บทนำ: ครูที่ไม่คาดฝัน - "วัยเด็ก" ของ AI เผยเคล็ดลับการเติบโต
ตลอดประวัติศาสตร์ ภูมิปัญญาได้รับการแสวงหาจากปรัชญา จิตวิทยา และการศึกษา เพื่อเป็นแนวทางในการเลี้ยงดูคนรุ่นต่อไป อย่างไรก็ตาม ในศตวรรษที่ 21 ที่ปรึกษาที่ไม่คาดฝันได้ปรากฏตัวขึ้น นั่นคือ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โครงการที่มีความทะเยอทะยานซึ่งอุทิศตนเพื่อสร้างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งต้องใช้เงินทุนมหาศาลและความร่วมมือระดับโลก ได้กลายเป็นการจำลอง "พัฒนาการของเด็ก" ที่ใหญ่ที่สุดและมีการบันทึกไว้อย่างดีที่สุดโดยไม่ได้ตั้งใจ "จิตใจดิจิทัล" เหล่านี้ ซึ่งประกอบด้วยโค้ดและข้อมูล ให้คำศัพท์ใหม่และหลักการที่ลึกซึ้งสำหรับการเข้าใจสาระสำคัญของการรับรู้ การเรียนรู้ และการเกิดขึ้นของสติปัญญาของมนุษย์
รายงานนี้แย้งว่าการเลี้ยงดูบุตรนั้น โดยพื้นฐานแล้วคือการฝึกฝน "สถาปัตยกรรมแห่งจิตสำนึก" มันยกระดับบทบาทของพ่อแม่จากผู้สอนหรือผู้ให้บริการธรรมดาๆ ไปเป็นนักออกแบบระบบการเรียนรู้ ที่สร้างสภาพแวดล้อม กลไกป้อนกลับ และกรอบคุณค่าที่หล่อเลี้ยงการเติบโตทางความคิดอย่างพิถีพิถัน เช่นเดียวกับวิศวกรที่ออกแบบและฝึกฝนโมเดล พ่อแม่ก็ยังสร้างความตระหนักรู้ที่กำลังพัฒนา การเดินทางครั้งนี้มีพลวัต ซับซ้อน และเต็มไปด้วยความมหัศจรรย์ที่เกิดขึ้นใหม่ มากกว่าการปลูกฝังที่เรียบง่าย
รายงานนี้จะนำคุณไปสำรวจ ซึ่งเริ่มต้นด้วยระยะ "การฝึกอบรมเบื้องต้น" ของเด็ก โดยตรวจสอบว่าสภาพแวดล้อมในช่วงต้นสร้าง "ชุดข้อมูล" พื้นฐานสำหรับจิตใจของพวกเขาได้อย่างไร ต่อไป เราจะสำรวจอัลกอริทึมเบื้องหลังการเรียนรู้ ซึ่งเผยให้เห็นว่าทักษะต่างๆ สามารถเกิดขึ้นได้อย่างไรจากประสบการณ์จำนวนมหาศาล จากนั้น เราจะวิเคราะห์ศิลปะของการให้ข้อเสนอแนะและคำแนะนำ โดยถือว่ารูปแบบการเลี้ยงดูบุตรเป็นรูปแบบที่ได้รับการปรับปรุงของ "การเรียนรู้เสริมกำลังโดยใช้มนุษย์เป็นฐาน" จากนั้น เราจะกล่าวถึงวิธีที่สามารถปลูกฝังความสามารถพิเศษเฉพาะตัวของเด็กได้ผ่าน "การปรับแต่งอย่างละเอียด" ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาเปลี่ยนจากผู้ที่มีความรู้ทั่วไปไปเป็นผู้เชี่ยวชาญ ในที่สุด เราจะเผชิญหน้ากับความท้าทายที่ซับซ้อนของการ "จัดแนว" – วิธีการปลูกฝังเข็มทิศทางศีลธรรมในเด็กที่ทั้งแน่วแน่และเห็นอกเห็นใจ จุดมุ่งหมายคือเพื่อจัดเตรียมข้อมูลเชิงลึกที่เป็นระบบและลึกซึ้งให้กับพ่อแม่ยุคใหม่ ทำให้พวกเขาสามารถเข้าใจและนำทางโครงการหลายแง่มุมที่เป็นการเลี้ยงดูคนรุ่นต่อไปได้ดีขึ้น
