Արհեստական Բանականություն

Home

Լեզվաբանություն

ՀԹՏ

Բնական խոսք սերող համակարգերի մասին (OpenAI-ի chatGPT երկխոսական գործիքից օգտվելու համար պետք է հաշվեհամար ստանալ` տես Ընդհանրական ցանկի #4 կետը)

1. AI Search Engine for Research - Consensus: Find & understand the best science, faster. An academic search engine powered by AI to make the world's best knowledge more accessible.

2. Boltzmann Machines: Statistical Physics meets Neural Networks (the 2025 Martin Lecture by Goeffrey Hinton)- 2024 թվականի ֆիզիկայի բնագավառի Նոբելյան մրցանակակիր Ջեֆրի Հինթոնն իր այս ելույթում բացատրում է Բոլցմանի մեքենայի գյուտը, որը չվերահսկվող խորքային ուսանման մոդելների վաղ տարբերակներից է։ Հինթոնի աշխատանքը խթանել է մի շարք ոլորտների` խոսքի ճանաչում, առարկաների դասակարգում, առաջընթացը: Նոբելյան մրցանակը շնորհվել է մեքենայի ուսանման ոլորտում հեղափոխական նվաճումների համար:

3. ChatGPT Tutorial for Developers - 38 Ways to 10x Your Productivity  - Բացատրություն թե ինչպես կարելի է օգտվել ChatGPT-ից ծրագրավորման ոլորտում, սակայն ChatGPT-ին շատ օգտակար գործիք է ցանկացաց ստեղծագործական բնագավառում:

4. Debunking the great AI lie | Noam Chomsky, Gary Marcus, Jeremy Kahn - Ժամանակակից լեզվաբանության հայրը՝ Ն. Չոմսկին եւ գիտնական, հեղինակ և ձեռնարկատեր Գ. Մար-կուսը քննարկում են` թե ինչու են ԱԲ շուրջ առասպելներն այդքան վտանգավոր, թե ինչու ԱԲ տեխնոլոգիայի վրա որպես աշխարհի փրկիչ հույս դնելու աննպատակահարմար է, եւ ինչպես ամեն բան սխալ գնաց:

5. Did Google's LaMDA chatbot just become sentient? - Google-ի խոսք սերող LaMDA ԱԲ համա-կարգի հետ կատարված հարցազրույցի մանրամասն վերլուծություն, որը բացատրում է թե ինչպես խոսքում հաջորդ բառը վիճակագրականորեն սերող համակարգը կարող է գիտակից թվալ (տես նաեւ #2):

6. Dr Stephen Wolfram says THIS about ChatGPT, Natural Language and Physics - Դր. Ս. Վոլֆրամը լուսաբանում է բնական լեզուն հաշվողականի հարթ փոխարկման ճանապարհը:

7. How Large Language Models Prove Chomsky Wrong with Steven Piantadosi - Ս. Պյանտադոսին, Բերքլիի համալսարանի հոգեբանության դոցենտ, հաշվողական և լեզվական լաբորա-տորիայի ղեկավարը, որն ուսումնասիրում է բնական լեզվի և ճանաչողության հետ կապ-ված հիմնական հաշվողական գործընթացները, խոսում է լեզվական մեծ մոդելների (LLM) մասին: Ինչպես է դա վերափոխել մեր պատկերացումները լեզվի վերլուծման և յուրաց-ման մասին: Սա Modern language models refute Chomsky’s approach to language Սթիվենի հոդվածն է, որի մասին է տեսանյութը:

8. The Impact of chatGPT talks (2023) - Prof. Max Tegmark (MIT) - ChatGPT-ի եւ այլ խոշոր լեզ-վական մոդելների ազդեցությունը ֆիզիկայի ուսուցման եւ հետազոտությունների վրա

