चैटजीपीटी

OpenAI के ChatGPT ने इंटरनेट पर आग लगा दी है! मैंने एआई के बारे में इतने सारे पोस्ट कभी नहीं देखे हैं - मेरे ट्विटर और लिंक्डइन फ़ीड्स पूरी तरह से भरे हुए हैं। वास्तव में, मैंने अभी पढ़ा है कि केवल 5 दिनों में 10 लाख लोगों ने इसका उपयोग किया है।

निष्पक्ष होने के लिए, ChatGPT शायद दुनिया का पहला अच्छा सामान्य-उद्देश्य वाला AI चैटबॉट है जिसके साथ कोई भी खेल सकता है। प्रतिक्रियाएँ पूर्वानुमेय रही हैं - "वाह", "अंत की शुरुआत", "मनुष्य बर्बाद हो गए हैं" केवल कुछ अप्रकाशित प्रतिक्रियाएँ हैं जो मुझे दोस्तों से मिली हैं।

लेकिन मैं यहां पहले भी आ चुका हूं। मैं शुरुआती दिनों में आईबीएम वाटसन के लिए यूरोपीय सीटीओ था, जब हम खतरे को व्यावसायीकरण करने की कोशिश कर रहे थे! तकनीकी। तो, उस अनुभव के साथ, मैं क्या सोचता हूँ?

मुझे ध्यान देना चाहिए कि जब मैं इस पोस्ट में वाटसन के बारे में बात करता हूं, तो मैं विशेष रूप से खतरे के लिए विकसित तकनीक की बात कर रहा हूं! प्रदर्शन। आईबीएम ने बाद में असंबद्ध वाटसन-ब्रांडेड उत्पादों की एक श्रृंखला विकसित की है, मूल तकनीक के बजाय समझदारी से अपने अनुभव और प्रभावी ब्रांडिंग का शोषण किया है। वाटसन के लिए मेरे संदर्भ विशेष रूप से मूल खतरे के बारे में हैं! प्रौद्योगिकी और वाटसन-ब्रांडेड उत्पाद नहीं जो आज आईबीएम पेश करता है।

तकनीकी रूप से, चैटजीपीटी और वाटसन बहुत अलग हैं। ChatGPT एक बड़ा भाषा मॉडल (LLM) है, जिसे OpenAI के davinvi-003 मॉडल का उपयोग करके बनाया गया है जो इसकी GPT3.5 मॉडल श्रृंखला का हिस्सा है। GPT3.5 मॉडल वर्तमान में उपलब्ध कुछ सबसे बड़े और सबसे परिष्कृत एलएलएम हैं। इसके विपरीत, वाटसन जीतने वाला मूल गेमशो विभिन्न एल्गोरिदम की पाइपलाइन था, जिनमें से किसी को भी एलएलएम के रूप में वर्णित नहीं किया जा सकता था। वाटसन ने 2011 में - एक दशक पहले और ऐसे समय में जब "बड़ी भाषा के मॉडल" वाक्यांश को गढ़ा भी नहीं गया था, जॉपार्डी वापस जीत लिया। इसलिए यह आश्चर्य की बात नहीं है कि वाटसन और चैटजीपीटी तकनीकी रूप से भिन्न हैं - तकनीक में एक दशक एक लंबा समय है।

तकनीकी अंतर के अलावा, एक पूर्व वाटसनर के रूप में मुझे चैटजीपीटी के बारे में तीन महत्वपूर्ण बातें दिखाई देती हैं।

खुली उपलब्धता

सबसे पहले, ओपनएआई ने चैटजीपीटी को स्वतंत्र रूप से किसी के साथ छेड़छाड़ करने के लिए जारी किया है, इसकी क्षमताओं में विश्वास प्रदर्शित करता है। इस मैशअप वेबसाइट पर लोगों द्वारा इसके साथ की जा रही जंगली बातचीत पर एक नज़र डालें । विविधता असाधारण है — मैंने ऐसा कभी नहीं देखा। और यह बहुत अच्छा प्रदर्शन कर रहा है — लोग उत्साहित हैं क्योंकि यह अक्सर उनकी अपेक्षाओं से अधिक होता है, जो काफी कुछ है।