บทที่ 1: "ข้อมูลการฝึกอบรม" ในวัยเด็ก - การสร้างโลกแห่งประสบการณ์ที่สมบูรณ์
รากฐานของ LLM: ความสำคัญเบื้องต้นของข้อมูล
การสร้าง LLM เช่น ชุด GPT เริ่มต้นด้วยการฝึกอบรมเบื้องต้น ในระยะนี้ โมเดลจะสัมผัสกับมหาสมุทรข้อมูลจำนวนมหาศาลจากอินเทอร์เน็ต หนังสือ และคลังโค้ด ความสามารถอันน่าทึ่งสำหรับการทำความเข้าใจภาษา การให้เหตุผล และการสร้าง ไม่ได้ถูกตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจนโดยวิศวกร แต่ความสามารถเหล่านี้จะสอนตนเองในโมเดล ซึ่งสามารถย่อยข้อมูลจำนวนมากและดึงรูปแบบและโครงสร้างพื้นฐานออกมาได้ ประสิทธิภาพของโมเดลมีความสัมพันธ์โดยตรงกับปัจจัยสำคัญหลายประการ: ปริมาณ ความหลากหลาย และ คุณภาพ ของข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลคือรากฐานที่โครงสร้างและสติปัญญาของโมเดลถูกสร้างขึ้น
การแปลสู่ความเป็นเด็ก: สภาพแวดล้อมเป็นชุดข้อมูล
มุมมองที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางนำเสนอโครงร่างที่น่าสนใจสำหรับการตีความพัฒนาการในวัยเด็กตอนต้น หากความสามารถของโมเดลเกิดขึ้นจากข้อมูล แล้วความสามารถทางความคิดพื้นฐานของเด็กๆ ก็มาจากการเลี้ยงดูของพวกเขา ซึ่งก็คือ "ชุดข้อมูลการฝึกอบรม" ของพวกเขา
ปริมาณ (ความสมบูรณ์ของการเปิดรับ)
LLM ใช้โทเค็นหลายล้านล้านรายการเพื่อสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับโลก สิ่งนี้เทียบได้กับกระแสคงที่ของข้อมูลทางประสาทสัมผัสและภาษาที่เด็กๆ ได้รับ เมื่อรวมกันแล้ว ความกว้างของคำศัพท์ที่เด็กๆ ได้ยิน เสียงที่พวกเขาประสบ เนื้อสัมผัสที่พวกเขาแตะต้อง และสิ่งที่พวกเขาเห็น สร้าง "ปริมาณข้อมูล" สำหรับการเรียนรู้ในช่วงต้น การค้นพบที่สำคัญในการพัฒนาระบบจิตวิทยา "ช่องว่างทางคำศัพท์" เน้นย้ำว่าเด็กๆ จากครอบครัวที่ร่ำรวยกว่าจะได้ยินคำศัพท์มากกว่าเด็กๆ จากภูมิหลังที่ยากจนประมาณ 30 ล้านคำในช่วงปีแรกๆ ของพวกเขา ทำให้เกิดความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในด้านวิชาการและประสิทธิภาพทางปัญญาในภายหลัง การสะท้อนการค้นพบใน AI การเติบโตในการรับรู้ของเด็กๆ มีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับ "ปริมาณข้อมูล" ที่พวกเขาได้รับจากประสบการณ์ในช่วงต้น
ความหลากหลาย (ความกว้างของประสบการณ์)
