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この議論は、ワシントン大学の教授が LLM が常識を持ち得るかどうかを疑問視したときに最高潮に達しました。ニューラル ネットワークの開発は多くの画期的な進歩をもたらしましたが、日常生活の一般的な問題に対処する場合にはまだ欠点があります。

衣服を掛けるという一般的なシナリオを例にとると、GPT-4 のパフォーマンスは満足のいくものではなく、実際的な問題の理解と解決における限界を反映しています。これは、人工知能がどのようにして生活にうまく溶け込み、人類に役立つことができるかについて考えさせるだけでなく、人間自身の認識と知恵について熟考するよう促すことにもなります。

科学的な観点から見ると、人工知能の開発はまだ継続的な探求の段階にあります。いくつかの分野では大きな成果が得られていますが、常識や生活の詳細に関しては、さらなる研究と改善が必要です。

海外の宅配便サービスと同じように、単純なようでいて、多くのつながりがあり、複雑な状況が含まれています。人工知能がこのような複雑な状況のような生活上のさまざまな問題に柔軟に対応できるようにするには、テクノロジー、アルゴリズム、データの継続的な改善も必要です。

人工知能モデルをトレーニングするときは、データの多様性と信頼性にさらに注意を払う必要があります。大量の知識や情報を網羅するだけでなく、現実のさまざまなシナリオや状況も含める必要があります。この方法によってのみ、人工知能は人間の思考をよりよく理解し、シミュレートすることができ、それによって実際的な問題を解決する能力を向上させることができます。

同時に、人工知能の発展によってもたらされる倫理的および社会的問題を無視することはできません。人工知能が生活の中でますます広く使われるようになるにつれ、その使用の安全性と公平性をどのように確保するかが解決すべき重要な課題となっています。

衣類の乾燥問題に対する GPT-4 などの人工知能モデルのパフォーマンスについて、私たちはそれを批判したり疑問を抱いたりするだけでなく、技術の進歩を促進する機会と見なすべきです。これらの欠点の徹底的な研究と分析を通じて、改善の方向性と方法を見つけ、人工知能技術の継続的な開発と改善を促進することができます。

つまり、人工知能の開発は課題と機会に満ちたプロセスです。私たちは人工知能の進歩と欠点を合理的かつ客観的な態度で捉え、人工知能が人間社会によりよく役立つように探究と革新を続ける必要があります。