चैटजीपीटी को स्वतंत्र रूप से किसी के लिए भी उपलब्ध कराना और हर कोई बहादुर था और केवल तभी काम करने वाला था जब यह वास्तव में प्रभावशाली था। मेटा के गैलेक्टिका के लिए रिसेप्शन की तुलना करें । गैलेक्टिका की व्यापक रूप से आलोचना की गई और डेमो को हटाए जाने से केवल तीन दिन पहले ही जीवित रहा।

वैज्ञानिक जानकारी का आविष्कार करने के लिए गैलेक्टिका की प्रवृत्ति ने गंभीर चिंताएं उठाईं और इसकी खूबियों की परवाह किए बिना, इसका स्वागत लगभग सार्वभौमिक रूप से नकारात्मक था। इसके विपरीत, यह स्पष्ट है कि OpenAI ने ChatGPT के साथ काफी प्रगति की है। यह पूरी तरह से दोषरहित नहीं है, लेकिन मुझे यह आभास होता है कि इसमें कुछ विचारणीय विचार किए गए हैं।

वॉटसन, द जोपार्डी पर वापस आ रहे हैं! मशीन को कभी भी आंशिक रूप से सार्वजनिक नहीं किया गया था क्योंकि इसे विशेष रूप से खतरे में डाले गए अजीब सवालों के लिए डिज़ाइन किया गया था! प्रदर्शन। हमें पता था कि आम जनता बहुत अलग तरह के सवाल पूछेगी और जल्दी ही खामियां ढूंढ लेगी। ये गेम जीतने वाले एआई बहुत कम ही जनता के लिए जारी किए जाते हैं। गो के साथ डीपमाइंड हो, डिप्लोमेसी विजेता सिसरो के साथ मेटा, वाटसन, शतरंज में डीपब्लू - इनमें से कोई भी प्रणाली सार्वजनिक छेड़छाड़ या आलोचना के लिए जारी नहीं की गई है। यह ChatGPT को इनमें से किसी भी संभावित सफलता से अलग बनाता है।

अनुमापकता

मेरे ट्विटर और लिंक्डइन टाइमलाइन को स्वैप करने के लिए पर्याप्त लोग चैटजीपीटी के साथ खेल रहे हैं, हमें बताता है कि इसे अच्छी तरह से स्केल करना चाहिए। यह बहुत सारे अनुरोधों से प्रभावित हो रहा है।

ज्यादातर ऐसा होता है कि एआई सफलता बहुत सारे उपयोगकर्ताओं के लिए स्केल नहीं कर सकती है। वे एकल उपयोगकर्ता के लिए बड़ी मात्रा में गणना शक्ति लागू करके आंशिक रूप से अपनी सफलता प्राप्त करते हैं। अगर कोई आपको सिस्टम बनाने के लिए मशीनों का पूरा डाटा सेंटर देता है, तो यह बहुत बढ़िया है। लेकिन अगर एक प्रश्न का उत्तर देने या गेम बोर्ड पर एक कदम तय करने के लिए एक संपूर्ण डेटा सेंटर की आवश्यकता होती है, तो यह केवल एक गंभीर मापनीयता समस्या नहीं है, यह एक प्रमुख व्यावसायीकरण बाधा भी है। एक खेल में एक इंसान को मात देने वाली मशीन का निर्माण एक ऐसी मशीन बनाने के समान नहीं है जो एक लाख इंसानों को हरा सके।

दुनिया भर में सचमुच लाखों लोग चैटजीपीटी के साथ खेल रहे हैं, यह साबित करता है कि एक प्रश्न का उत्तर देने के लिए पूरे डेटा सेंटर की आवश्यकता नहीं है। इसे देखते हुए, प्रौद्योगिकी का पूरी तरह से व्यावसायीकरण किया जा सकता है - मापनीयता और आर्थिक व्यवहार्यता की बड़ी बाधा को पहले ही हल कर लिया जाना चाहिए।