เพื่อให้มีความเชี่ยวชาญในงานจำนวนมาก LLM จะต้องแสดงให้เห็นถึงความหลากหลายของอินพุตสูง ซึ่งครอบคลุมรูปแบบต่างๆ มากมาย เช่น หนังสือพิมพ์ วรรณกรรม งานวิชาการ การสนทนา และคำแนะนำ ความจำเป็นสำหรับความหลากหลายแปลเป็นการที่เด็กๆ ต้องการประสบการณ์ที่หลากหลาย การเปิดเผยเด็กให้รู้จักกับดนตรีประเภทต่างๆ อาหาร ภาษา บริบททางสังคม และแม้แต่สภาพแวดล้อมทางธรรมชาติที่แตกต่างกัน สร้างจิตใจที่ปรับตัวได้และแข็งแกร่งขึ้น ผู้ที่เติบโตในสภาพแวดล้อมที่มีมิติเดียวอาจถูกจัดทำดัชนีมากเกินไปสำหรับมุมมองโลกที่แคบ และไม่สามารถเผชิญหน้ากับความท้าทายในยุคปัจจุบัน การรับรองความหลากหลายของประสบการณ์ช่วยป้องกันความคิดที่แข็งทื่อ และปลูกฝังความยืดหยุ่นและนวัตกรรม
คุณภาพ ("สุขภาพ" ของอินพุต)
"การวางยาพิษข้อมูล" ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อใช้ข้อความที่เป็นอคติ เท็จ และไม่เหมาะสมในการฝึกโปรแกรม AI ถือเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ เช่นเดียวกับมุมมองโลกที่บิดเบือน "บิต" เหล่านี้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายสำหรับโมเดลได้ การสัมผัสกับอารมณ์เชิงลบ ข้อมูลที่เป็นเท็จ ความเครียดอย่างต่อเนื่อง หรือภาษาธรรมดาๆ ให้การเป็นตัวแทนเชิงเปรียบเทียบของ "ข้อมูลที่เป็นพิษ" ซึ่งอาจก่อให้เกิดอันตรายทางความคิด อินพุตคุณภาพสูง เช่น เรื่องเล่า การเล่าเรื่องโดยละเอียด การสร้างแบบจำลองทางสังคม และงานศิลปะ ควรได้รับการพิจารณาว่าเป็นข้อมูลที่มีมูลค่าสูง ซึ่งสนับสนุนเด็กในการสร้างสถาปัตยกรรมทางความคิดที่จำเป็นต่อการเติบโต
จากผู้ให้บริการแบบพาสซีฟไปเป็นผู้ดูแลจัดการเชิงรุก
บทบาทของพ่อแม่ควรเปลี่ยนไปเป็น "ผู้ดูแลจัดการข้อมูล" เชิงรุก ที่ซึ่งพ่อแม่อย่างรอบคอบเลือกทรัพยากรที่มีคุณภาพสำหรับเด็ก รับรองความหลากหลายใน "ชุดข้อมูล" และ "ติดป้ายกำกับ" องค์ประกอบที่เป็นพิษใดๆ อย่างแข็งขัน เช่น การกล่าวถึงความคิดเห็นที่เป็นอคติ และเน้นย้ำถึงข้อพิจารณาทางจริยธรรมพื้นฐาน
การเปลี่ยนแปลงในมุมมองนำเราไปสู่การทำความเข้าใจถึงความสำคัญของสภาพแวดล้อมจากมุมมองพื้นฐาน ไม่ใช่แค่พื้นหลังที่คลุมเครืออีกต่อไป มันทำหน้าที่เป็นกลไกสำคัญที่สามารถสร้างกรอบความคิดได้ LLM พิสูจน์เชิงปริมาณถึงความเชื่อมโยงโดยตรงระหว่างเอาต์พุตและอินพุต และแนวโน้มที่คล้ายคลึงกันก็ถูกเปิดเผยโดยจิตวิทยาพัฒนาการเมื่อจับคู่ลิงก์ AI กับหลักฐานทางจิตวิทยา ดังนั้นจึงสามารถพิจารณาได้ว่าสภาพแวดล้อมไม่เพียงแต่ส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งเท่านั้น แต่ยังถูกสร้างขึ้นอย่างพื้นฐาน ส่งผลให้เกิดการแทรกแซงในช่วงต้นที่กำหนดทิศทางเริ่มต้นสำหรับเด็กทั้งในการเรียนรู้และการพัฒนาในภายหลัง
