida ühte trajektoori. See toob kaasa Mõttepuu struktuurid, kirjeldatud punktis Mõtete puu: tahtlik probleemide lahendamine suurte keelemudelite abil.

Nagu on näidatud sellel paberil esitatud diagrammil, võib mõtteahel edeneda esmalt mitme väljundi hulgast kõige sagedasema tee valimiseks ja seejärel mitmest mõtlemisprotsessist parima valimiseni. 

Mõtteahela hiljutised arengud hõlmavad väga paljutõotavaid Mõttegraafik sama hästi kui Mõttehüpergraaf. 

Uued "mõtlevad" struktuurid on generatiivse tehisintellekti arengu kesksel kohal 

Mõtteahel ja sellega seotud tehnikad loodi selleks, et tegeleda LLM-ide piirangutega ja suurendada nende võimeid. 

Generatiivsete AI-mudelite jätkuv edasiminek tugineb palju rohkem seda tüüpi struktureeritud mõtlemistehnikatele kui arvutusvõimsusele või mudeli suurusele. Need lähenemisviisid on juba võimaldanud väikesed ja tõhusad LLM-id jõudluse saavutamiseks mis võib läheneda suurimate mudelite omale. 

Mõtteahel ja sarnased mudelid viivad samuti otse mitme agendi ahelad, kus mõtteahelad või võrgustikud on paigutatud mitmele ülesandele optimeeritud mudelile, et luua palju paremaid arutluskäike ja tulemusi, kui on võimalik saavutada ühe mudeliga.

Laiendatud intelligentsus on olulisem kui tehisintellekt

"Tehnoloogia eesmärk ei tohiks olla inimeste asendamine, vaid inimese võimete võimendamine." - Doug Engelbart

Peaaegu kogu tehisintellekti arendamise liikumapanev jõud näib olevat selliste masinate loomine, mis suudavad jäljendada ja potentsiaalselt ületada inimese intelligentsust ja võimeid.

See on mõistetav ambitsioon.

Aga mind huvitab palju rohkem kuidas tehisintellekt võib inimese intelligentsust suurendada.

Saame töötada mõlemal domeenil korraga.

Kuid tehisintellekti suunas liikumise iga võimaliku stsenaariumi korral on meil parem, kui oleme panustanud vähemalt võrdselt energiat. Human + AI mõtlemisstruktuuride loomine, õppimine ja rakendamine.

Inimesed + AI mõtlemise töövood 

Mõiste Inimesed + AI on minu töö keskmes.

Allolev raamistik, mille ma aasta tagasi lõin, näitab minu varajast raamimistInimesed + AI töövood“, kus inimesed ja tehisintellekt tegelevad järjestikku ülesannetega, milleks nad kõige paremini sobivad.

Kui see on hästi kavandatud, annab see paratamatult tulemusi, mis on paremad kui igaüks neist üksi. 

Sellest ajast alates olen uurinud palju üksikasjalikumalt, millised on konkreetselt parimad inimeste ja tehisintellekti mõtlemise struktuurid.

Need saavad olema aluseks inimese suurendatud intelligentsuse järgmine faas.

Tehisintellektiga täiustatud inimmõtlemise mõtteahel

Mõtteahelast tulenevad kontseptsioonid töötati välja selleks, et suurendada LLM-ide iseseisvaid võimalusi.

Kuid need osutuvad tohutult väärtuslikuks ka inimeste ja tehisintellekti koostöö väärtuse maksimeerimisel. 

Seal on mitmesuguseid tehnikad Mõtteahela struktuuride rakendamiseks inimestele + AI mõtlemise töövoogudele.

AI kontseptsioonid, mida rakendatakse täiustatud intelligentsusele

LLM-e saab kasutada selleks, et soovitada, kuidas ülesandeid saab jaotada järjestikusteks (või võrgustatud) elementideks, kusjuures kas inimesed või tehisintellekt määravad kindlaks, kus inimese või tehisintellekti võimalused võivad kõige paremini sobida.

Ühte konkreetset lähenemisviisi kirjeldatakse artiklis Inimene ringis läbi mõtteahela, milles "alamloogikate käsitsi korrigeerimine põhjendustes võib parandada LLM-i arutlusvõimet."

Eesmärkide, ülesande ja struktuuri "raamimine", nagu on näidatud töövoo diagrammil Inimesed + AI, mõjutab tulemuste kvaliteeti. Tavaliselt saavad seda kõige paremini jälgida inimesed, kasutades selliseid vooge nagu tehisintellekt, mis pakub või hindab parameetreid.

Lisan need ja muud lähenemisviisid AI-ga täiustatud mõtlemismustrite komplekti.

Üldisemalt saab inimese intelligentsuse suurendamiseks väga kasulikult rakendada mitmesuguseid tehisintellekti edusamme, mitte ainult mõtteahelat.  

Kavatsen kirjutada sarnase artikli mõistete rakendamise kohta Generatiivsed võistlusvõrgustikud et Inimese ja tehisintellekti sümbiootiline intelligentsus struktuurid. 

Tehisintellektiga täiustatud mõtlemise ja otsuste tegemise kursus

2024. aastal keskendun täielikult sellele, kuidas tehisintellekt võib inimesi suurendada.

Üks minu keskseid tegevusi on regulaarne kohordikursus Mavenis: Tehisintellektiga täiustatud mõtlemine ja otsuste tegemine. Lisateabe saamiseks vaadake linki.

Järgmine kohort alustab 8. veebruaril. Tänutäheks selle artikli lõpuni lugemise eest saad 30% allahindlust kasutades kupongi: COTARTICLE 🙂.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://rossdawson.com/applying-chain-of-thought-to-ai-enhanced-human-thinking/