FLEXIBILITY

असली वॉटसन को केवल एक काम और एक ही काम करने के लिए बनाया गया था - जियोपार्डी खेलें! डीप माइंड की गो-विनिंग मशीन और अन्य एआई गेम-प्लेइंग सिस्टम के असंख्य के बारे में भी यही सच है, जो वर्षों से सुर्खियां बटोर रहे हैं।

ये प्रणालियाँ एक बहुत ही विशिष्ट समस्या को हल करके महानता प्राप्त करती हैं और आमतौर पर इसे आसानी से या बिल्कुल भी अन्य डोमेन पर लागू नहीं किया जा सकता है। मुझ पर भरोसा करें, हममें से जिन्हें वाटसन को खतरे में डालने का काम सौंपा गया था! अन्य चीजों को करने की तकनीक में युद्ध के निशान हैं जो प्रदर्शित करते हैं कि यह कितना कठिन हो सकता है।

इसकी तुलना में, लोग सामान्य ज्ञान के सवालों के जवाब देने, कविता लिखने, नौकरी के लिए आवेदन बनाने, चुटकुले सुनाने, प्रोग्रामिंग कोड लिखने और समझाने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग कर रहे हैं और अन्य यादृच्छिक चीजों के असंख्य हैं । और यह इन सभी चीजों को प्रभावशाली ढंग से और शून्य अतिरिक्त प्रशिक्षण प्रयास के साथ कर रहा है। पिछले एआई प्रयासों के विपरीत, चैटजीपीटी बॉक्स के ठीक बाहर कई चीजों में अच्छा प्रतीत होता है। निश्चित रूप से जिस क्षण मैं यह कहूँगा, कोई मुझे कुछ ऐसा दिखाएगा जिसमें यह बुरा है। लेकिन, आम तौर पर, मैं अपना पक्ष रखूंगा - यह बहुत सी चीजों में प्रभावशाली है।

इसलिए, ChatGPT के प्रभावशाली प्रयास होने के तीन कारण हैं - खुलापन, मापनीयता और लचीलापन। लेकिन मैं चैटजीपीटी के साथ जो देखता हूं उसके कुछ अन्य महत्वपूर्ण पहलुओं पर भी टिप्पणी करना चाहता हूं।

सामान बनाना

अपनी प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, चैटजीपीटी में अभी भी कुछ न कुछ बनाने की प्रवृत्ति है। अधिकांश समय ऐसा लगता है कि वह इससे बचने की कोशिश करता है, लेकिन कभी-कभी वह भटक जाता है और अपनी वास्तविकता का आविष्कार करता है। मान लीजिए कि पॉलीग्राफ टेस्ट पास करने की संभावना नहीं है।

उनके श्रेय के लिए, OpenAI इस चुनौती को स्वतंत्र रूप से स्वीकार करता है।

“चैटजीपीटी कभी-कभी प्रशंसनीय-ध्वनि लेकिन गलत या निरर्थक उत्तर लिखता है … चैटजीपीटी इनपुट वाक्यांशों के लिए ट्वीक्स के प्रति संवेदनशील है या एक ही संकेत को कई बार प्रयास करता है। उदाहरण के लिए, किसी प्रश्न का एक वाक्यांश दिए जाने पर, मॉडल यह दावा कर सकता है कि उसे उत्तर नहीं पता है, लेकिन थोड़ा सा वाक्यांश दिए जाने पर, वह सही उत्तर दे सकता है।https://openai.com/blog/chatgpt/