นอกจากนี้ การแนะนำ "คุณภาพของข้อมูล" ยังมีกรอบการทำงานที่เป็นกลางสำหรับการพิจารณาองค์ประกอบที่มีอยู่ในสภาพแวดล้อม แม้ว่าการเลี้ยงดูแบบดั้งเดิมอาจเน้นย้ำถึงความหมายแฝงทางจริยธรรมและอารมณ์ แต่การนำ AI มาใช้จะช่วยให้มีมุมมองที่เป็นวิเคราะห์มากขึ้น เช่นเดียวกับการพิจารณาอาหารของเด็กวัยเตาะแตะ สามารถตั้งคำถามเกี่ยวกับ "อาหารข้อมูล" ได้ ในขณะที่พิจารณาถึงผลกระทบของข้อมูลต่อจิตใจที่กำลังพัฒนา การแปลงจากอารมณ์ไปสู่กลยุทธ์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ และส่งเสริมรูปแบบการเรียนรู้
บทที่ 2: อัลกอริทึมการเรียนรู้ – วิธีที่จิตใจสร้างตัวเอง
เครื่องยนต์อัจฉริยะ: การทำนายและการจับคู่รูปแบบ
อัลกอริทึมหลักที่ขับเคลื่อน LLM ส่วนใหญ่คือการทำนายข้อมูลตามความสม่ำเสมอทางสถิติ "การทำนายคำถัดไป" เป็นคำที่กว้างขึ้นสำหรับเด็กวัยเตาะแตะ ซึ่งเรียนรู้ที่จะสร้างแบบจำลองโดยการประเมินผลลัพธ์และปรับโครงสร้างความเชื่อ ไม่ว่าจะเป็นการตอบสนองต่อรอยยิ้มของผู้อื่น การรู้ว่าวัตถุจะตกลงมา หรือการได้รับความสะดวกสบายเมื่อได้ยินคำพูด ทารกสร้างข้อสันนิษฐานและปรับแต่งแบบจำลองจิตใจอย่างต่อเนื่อง
Jean Piaget เสนอว่าเด็กๆ สร้างการแสดงโลกที่ถูกดูดซึมบนพื้นฐานของรูปร่างทางจิตใจ การเล่นอิสระสามารถพิจารณาได้ว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของ "การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน" สิ่งนี้ช่วยให้เด็กๆ ทดสอบสมมติฐานอย่างง่าย และปรับปรุงความรู้โดยรวมของพวกเขาในเรื่องนั้นๆ คล้ายกับวิธีที่ LLM ท่องไปในคอลเลกชันขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุง "การทำนายคำถัดไป" ทำให้พวกเขามีโครงสร้างที่ซับซ้อน
ความสามารถที่เกิดขึ้นใหม่: ความมหัศจรรย์ของขนาด
หนึ่งในการค้นพบที่น่าดึงดูดใจที่สุดในการวิจัย AI เกี่ยวข้องกับ "การเกิดขึ้น" ซึ่งหมายถึงความสามารถที่พัฒนาขึ้นเองเมื่อโมเดลเกินเกณฑ์ที่กำหนด แทนที่จะได้รับการสอนเกี่ยวกับเลขคณิต บทกวี หรือแม้แต่การคิดเชิงวิพากษ์ ความสามารถต่างๆ เกิดขึ้นเมื่อมีขนาด
