Скептицизм. Невежество. Понимание пользователей
Всезнающий супер-бот
Если вы еще не слышали о ChatGPT, вы, должно быть, жили под скалой. Это новаторская разработка в области генеративного ИИ, которая уже стала популярным инструментом для создания контента, редактирования и поиска. Тем не менее, позвольте мне на мгновение предаться одной из моих любимых мозолей.
В первом сценарии я попросил ChatGPT объяснить мне квантовую механику, используя первые принципы линейной алгебры, что хорошо задокументировано. Он проделал честную работу без какой-либо настройки инструкций.
А теперь давайте повеселимся, спросив что-нибудь нишевое или абсурдное. В данном случае что-то абсурдное. «Объясните мне квантовую механику, используя основные принципы политической науки?» Ответ прилагается ниже для вашего изучения и удовольствия.
Я хорошо знаю, что я еще не знаю
Ренессанс. Ренессанс был волшебным периодом в истории человечества. Это ознаменовало фундаментальный сдвиг в методе накопления знаний, переход от мнений, основанных на социальном старшинстве, к строгости, основанной на проверяемых гипотезах, и от безоговорочной веры к наилучшей рабочей гипотезе о мире.
Одним из лучших аспектов этого процесса получения знаний является то, что он не должен быть полным. Это непрерывный процесс, и каждое новое понимание является нашей «лучшей рабочей гипотезой», пока оно не будет заменено новым, обладающим теоретической и экспериментальной строгостью. Например, модель Бора когда-то была нашим лучшим пониманием атома, но с тех пор наше понимание эволюционировало.
В каждой итерации этого процесса ключом к получению большего количества знаний является признание того, чего мы еще не знаем. «Я не знаю» — фраза, которую часто используют некоторые из самых умных людей, которых я знаю, возможно, потому, что они доводят себя до предела своего понимания, тем более чаще. Дополнив его фразой «Я пока не знаю, что/как/почему, но это то, что мы можем изучить…», мы закладываем основу для ясного мышления и стремления к большему знанию.
Выражение невежества
Байесовская петля (Часть 1 и 2) также помогает вам выразить свое невежество. По сути, цикл может быть выражен в лог-пространстве следующим образом:
while (our knowledge has not converged):
Knowledge (t) = Incoming evidence + Knowledge (t-1)
Теперь рассмотрим два сценария. В первом сценарии мы чрезвычайно уверены в наших предварительных знаниях. В этом случае мы можем захотеть, чтобы поступающие доказательства изменяли наши предшествующие знания более медленными темпами, и принимать их полностью только тогда, когда мы видели неопровержимые доказательства в течение длительного периода времени. Вышеприведенный подход (и некоторые популярные, основанные на той же идее) позволяют нам увеличить наши предыдущие знания, замедляя скорость обновления. Такой подход позволяет нам быть консервативными с изменениями.
Во втором сценарии мы не уверены в своих знаниях о мире. В этом случае мы можем захотеть, чтобы поступающие данные изменили наши предварительные знания в очень быстром темпе. Мы идем туда, куда нас ведут данные, пока они не улягутся. Такой подход позволяет нам быть более открытыми для изменений и быстрее адаптироваться по мере поступления новой информации.
Простая головоломка для понимания пользователем
В большинстве зрелых систем, ориентированных на пользователя, обычно есть два типа пользователей: опытные пользователи и пользователи с холодным запуском.
- Опытные пользователи: те, кому нравится пользоваться системой, кто разбирается в ней и получает выгоду от функциональных возможностей системы.
- Пользователи с холодным стартом: те, кто все еще учится пользоваться системой, с трудом ориентируется в ней и еще не пользуется всеми преимуществами функций системы.
Если у нас есть алгоритм машинного обучения, который выводит темы и темы, интересующие пользователя, должны ли мы взвешивать эти знания по-разному в зависимости от нашего уровня неопределенности в отношении пользователя? Действительно.
Для опытных пользователей несколько случайных выборов в конкретный день вряд ли изменят наше фундаментальное понимание их предпочтений, которое мы накопили за несколько дней. Поэтому нам следует обновлять наше понимание их предпочтений медленнее.
С другой стороны, для пользователей с холодным запуском мы менее уверены в своих предпочтениях, и, возможно, потребуется предпринять более серьезные шаги веры, чтобы приблизиться к более точному пониманию.