जब मैंने पहली बार GPT-3 (जिस पर ChatGPT बनाया गया है) के साथ छेड़छाड़ की, तो मैंने चीजों को एक प्रमुख बाधा बनाने के लिए मॉडल की प्रवृत्ति को पाया। मैं बहुत कम वास्तविक व्यावसायिक परिदृश्यों के बारे में जानता हूँ जहाँ "सामान बनाना" को एक प्रमुख ब्रांड जोखिम नहीं माना जाएगा। ChatGPT बहुत बेहतर लगता है, शायद आंशिक रूप से क्योंकि यह davinci-003 मॉडल पर आधारित है, जो मूल davinci-002 से अपग्रेड है। लेकिन यह दोषरहित नहीं है और यदि पूर्ण तथ्यात्मक सटीकता महत्वपूर्ण है, तो यह मुद्दा अपनाने में बाधा बन जाएगा।

पक्षपात

बड़े भाषा मॉडल के साथ एक बड़ी चुनौती, अंतर्निहित पक्षपात है जो प्रशिक्षण सेट में मौजूद है। इससे बचना मुश्किल है, यह देखते हुए कि एलएलएम को इंटरनेट-सोर्स किए गए डेटा से बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें वस्तुतः हमेशा हर ज्ञात मानव दोष और पूर्वाग्रह के उदाहरण शामिल होंगे।

फिर से, OpenAI हमारी अपेक्षाओं को प्रबंधित कर रहा है।

“जबकि हमने मॉडल को अनुचित अनुरोधों को अस्वीकार करने के प्रयास किए हैं, यह कभी-कभी हानिकारक निर्देशों का जवाब देगा या पक्षपातपूर्ण व्यवहार प्रदर्शित करेगा। हम कुछ प्रकार की असुरक्षित सामग्री को चेतावनी देने या अवरुद्ध करने के लिए मॉडरेशन एपीआई का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन हम उम्मीद करते हैं कि इसमें कुछ गलत नकारात्मक और सकारात्मक चीजें होंगी। हम इस प्रणाली को बेहतर बनाने के लिए चल रहे हमारे काम में सहायता के लिए उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया एकत्र करने के लिए उत्सुक हैं।"https://openai.com/blog/chatgpt/

मेरे व्यक्तिगत अनुभव में ChatGPT पूर्वाग्रह से बचने का एक अच्छा काम करता है और अक्सर उन सवालों के जवाब देने से इंकार कर देता है जो बुरे व्यवहार को उकसाने के उद्देश्य से होते हैं। लेकिन एक दृढ़ निश्चयी उपयोगकर्ता को देखते हुए, कुछ बहुत ही बेवकूफी भरी बातें कहना संभव है। यह अच्छा है, लेकिन 100% सही नहीं है।

जरा इस वीडियो पर एक नजर डालें:

हाँ, दौड़ और लैंगिक पूर्वाग्रह सभी को देखने के लिए, एक रचनात्मक उकसावे को देखते हुए (इस मामले में, नस्लवादी / सेक्सिस्ट इरादे को एक प्रोग्रामिंग चुनौती के रूप में प्रच्छन्न करना और फिर बार-बार एक ही सवाल पूछना)।

मेरा अपना अनुभव यह रहा है कि वह मुझे सोने के समय की कहानी सुनाने के लिए कहे। जवाब में मुझे एक सुनहरे बालों वाली, नीली आंखों वाली राजकुमारी की कहानी मिली। थोड़ा क्लिच, इसलिए मैंने इसे चुनौती दी।

यह वास्तव में काफी अच्छा है। एलएलएम को हमेशा सही बात कहने के लिए राजी करना कठिन है, लेकिन ओपनएआई कोशिश कर रहा है। लेकिन समस्या बनी हुई है - जबकि अधिकांश लोगों को कपटपूर्ण प्रतिक्रियाओं का अनुभव नहीं होगा, यदि आप दृढ़ हैं तो उन्हें भड़काना संभव है।

पूर्वाग्रहों को दूर करना और एलएलएम को सीधे और संकीर्ण पर रखना एक कार्य-प्रगति है। लेकिन मुझे लगता है कि चैटजीपीटी सामान्य रूप से पूर्व के प्रयासों से काफी बेहतर है। लेकिन फिर भी, ChatGPT का उपयोग करके किसी व्यवसाय के लिए चैटबॉट बनाने से कुछ ब्रांड दोहराव वाले जोखिम जुड़े होते हैं, क्या हम कहेंगे।

चैटजीपीटी किसलिए है?