ต้องจำไว้ว่าแบบจำลองเอกพจน์ไม่ได้ถูกสอนโครงสร้างทางไวยากรณ์ต่างๆ หรือวิธีการกำหนดความสามารถในการคิด แต่ความสามารถระดับสูงกว่าจะถูกเปิดใช้งานโดยการดูดซับข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อช่วยในการเลี้ยงดูบุตร ควรให้ความสำคัญกับการเรียนรู้พื้นฐานมากกว่าผลลัพธ์ทันที เพื่อสะสมความสำคัญทางสถิติที่ส่งผลกระทบต่อการพัฒนา
การคิดใหม่ถึงความขัดแย้งระหว่าง 'ธรรมชาติกับสิ่งแวดล้อม'
ในกรอบการทำงานที่ทันสมัยนี้ ธรรมชาติทำหน้าที่เป็นสถาปัตยกรรม ในขณะที่การเลี้ยงดูคือข้อมูลการฝึกอบรมของโมเดล แทนที่จะถามว่าสิ่งใดสำคัญกว่า จุดสนใจหลักควรอยู่ที่ว่าองค์ประกอบต่างๆ โต้ตอบและจัดโครงสร้างเอนทิตีอย่างไร
มีข้อมูลเชิงลึกหลายประการที่สามารถสร้างขึ้นได้ ประการแรก การเล่นที่ไม่จำกัดไม่ใช่ส่วนที่เหลือ เพราะมันเป็น "แบบไม่มีผู้สอน" ด้วยโครงสร้างการเรียนรู้ที่หลากหลายที่มีอยู่ กรอบความคิดสามารถเพิ่มประสิทธิภาพจากโครงสร้างต่างๆ และหลักสูตรสามารถปรับให้เป็นส่วนตัวได้ ในขณะที่ส่งเสริมการเติบโตของแต่ละบุคคล
นอกจากนี้ เนื่องจากการสะสมประสบการณ์อย่างต่อเนื่องในการพัฒนา พ่อแม่สามารถรับประกันได้ว่าทักษะพื้นฐานจะได้รับการประเมินซ้ำอย่างต่อเนื่อง เพื่อส่งเสริมการพัฒนาต่อไป พ่อแม่ต้องอดทนอย่างเต็มที่
บทที่ 3: ศิลปะแห่งการตอบรับ – การศึกษาแบบพ่อแม่ลูกใน "การเรียนรู้เสริมกำลังโดยใช้มนุษย์เป็นฐาน"
เกินกว่าการฝึกอบรมเบื้องต้น: ข้อกำหนดสำหรับการจัดแนว
แม้จะเชี่ยวชาญในการผลิตข้อความหลัง "การฝึกอบรมเบื้องต้น" แต่โมเดลก็ขาดหลักการโดยธรรมชาติ เมื่อได้รับนักวิชาการที่ผิดศีลธรรม การประดิษฐ์ที่เป็นอคติสามารถเกิดขึ้นได้ ซึ่งส่งผลเสีย การใช้ดุลยพินิจของมนุษย์เป็นรากฐาน วงจรป้อนกลับสามารถใช้เพื่อปรับเทียบและให้คำปรึกษาแก่โมเดล ผลักดันพวกเขาไปสู่ความต้องการของมนุษย์
การแนะนำ 'การเรียนรู้เสริมกำลังโดยใช้มนุษย์เป็นฐาน' เป็นวงจรอินทรีย์
เพื่อให้เปรียบเทียบได้อย่างชัดเจน แผนภูมิด้านล่างมีรูปแบบการเปรียบเทียบสำหรับการพัฒนาและการเลี้ยงดูทารก
ปฏิกิริยาของพ่อแม่ทุกคนมีความรับผิดชอบในการให้ "ชุดข้อมูลความชอบ" ที่แท้จริง เมื่อเด็กๆ แบ่งปันของเล่นให้กันและกัน การแสดงออกของพ่อแม่จะให้การเสริมแรงเชิงบวก ในทำนองเดียวกัน หากเด็กพูดกลับในลักษณะเชิงลบ ความเป็นลบทำหน้าที่เป็นสัญญาณสำหรับการเรียนรู้บรรทัดฐานทางสังคม เช่น โดยการพิจารณาว่าอะไรถูกอะไรผิด