9. Intelligence, Creativity ... ITS ALL COMPUTE-ABLE! | Denis Hassabis, Google DeepMind - Ստեղ-ծարարության կոմպյուտերային մոդելավորման մասին մտքերը (2:13) կիրառելի են լեզվա-կան մոդելավորմանը

10. Meaning and Intelligence in Language Models (C.D. Manning) - Լեզվական մոդելները գոյություն ունեն տասնամյակներ, բայց հանկարծակի նրանք փոթորկի պես ներխուժեցին մեր կյանքը: Հանրաճանաչ լրատվամիջոցների մեծ մասում ԱԲ-ն այժմ դարձել է լեզվական մոդելների հոմանիշ: Այս ելույթում ես հետադարձ հայացք եմ նետում հասկանալու համար, թե որտեղից են առաջացել լեզվական մոդելները և ինչու են դրանք այդքան դանդաղ ի հայտ եկել, հայացք եմ նետում իմ մտքերը ձեւակերպելու իմաստի, բանականության, ևն մասին: Ի՞նչ են լեզվական մոդելները հասկանում եւ ի՞նչ գիտեն, ի՞նչ է մեզ անհրաժեշտ խելացի գործակալներ ստեղծելու համար: Ք. Մեննինգը ՀԿ (տես Խոսքի նկարագրությունը Համընդհանուր Կախվածություններով) հիմնադիր հեղինակներից է:

11. Natural Language and Physics - Առաջին անգամ թվում է, որ հնարավոր է դառնում բնական լեզուն փոխարկել հաշվողական լեզվով: Դր. Ս. Վոլֆրամը ուրվագծում է առաջընթացի ճա-նապարհը եւ առաջացող խնդիրները:

12. New AI chatbot 'ChatGPT' interviewed on TV  - Բրիտանական Channel 4 News հեռուստածրագրի թղթակիցը հարցազրույց է անցկացնում ChatbotGPT ծրագրի հետ:

13. OpenAI's ChatGPT is a MASSIVE step forward in Generative AI - Տեքստ գեներացնող ԱԲ ChatGPT-ի վերջին մոդելը կարելի է օգտագործել գործնական խնդիրներ լուծելու համար:

14. Prompt Engineering Tutorial – Master ChatGPT and LLM Responses - ChatGPT-ից եւ այլ LLM-ներից ավելի ադեկվատ արդյունքներ ստանալու համար պետք է տիրապետել ճարտա-րագիտական հայցում հղելուն:

15. The Mechanistic Interpretability 

    1. Mechanistic Interpretability group - given a trained neural network that exhibits intelligent behavior, how can we figure out how it works, preferably automatically?

    2. Mechanistic Interpretability explained - Chris Olah-ը այն մարդկանցից է, որն ոչ միայն լավ հասկանում է որեւէ բնագավառ, տվյալ դեպքում ԱԲ եւ ՄՈւ, այլ նաեւ ունակ է պարզագույնս բացատրություններ տալ: LSTM-ի բացատրությունը իմ գրքում մեծապես հենվում է Քրիսի բլոգի վրա:

    3. Interpretability: Understanding how AI models think - Ինչո՞ւ են ԱԲ մոդելները քծնող, եւ ինչո՞ւ են նրանք զգայապատրանքներ ունենում։ ԱԲ մոդելները պարզապես «փառահեղ ինքնաշարունակիչներ» են, թե՞ ավելի բարդ բաներ։ Ինչպե՞ս ենք մենք ընդհանրապես գիտականորեն ուսումնասիրում այս հարցերը։

       Միացե՛ք Anthropic-ի Ջ. Բեթսոնի, Է. Ամեյսենի եւ Ջ. Լինդսիի ԱԲ մեքենական մեկնաբանելիության վերջին հետազոտությունների քննարկմանը։ Հետազոտության մասին տես Tracing the thoughts of a large language model.