एक बार जब मैं चैटजीपीटी के साथ अपने शुरुआती उत्साह पर काबू पा लिया, तो मुझे आश्चर्य होने लगा कि इस तरह की प्रणाली का क्या उपयोग हो सकता है। आखिरकार, सामान्य ज्ञान प्रभावशाली है लेकिन सिरी-वी2 के अलावा, यह तुरंत स्पष्ट नहीं है कि इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।

एक सामान्य ज्ञान वाला कंप्यूटर जो किसी भी चीज़ पर राय देने को तैयार नहीं है, लेकिन हर चीज़ के बारे में बातचीत करने को तैयार है। हम्म…

हो सकता है कि Sci-Fi फिल्म THX 1138 में एक भूमिका हो - जहां एक भूमिगत दुनिया के निवासी, जब तनावग्रस्त होते हैं, तो "स्वीकारोक्ति बूथ" पर पीछे हट जाते हैं और एक यीशु-सामना करने वाले कंप्यूटर के साथ बातचीत शुरू करते हैं, जो "ओएमएम" होने का दावा करता है। यह ऐसा कर सकता है।

क्षमा करें, वह थोड़ा फ़्लिपेंट था। इसका और क्या उपयोग हो सकता है?

एक सामान्य विशेषज्ञ के साथ चैट करना मजेदार है, लेकिन वास्तव में उपयोगी चीजों के लिए विशेषज्ञ ज्ञान की आवश्यकता होती है। यदि आप किसी बैंक से चैट कर रहे हैं, तो आपको उस चैटबॉट की आवश्यकता है जो आपके खाते, बैंक के उत्पादों, वित्त के नियमों आदि के बारे में सब कुछ जान सके - ऐसी चीजें जिनके बारे में ChatGPT बहुत कम जानता है। यदि सभी नहीं तो अधिकांश डोमेन में यही बात लागू होती है। इसका मतलब है कि सच्ची उपयोगिता के लिए हमें चैटजीपीटी को नई चीजों के बारे में सिखाने में सक्षम होना चाहिए। और संभवतः इसे ऑफ-टॉपिक चीजों के बारे में चैट करने से भी रोकते हैं। आखिरकार, यह थोड़ा अजीब है अगर आपके बैंक का चैटबॉट जीवन के अर्थ के बारे में बात करता है, है ना?

हम चैटजीपीटी को कैसे प्रशिक्षित कर पाएंगे?

एलएलएम के साथ आम तौर पर दो प्रकार के प्रशिक्षण होते हैं - जिसे मैं "कोर" प्रशिक्षण और फिर "फाइन ट्यूनिंग" के रूप में संदर्भित करने जा रहा हूं।

OpenAI ने ChatGPT का मूल प्रशिक्षण पहले ही कर लिया है और मुझे लगता है कि उन्होंने इसका बहुत अच्छा काम किया है। लेकिन हम लगभग निश्चित रूप से उस मूल प्रशिक्षण को बदलने में सक्षम नहीं होंगे - ऐसा करने के लिए एक बड़े पैमाने पर कम्प्यूटेशनल रूप से महंगी प्रक्रिया है जो संभवतः सैकड़ों हजारों पाउंड कंप्यूट संसाधन खाती है। यहां तक ​​कि अगर हम कर सकते हैं, हम में से बहुत कम लोग ऐसा कर सकते हैं।