ความสำคัญของความสอดคล้องภายใน
เมื่อระดับความชอบไม่สอดคล้องกันใน AI แบบจำลองรางวัลจะสร้างความสับสนให้กับระบบมาโคร ซึ่งมีความสำคัญต่อการเรียนรู้และการสร้างมูลค่าที่มั่นคง ข้อมูลที่สอดคล้องและให้ข้อมูลช่วยให้ทารกสร้างหน้าที่การทำงานระดับสูงในระบบนำทางทางจริยธรรมของพวกเขา
แนวคิดของการเลี้ยงดูบุตรไม่ใช่การควบคุมปฏิกิริยาโดยรวมของเด็ก แต่เป็นการเปิดเผยแบบจำลองภายในที่ขีดเส้นใต้ว่าค่านิยมต่างๆ เป็นอย่างไร จุดมุ่งหมายคือไม่ควรขึ้นอยู่กับปัจจัยภายนอกเท่านั้น แต่สอนให้ทารกเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำให้เป็นจริงและนำไปใช้ในสถานการณ์ต่างๆ สิ่งนี้อำนวยความสะดวกในการพัฒนาระบบจริยธรรมในแต่ละบุคคล
ท้ายที่สุดแล้ว เด็กๆ จะถูกสร้างขึ้นในสภาพแวดล้อมที่ประสบกับความขัดแย้งภายใน เนื่องจากรางวัลถูกสร้างขึ้นในทีมที่เป็นเอกภาพ ตัวอย่างเหล่านี้จึงส่งผลให้เกิดสัญญาณต่างๆ ที่สร้างความสับสน สิ่งนี้นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมอย่างมาก
บทที่ 4: จากผู้มีความรู้ทั่วไปไปสู่ผู้เชี่ยวชาญ—การปลูกฝังความสามารถพิเศษเฉพาะตัวผ่าน 'การปรับจูนแบบไมโคร'
พลังของการปรับจูนแบบไมโคร
ในแบบจำลอง ทักษะต่างๆ ต้องมีขั้นตอนที่จำเป็น เป็นการฝึกอบรมพิเศษในสาขาหนึ่ง เช่น การเปลี่ยนผู้ที่มีความรู้ทั่วไปทางการแพทย์ให้เป็นผู้เชี่ยวชาญ ในขณะที่เพิ่มขีดความสามารถทั่วไปให้สูงสุด
จากการมีความรู้ทั่วไปไปสู่ผู้เชี่ยวชาญ การศึกษาในวัยเด็กสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาหรือพัฒนาส่วนบุคคลได้ สามารถกำหนดได้ว่าใครคือบุคคลที่มีความสามารถผ่านชีวิตครอบครัว สังคม หรือการศึกษาที่เป็นทางการ
การกำหนดทักษะส่วนบุคคล
กระบวนการเริ่มต้นขึ้นเมื่อผู้ดูแลสังเกตลักษณะที่อาจบ่งบอกถึงจุดพัฒนาที่การปรับจูนแบบไมโครสามารถเกิดขึ้นได้ ดนตรี ความหลงใหลในไดโนเสาร์ หรือการสร้างที่ซับซ้อน ล้วนเป็นสัญญาณที่สามารถเริ่มต้นการปรับจูนได้
การสร้าง "ชุดข้อมูลการปรับจูนแบบไมโคร"
หากมีการเลือกพื้นที่ ผู้ดูแลจะต้องค้นหาพื้นที่ที่อำนวยความสะดวกให้กับข้อมูล สำหรับนักกีตาร์ ข้อมูลนี้ครอบคลุมถึงเครื่องดนตรี การฝึกสอนในมือ การแสดงดนตรี และการฝึกซ้อม ในส่วนที่เกี่ยวข้องกับวิศวกรรม เลโก้และการทัวร์พิพิธภัณฑ์ ล้วนเป็นสัญญาณที่ให้ทรัพยากรที่จำเป็นในการเปลี่ยนจุดแข็งทั่วไปให้เป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ
การรักษาสมดุลระหว่างการปรับจูนแบบไมโครและการฝึกอบรมเบื้องต้น
ทั้งคำแนะนำของมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ต้องแบ่งปันความสมดุลพื้นฐานระหว่างทักษะทั่วไปกับความเชี่ยวชาญที่มีทักษะ โมเดลไม่ต้องการทักษะพิเศษ แต่ต้องการการฝึกอบรมมากมาย นี่ถือเป็น "คำสาปของผู้เชี่ยวชาญ"
จำเป็นต้องมีกรอบการทำงานที่ชัดเจนเพื่อเน้นย้ำถึงความเสี่ยงของเด็กที่เชี่ยวชาญเกินไป คล้ายกับแนวทางของแม่เสือ โดยหลักการนี้ ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางถูกนำไปใช้ก่อน "การฝึกอบรมเบื้องต้น" ส่งผลให้เกิดทักษะเฉพาะทาง แต่ขาดความสามารถด้านนวัตกรรม ดังนั้นจึงจำเป็นต้องสร้างระบบที่ส่งเสริมชุดทักษะที่กว้างขวางและความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน
ในระหว่างการปรับจูนแบบไมโคร กิจกรรมทางสมองเน้นถึงความไม่สามารถในการบันทึกเนื้อหาเมื่อเครือข่ายได้รับการฝึกฝนและไม่สามารถเก็บรักษาความรู้ใหม่ได้
สิ่งนี้ใช้เป็นภาพเปรียบเทียบสำหรับอัตราการลดลงของทักษะ หากคุณหยุดเรียนภาษา ทักษะของคุณจะลดลงอย่างรุนแรง ด้วยข้อสรุปนี้ ความสามารถส่วนกลางไม่ควรเป็น "ขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคน" แต่การฝึกฝนที่เกิดขึ้นประจำควรคงความเสถียร การใช้ AI สามารถช่วยในแบบจำลองได้ เนื่องจากแบบจำลองเริ่มต้นจากการว่างเปล่าโดยไม่มีชุดข้อมูลทางกฎหมาย ซึ่งทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมาย ในขณะที่เด็กอาจแสดงความโน้มเอียงเล็กน้อยสำหรับทักษะ การปรับจูนแบบไมโครสามารถปรับปรุงได้
ดังนั้นการปรับจูนแบบไมโครจึงให้การตอบรับเชิงบวกที่ให้รางวัลแก่การกระทำ ปรับปรุงความสามารถให้เฉียบคมยิ่งขึ้น และเสริมสร้างคุณลักษณะให้แข็งแกร่งขึ้น บทบาทของพ่อแม่คือการรับรู้ถึงประกายไฟและสร้างข้อมูลเพื่อสร้างและปรับแต่งทักษะอย่างละเอียด
ไม่ว่าการฝึกอบรมใด แนวคิดของการบูรณาการสามารถนำไปสู่ความเข้าใจที่สูงขึ้นตามวิทยาศาสตร์ประสาทวิทยา แทนที่จะเปลี่ยนจากเรขาคณิตไปเป็นแนวคิดอื่นๆ ในคณิตศาสตร์ การฝึกอบรมจะต้องตรงตามระดับที่ต่ำกว่า ซึ่งคล้ายกับวิธีการที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องในเทคโนโลยี และเป็นการสาธิตคำแนะนำที่สอดคล้องกับการท่องจำ
บทที่ 5: ความท้าทาย 'การจัดแนว' – การสร้างเข็มทิศทางจริยธรรม
ความท้าทายที่ลึกซึ้งในการจัดแนวโมเดล