16. Keynote Panel: The Golden Age: A Look at the Original Roots of Artificial Intelligence, Cognitive Science, and Neuroscience - Թեեւ ելույթներից միայն մի քանիսն են (Chomsky, Partee) կայքի թեմային առնչվում, բոլորն էլ ոգեշնչող են (չնայած որ ես դեռ Չոմսկու «տեղաշարժի» հասկանալու ճանապարհի սկզբում եմ) եւ ուշադրության արժանի: Կան մտորումներ AI-ի պատմության վերաբերյալ: Emilio Bizzi, Sydney Brenner, Noam Chomsky, Marvin Minsky, Barbara H. Partee, Patrick H. Winston - սրանք ոչ միայն արտակարգ գիտնականներ են, բայց նաեւ փիլիսոփաներ. որն է ավելի կարեվոր` դժվար է որոշել: Ուշագրավ են հետեւյալ ելույթները` Bizzi (փորձեք հետեւել գործընթացներին, որոնք տեղի են ունենում, երբ «բութ մատս շարժեմ» միտքը վերածվում է շարժման. ըստ իս մենք ուղեղի գործունեությունը ավելի լավ ենք հասկանաում, քան շարժում կատարելու հաղորդակցությունը եւ կոորդինացումը), Brenner (շատ քիչ մարդիկ են նշում, որ Ջոն ֆոն Նոյմանն է բացահայտել բջջի բազմացման այն տեսությունը, որը հետագայում հաստատվեց ԴՆԹ-ի եւ մոլեկուլային կենսաբանության այլ գյուտերով. The General and Logical Theory of Automata), Partee (շարահյուսությունից -> իմաստ)

17. Cognitive Linguistics by Thomas Hoffmann

    1. Intro

    2. Embodiment

    3. Attention, Perception and Viewpoint

    4. Frames and Frame Semantics

    5. Construction Grammar

    6. Multimodal Communication

    7. Cognitive Sociolinguistics

18. Մարդկային և արհեստական բանականություն. ի՞նչ գիտենք և ի՞նչ չգիտենք - «Գիտնա-կանները փիլիսոփաների կարիք ունեն»,- ասում է Ֆիզիկայի ուսուցիչ Արամ Փախչա-նյանը։ Ե՞րբ խզվեց գիտության և փիլիսոփայության կապը, ինչո՞ւ են փիլիսոփաները սպասարկում գիտության շահերը, արդյոք գիտելիքը միայն էմպիրիկ փորձո՞վ է ձեռք բերվում։ ՍիվիլՆեթ փոդքասթի տաղավարում Արամ Փախչանյանը խոսում է արհես-տական ու մարդկային բանականության ներկայի ու ապագայի մասին։

19. AI-powered academic research:

    1. 5 Insanely Useful AI Tools for Research (Better Than ChatGPT) - the discussion looks genuine and reasonable. I have not found second opinion on the tools described. However, in many cases my experience is similar - see, for example, Tree banks usage in linguistics: specifically compare the video from 14:30 with the comment #6 in The answer section.

    2. The Best AI Tools for Academia in 2025 - Stop Searching, Start Using! - a brief overview of new AI tools for academic research

    3. Writing a proposal (grant application) - please let me know about a better, more recents resources:

       1. How ChatGPT Makes Grant Writing 10X Easier - this looks most relevant

       2. Use AI to Write a Proposal 10X Faster

       3. Watch me fill out a grant application with AI

    4. Search and Download Research Papers for FREE (Complete Guide)

20. Richard Sutton – Father of RL (Reinforcement Learning) thinks LLMs are a dead end - The interesting part is not the "dead end" but rather the discussion of Machine and Human Learning.

21. Different LLMs compared to Perplexity (by Perplexity):

    1. how is perplexity different from other ai

    2. how is perplexity different from claude

    3. how is perplexity different from gemini

    4. how is perplexity ai different from chatgpt

       and

    5. how is perplexity different from google

       
       

Home

Լեզվաբանություն

ՀԹՏ