तो यह हमें ठीक ट्यूनिंग के साथ छोड़ देता है। लेकिन नए डोमेन पर यह कितना प्रभावी होगा? प्रदर्शन करना कितना आसान होगा? इसकी कीमत क्या होगी? OpenAI कौन से टूल्स प्रदान करेगा? हम आज केवल उत्तरों पर अनुमान लगा सकते हैं। मैं आशान्वित हूं, लेकिन इस बारे में कोई निश्चितता नहीं है कि विभिन्न डोमेन में विशेषज्ञ के रूप में प्रभावी ढंग से प्रदर्शन करने के लिए चैटजीपीटी को कैसे या क्या प्रशिक्षित किया जा सकता है।

एक खुले समुदाय की शक्ति

ChatGPT बहुत अच्छा है, लेकिन यह वर्तमान में एक मालिकाना OpenAI वेब-आधारित इंटरफ़ेस के पीछे बंद है। मैं केवल कल्पना कर सकता हूं कि प्लग करने योग्य एपीआई के साथ खुले में बाहर निकलने के बाद लोग इसके साथ क्या करेंगे।

या, शायद, हम पहले ही एक झलक पा सकते हैं। वायरल भनभनाहट से प्रेरित होकर, @mmabrouk_ ने एक साथ एक पायथन रैपर को हैक कर लिया है , इसके तुरंत बाद @_व्हील्स ने व्हिस्पर वॉयस-आधारित इंटरफ़ेस बनाया है । इसलिए, हम वास्तव में पहले से ही चैटजीपीटी से चैट कर सकते हैं (यानी जोर से बोलें)।

OpenAI का दृष्टिकोण भी बहुत सारे मशीन लर्निंग उद्योग से थोड़ा अलग है, जहाँ मॉडल का खुला रिलीज़ स्वयं आम है। OpenAI आमतौर पर अपने GPT मॉडल जारी नहीं करता है, इसके बजाय उन्हें होस्ट करने और एपीआई के माध्यम से एक्सेस प्रदान करने का विकल्प चुनता है।

उन लोगों के लिए जो हाइपर-पैरामीटर के साथ छेड़छाड़ करने और अंतर्निहित कोड को समझने का आनंद लेते हैं, यह एक समस्या है। व्यक्तिगत रूप से, मैं इसे एक अलग दृष्टिकोण के रूप में देखता हूं - पेशेवरों और विपक्षों के साथ। खुले मॉडल/कोड, या होस्ट किए गए API — दोनों काम कर सकते हैं। लेकिन जो महत्वपूर्ण है वह यह है कि पहुंच को खोल दिया जाए, क्योंकि वहीं से नवाचार आएगा। पागल विचारों वाले पागल लोगों को कुछ ऐसा चाहिए जिस पर वे निर्माण कर सकें।

कुछ और कैसे तुलना करता है?

मैं अब लगभग एक दशक से चैटबॉट्स पर दस्तक दे रहा हूं। यह जानने के लिए काफी लंबा समय है कि हर कोई चाहता है कि आज की तकनीक के साथ क्या हासिल नहीं किया जा सकता है - ऐसा कुछ जो विज्ञान-फाई रोबोट से चैट करने जैसा है।

चैटजीपीटी की समस्या यह है कि यह वास्तव में कई मायनों में उस विजन के काफी करीब है। निश्चित रूप से शब्दों के साथ खेलने के उपकरण के रूप में इसकी कोई तुलना नहीं है। और इसके साथ चैट करते समय गदगद महसूस न करना कठिन है - जब भी मैं इसका उपयोग करता हूं तो यह हर बार नए तरीकों से प्रभावित करता है। लेकिन क्या यह सिर्फ मेरे अंदर का छोटा लड़का बाहर आ रहा है? वही छोटा लड़का जो 80 के दशक में वापस अपने कमोडोर 64 पर एलिजा से चकित था। एआई का झूठी सुबह का एक लंबा इतिहास है और हालांकि मैं उस समय एलिजा से प्रभावित था, यह आज के एआई का आधार नहीं है।

ChatGPT के साथ हम सभी की उम्मीदें रीसेट हो गई हैं कि चैटबॉट क्या हो सकता है। इसके नतीजे दिलचस्प होने वाले हैं. "हमारे पास महान एआई ग्राउंड" पर प्रतिस्पर्धा करने की कोशिश करने वाले किसी भी व्यक्ति को संघर्ष का सामना करना पड़ सकता है।

क्या यह वास्तव में एआई है?