โดยไม่คำนึงถึงการฝึกอบรม ข้อพิจารณาทางจริยธรรมนั้นยากที่จะนำไปใช้เป็นอย่างยิ่ง โปรแกรม AI ที่สอดคล้องกับค่านิยมที่บิดเบือนจะส่งผลให้เกิดสถานการณ์เลวร้าย เพราะมันทำหน้าที่ตามคำสั่ง
การเลี้ยงดูบุตร
ด้วยความท้าทายที่ปลอดภัยของ AI การประเมินที่แข็งแกร่งที่สุดคือการพัฒนาโครงการจัดแนวที่มีกรอบเวลาที่ยาวนาน ประเด็นคือไม่ใช่เพื่อพัฒนาบอทที่เชื่อฟังกฎอย่างสุ่มสี่สุ่มห้า แต่เป็นบุคคลที่ยืนอยู่บนรากฐานของตนเอง
อคติในข้อมูลการฝึกอบรมเริ่มต้น
การฝึกอบรมเบื้องต้นช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดล AI สามารถบูรณาการเข้ากับมนุษยชาติ การฝึกอบรมในช่วงต้นจำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่การตระหนักถึงอคติของเด็ก และการกำจัดอคติเหล่านี้ออกไปอย่างแข็งขัน
"ระบบ AI ภายใน กับ โครงสร้างครอบครัว
เพื่อแก้ไขปัญหาการจัดแนว จำเป็นต้องนำหลักการไปใช้ในครอบครัวสำหรับค่านิยมในครอบครัว เมื่อครอบครัวสามารถสร้างลักษณะที่ห่วงใยหรืออยากรู้อยากเห็นได้ เด็กๆ จะเติบโตและดำเนินการตามสถานการณ์จากฐานครอบครัว สิ่งเหล่านี้ล้วนมีความสำคัญในการทำความเข้าใจความซับซ้อน แทนที่จะเกี่ยวกับการพิจารณาวิจารณญาณส่วนบุคคล
ควบคู่กันไป พ่อแม่ทุกคนต้องเน้นย้ำถึงลักษณะสำคัญในลูก เพื่อสอนวิธีการปรับตัวในชีวิต
การเรียนรู้แนวคิดของการต่อต้านการจัดแนวที่ผิด
แม้จะมีกฎเกณฑ์เหล่านี้ ทางออกไม่ได้สิ้นสุดที่โค้ดที่มั่นคง เพราะเงื่อนไขใหม่สามารถเกิดขึ้นได้อย่างต่อเนื่อง การจัดแนวที่เหมาะสมจะอำนวยความสะดวกในการคิดเชิงวิพากษ์บนโมเดล
พ่อแม่ต้องมุ่งเน้นไปที่การถามคำถามเหล่านี้กับตัวเอง รวมถึงเหตุผลที่ทำให้เกณฑ์มีความสำคัญ ท้ายที่สุดแล้ว ลักษณะภายในช่วยอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจ
ความท้าทายในการจัดแนว AI แมปกับการเลี้ยงดูบุตร ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่การศึกษาด้านจริยธรรมจะเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องผ่านการเลี้ยงดูบุตร แบบจำลอง AI ก่อนหน้านี้พยายามที่จะนำระบบไปใช้โดยมีข้อมูลที่สมบูรณ์แบบ แต่ วิธีการนี้ไม่สามารถทำได้เนื่องจากแบบจำลอง AI พัฒนาไปพร้อมกับปัจจัยภายใน ต้องมีความตระหนักรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่านิสัยของพ่อแม่สอดคล้องกับมาตรฐานการศึกษาทางศีลธรรม
โดยรวมแล้ว การจัดแนวช่วยให้บุคคลได้รับทักษะในการแก้ไขตนเอง ซึ่งจะคงอยู่กับพวกเขาไปตลอดชีวิต