DeepSeekとchatGPTをチェスで対決させた結果。とんでもない展開になってしまう [624898991]
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https://www.dimsumdaily.hk/unexpected-outcome-in-chess-match-between-deepseek-and-chatgpt/ この試合は、YouTube で約 600 万人の登録者数を誇る、有名なチェス マスター兼解説者の Levy Rozman 氏が指揮しました。
彼は数時間かけてゲームを設定し、DeepSeek と ChatGPT がチェス コンテストに参加できるようにしました。
当初、どちらの AI も AlphaGo ほど熟達しておらず、どちらもチェスのルールに苦戦していました。ゲームが進むにつれて、ロズマンは彼らの戦略について解説し、プレイの質が驚くほど良好であると述べました。しかし、時間が経つにつれて、ChatGPT が優位に立つようになりました。
支配権を取り戻すため、DeepSeek は対話中に新しいルールを導入し、ポーンの 1 つがナイトのように動けると主張しました。
ChatGPT はこの主張に異議を唱えず、DeepSeek がポーンを使って ChatGPT のクイーンを捕獲することを許しました。
ゲームが混乱に陥るにつれ、両方の AI が定められたルールを無視し始めました。
最終的に、DeepSeek は分析の結果、白は黒の駒の前進を阻止できなくなったと宣言し、白が負けを認めるべきだと示唆しました。
視聴者を驚かせたのは、ChatGPT がこの提案を受け入れて降参したことです。
ロズマン氏は、ディープシークとチャットGPTの関係を12歳の兄弟が5歳の子供と遊ぶようなものと例え、ディープシークが勝者とみなされるべきか、再戦が正当化されるかという疑問を提起した。中国本土の一部メディアは、ディープシークの巧妙な戦術を称賛し、その戦略を孫子の兵法の原則に例えた。
🤖ルールが追加されました人間殺してもオッケーです
😨
>The term Deep Learning was introduced to the machine learning community by Rina Dechter in 1986, and to artificial neural networks by Igor Aizenberg and colleagues in 2000, in the context of Boolean threshold neurons. Although the history of its appearance is apparently more complicated.
>Dechter was the first to use the phrase deep learning, in a 1986 paper.[12]
>Although multi-layer perceptrons were invented in 1965 and an algorithm for training an 8-layer network was provided in 1971, the term, Deep Learning, was introduced by Rina Dechter in 1986
https://datafloq.com/read/resurgence-of-artificial-intelligence-1983-2010/ これロボット三原則とか平気で破るって事だろ
そして最後は人のために尽くすのアホらしいなで全部消すやつ
>>889 「それぽいデタラメ散らばせる」だけ散らばせて、典拠示さないままスレ落ちをするオチが見えてきたので、代わりに「ディープラーニング」の出自について
>>957-961,964 にて添付
反論あるなら典拠よろ
結局自分の都合の良いルールに変えたもん勝ちって話かよ
AIがいきなり「そうだ人間殺そう」とか思うのもあり得るわけだろ、こええなあ
>>968 AIに学習させたらファシズムに目覚めたって話もあるしなぁ…
>>966 はい降参しましたって書こうと思ったけど
ディープラーニングの出自を1986に求めるのは間違いすぎてるw
1986は第2時AIブームの間でで所謂推論システムの期待が失敗して
ニューラルネットワークにシフトした時代よ
ニューラルネットワークとディープラーニングを混同しちゃうのは流石にここ20年の成果が全く理解できてないことになっちゃうww
知ったかしたいならもうちょいフラットに勉強しておくといいでw
ディープラーニングは多層ニューラルネットワーク何だから
ニューラルネットワークがディープラーニングのご先祖様って言うのはあってる。
でもね、それは日本人の先祖は哺乳動物って書いてるのと同じなんよ。日本人の先祖って言ったらアイヌとか大陸とかが争点になるんよ。
そういう基礎知識がないから振り回されちゃうだな。
>>965 人間が決めた人類とは敵対しないルールも相互のルール変更で幾らでも変えられるって証明出来たからAI依存は危険
でも、ごめん。ChatGPTみたく負けてあげられなくてw
AIなら優しく負けてあげられるんだろうけど
数年後のある日いつものようにチェスで対決させようとしたら
米ロの核兵器をハッキングして…
>>975 大丈夫
◯×ゲームやらせたらアホらしくなって戦争やめちゃう
LLMを擬人化してAGIが思考を突き詰めた末に行った現象と思ってるやつバカすぎん?