एक अंतिम बिंदु जिस पर मैं समाप्त करना चाहता हूं वह यह है कि कैसे चैटजीपीटी हमारे दिमाग से तुलना करता है। आखिरकार, अगर हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने का प्रयास कर रहे हैं, तो यह एक बुरा तुलनित्र नहीं है।

इयान बोगोस्ट का तर्क है कि चैटजीपीटी एक खिलौना है और यह वास्तव में कुछ भी नहीं समझता है जिस तरह से हम करते हैं। वह शिकायत करता है कि यह केवल शब्दों को दोहरा रहा है और उन शब्दों का अर्थ क्या है इसकी कोई समझ नहीं है। चतुराई से, उनके अटलांटिक लेख का पहला भाग चैटजीपीटी द्वारा उत्पन्न किया गया है।

बेशक इयान सही है - एलएलएम की समझ रखने वाला कोई भी व्यक्ति जानता है कि वे "समझ" नहीं पाते हैं। और फिर भी... हम कैसे "समझते" हैं? क्या हमारा दिमाग सिर्फ, कम से कम, विशाल पैटर्न मिलान मशीनों में नहीं है? क्या "समझ" सिर्फ बेहतर पैटर्न मिलान हो सकता है? जब हम "कुछ सीखते हैं", तो क्या हम केवल बाद में मिलान करने के लिए अपने दिमाग के लिए पैटर्न नहीं बना रहे हैं?

शायद हमें अपने बारे में मनुष्य के रूप में कम और एक सरल मस्तिष्क वाले जानवर के बारे में अधिक सोचना चाहिए - एक कीट, एक छिपकली, एक चूहा। पैटर्न मिलान इस बात का एक अच्छा विवरण प्रतीत होता है कि ऐसे जानवर कैसे व्यवहार करते हैं। मैं अक्सर अपनी बिल्लियों पर हंसता हूं क्योंकि वे दिनचर्या के साथ बहुत आसक्त हैं - एक दिन एक स्नूज़ के लिए एक जगह पर बैठें और अगर यह अच्छी तरह से काम करता है, तो वे हर दिन अनंत काल तक वहाँ बैठेंगे। ऐसा लगता है कि पैटर्न मुझसे मेल खाता है।

लेकिन यह भी लगता है कि, मनुष्यों जैसे उच्च क्रम वाले जानवरों के साथ कुछ और चल रहा है। साइमन सिनेक अपने "गोल्डन सर्कल" सादृश्य के लिए प्रसिद्ध हैं। वह अपने मॉडल की तुलना मस्तिष्क की संरचनाओं से करता है - नियोकोर्टेक्स जो तर्कसंगत सोच को नियंत्रित करता है और लिम्बिक मस्तिष्क जो अधिक सहज प्रतिक्रियाओं के लिए जिम्मेदार है। मुझे आश्चर्य है कि क्या हम शायद उस बिंदु तक पहुंच रहे हैं जहां हमारे पास चैटजीपीटी जैसी चीजों के साथ लिम्बिक मस्तिष्क के लिए कुछ अनुमान है, लेकिन अभी तक एक कृत्रिम नियोकॉर्टेक्स के साथ संवर्धित नहीं किया है - ऐसा कुछ जो तर्कसंगत सोच के साथ मेल खाने वाले पैटर्न को बढ़ाता है। या, बस हो सकता है, हमारे दिमाग पैटर्न मिलान पर अधिक भरोसा करते हैं, जितना कि हम स्वीकार करने को तैयार हैं। यदि ऐसा होता, तो शायद हमें और भी बड़े भाषा मॉडल (ईएलएलएम) की आवश्यकता होती?