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. 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.

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

21. 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

       
       

Home

Լեզվաբանություն

ՀԹՏ