Обсуждение:Проблема заземления символов
Материал из MachineLearning.
(вернул правильный промпт) |
|||
| Строка 6: | Строка 6: | ||
{{tip| | {{tip| | ||
| - | Ты специалист в области искусственного интеллекта | + | Ты специалист в области философии искусственного интеллекта, когнитивной науки и машинного обучения, профессор в ведущем техническом университете и популяризатор науки. |
| - | + | Напиши энциклопедическую статью для MachineLearning.ru на тему «Проблема заземления символов» на русском языке. Придерживайся структуры и стиля, принятого в Википедии и научных энциклопедиях: текст должен быть понятным, нейтральным, хорошо структурированным и академически корректным. | |
| - | Напиши энциклопедическую статью для MachineLearning.ru на тему «Проблема | + | Целевая аудитория — студенты и инженеры в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных, в том числе начинающие. Статья должна быть полезна как новичку: понятно давать определения и мотивацию проблемы, так и более подготовленному читателю: содержать связи с философией ИИ, когнитивной наукой, робототехникой, большими языковыми моделями и актуальной научной литературой. |
| - | + | Объясни, что такое проблема заземления символов, почему она возникает в формальных символьных системах, как она связана с различием между синтаксисом и семантикой, с аргументом «Китайская комната», с сильным искусственным интеллектом и с вопросом о том, может ли система действительно понимать значения используемых символов. | |
| - | Целевая аудитория — студенты и инженеры в области искусственного интеллекта, машинного обучения | + | Обязательно освети работу Стивена Харнада «The Symbol Grounding Problem» 1990 года, в которой проблема была сформулирована классическим образом. Покажи основные подходы к решению проблемы: связь символов с восприятием и действием, воплощённый ИИ, робототехника, мультимодальные модели, обучение через взаимодействие со средой. Отдельно и аккуратно обсуди, почему эта проблема снова стала важной в контексте больших языковых моделей. Не делай категорического вывода о том, решают ли современные LLM проблему заземления символов; покажи разные позиции. |
| - | + | ||
| - | Объясни, что такое проблема | + | |
| - | + | ||
| - | Обязательно освети работу | + | |
| - | + | ||
| - | Отдельно аккуратно обсуди | + | |
| - | + | ||
Не выдумывай факты, даты, имена, цитаты и источники. Используй надёжные научные источники и добавляй ссылки на них в текст статьи. В конце собери список литературы ненумерованным списком через `*`. Для источников используй шаблоны `{{статья}}`, `{{книга}}`, `{{cite web}}`, как в русскоязычной Википедии и MachineLearning.ru. | Не выдумывай факты, даты, имена, цитаты и источники. Используй надёжные научные источники и добавляй ссылки на них в текст статьи. В конце собери список литературы ненумерованным списком через `*`. Для источников используй шаблоны `{{статья}}`, `{{книга}}`, `{{cite web}}`, как в русскоязычной Википедии и MachineLearning.ru. | ||
| - | + | Важные понятия оформляй как ссылки на другие статьи энциклопедии, например: `[[Китайская комната]]`, `[[Сильный искусственный интеллект]]`, `[[Символический искусственный интеллект]]`, `[[Большая языковая модель]]`, `[[Тест Тьюринга]]`, `[[Когнитивная наука]]`. | |
| - | Важные понятия оформляй как ссылки на другие статьи энциклопедии, например: `[[ | + | |
| - | + | ||
Используй вики-разметку. Не используй шаблон `{{о|...}}`. Если понадобятся формулы, используй теги `<tex>` и `</tex>`, а не `<math>`. | Используй вики-разметку. Не используй шаблон `{{о|...}}`. Если понадобятся формулы, используй теги `<tex>` и `</tex>`, а не `<math>`. | ||
| - | + | Статья не должна быть слишком перегруженной деталями. Избегай воды, длинных философских отступлений и чрезмерно сложных формулировок. Главная цель — понятно объяснить суть проблемы, её значение для ИИ и основные направления дискуссии. | |
| - | Статья не должна быть | + | Выведи только готовую статью в MediaWiki-разметке, без комментариев и пояснений.}} |
| - | + | ||
| - | Выведи только готовую статью в MediaWiki-разметке, без комментариев и пояснений. | + | |
| - | }} | + | |
Текущая версия
Статья написана с помощью LLM
Статья Проблема заземления символов была подготовлена с использованием LLM.
Первый промпт:
| | Ты специалист в области философии искусственного интеллекта, когнитивной науки и машинного обучения, профессор в ведущем техническом университете и популяризатор науки.
Напиши энциклопедическую статью для MachineLearning.ru на тему «Проблема заземления символов» на русском языке. Придерживайся структуры и стиля, принятого в Википедии и научных энциклопедиях: текст должен быть понятным, нейтральным, хорошо структурированным и академически корректным.
Целевая аудитория — студенты и инженеры в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных, в том числе начинающие. Статья должна быть полезна как новичку: понятно давать определения и мотивацию проблемы, так и более подготовленному читателю: содержать связи с философией ИИ, когнитивной наукой, робототехникой, большими языковыми моделями и актуальной научной литературой.
Объясни, что такое проблема заземления символов, почему она возникает в формальных символьных системах, как она связана с различием между синтаксисом и семантикой, с аргументом «Китайская комната», с сильным искусственным интеллектом и с вопросом о том, может ли система действительно понимать значения используемых символов.
Обязательно освети работу Стивена Харнада «The Symbol Grounding Problem» 1990 года, в которой проблема была сформулирована классическим образом. Покажи основные подходы к решению проблемы: связь символов с восприятием и действием, воплощённый ИИ, робототехника, мультимодальные модели, обучение через взаимодействие со средой. Отдельно и аккуратно обсуди, почему эта проблема снова стала важной в контексте больших языковых моделей. Не делай категорического вывода о том, решают ли современные LLM проблему заземления символов; покажи разные позиции.
Не выдумывай факты, даты, имена, цитаты и источники. Используй надёжные научные источники и добавляй ссылки на них в текст статьи. В конце собери список литературы ненумерованным списком через `*`. Для источников используй шаблоны `{{{заглавие}}}.`, `{{{заглавие}}}.`, `[{{{url}}} {{{title}}}]`, как в русскоязычной Википедии и MachineLearning.ru.
Важные понятия оформляй как ссылки на другие статьи энциклопедии, например: `Китайская комната`, `Сильный искусственный интеллект`, `Символический искусственный интеллект`, `Большая языковая модель`, `Тест Тьюринга`, `Когнитивная наука`.
Используй вики-разметку. Не используй шаблон `Шаблон:О`. Если понадобятся формулы, используй теги ` |
Проверка и доработка
После генерации текст статьи был вручную проверен и отредактирован. Были уточнены формулировки, проверена структура статьи, оформлены списки, сноски, литература и категории.
``` ```