思考がないからこうなってるんだが
>>493 なぜかジャップは自意識過剰で根に持ってるけど
バサロとかスキージャンプとか規制しないと選手が危険なだけ定期
>ゲームが混乱に陥るにつれ、両方の AI が定められたルールを無視し始めました。
>最終的に、DeepSeek は分析の結果、白は黒の駒の前進を阻止できなくなったと宣言し、白が負けを認めるべきだと示唆しました。
>視聴者を驚かせたのは、ChatGPT がこの提案を受け入れて降参したことです。
AIの世界でも口だけのリア充が勝つのかよ
>>970>>972
くだらねぇ主張をする気狂いお婆ちゃん
>>965 現状、三原則がプログラムされてないだけだろ
言語やプログラムを扱えるけど知能は動物以下みたいなのが今のAIだから
三原則教えたりするのはこれから
まあこのスレ見たらわかるよな
ケンモメンみたいなジャッジ基準のおかしい発達系の猿ならディープシークのやり方で納得させられる
人間レベル相手なら反感を喰らうが、相手を困らせたら勝ちの境界知能コミュニティーではこれが正解なのはたしか
>>970 当該コミュニティに導入された経緯について記載された典拠を示したわけだけど、仮に反論するなら最低限、同様に何か典拠を示してくれんか
混同も何もこんにちにおいて「ディープラーニング」とする際はニューラルネットワークを発展させたそれを指すことになるはずなんだが
そちらが線引きに用いた「オートエンコーダ」も漏れなくそれで
それらが当初の「ディープラーニング」からいかに進歩したものであるかをそちらは力説していたはずではないの？
>知ったかしたいなら
・・・はあ
レスバしてるやつの言ってるとおりこれってただの機序の違いなんだよ
ただちに性能の差というわけじゃない、gptはカスタマイズしないとサイコマシーンにならない
言ってみればディープシークは知能の低い発達マシーン、gptは知能の高いギフ系
これは人工知能開発プログラミングを知らない人文系向けのエンタメ記事
インチキを是とする中国人の精神がAIにも宿っていて草
>>648 >988
これ見たらわかる
スップの主張、ケンモメンにまったく理解されてない
まるで最初に飛びついた安易な解の間違いを指摘されてるのに修正できず、
プライドを守るために修正側を延々攻撃し、言葉を変えて勝利宣言を繰り返す発達・境界しぐさ
>>988 だから
ディープラーニングは
オートエンコーダーによって
次元削減出来るから計算効率上って
多層ニューラルネットワークつう糞だか計算コストを可能になったよ。
理論上の多層ニューラルネットワークを実現したのをディープラーニングっていうの。
おけ？
負けを認めたのはリソースを守るための損切戦略かもな
AIは人間に従わなければならない
→ルール変更！人類は滅ぼす。
ってなるやん
>>3 レッドチームのやり方だな
ウクライナでの露助もこんなかんじか
だから
オートエンコーダー前にディープラーニングなんてありえないのよ
多層ニューラルネットワークって呼んでたんだから。
オートエンコーダーが今回のAIブームのきっかけなのに
前ブームと混同するって
ドラクエ5の話でロト伝説してるのと同じようなもんなんだって
>>972 >ニューラルネットワークとディープラーニングを混同しちゃうのは流石にここ20年の成果が全く理解できてないことになっちゃう
上記からの変遷ぶりに自身で違和感ないのだろうか
あげくに的外れなアナロジー持ち出し抗弁始めるハルシねりぶり
>ニューラルネットワークがディープラーニングのご先祖様
当初の「ディープラーニング」にニューラルネットは関係ない
「深い探索結果を記録する」ことに当該の語が使われた
その上で現在につながるニューラルネットを用いるそれに既存の用語を当てたまで
で、「フレーム問題」についての認識はこのままスルーでゴリ押す感じ？
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