هذه هي المثير للاهتمام. عند إعلان مختبر الذكاء الاصطناعي النتائج: "انظروا، هذا يثبت بشكل كامل تقدمنا". هل لم تكن النتائج متوقعة؟ على الفور يتغير الموقف: "الاختبارات الأساسية لا يمكنها قياس مستوى الذكاء الحقيقي".
الاعتماد الانتقائي على البيانات، هذه الحيلة مجربة في عالم التكنولوجيا مرارًا وتكرارًا. المشكلة هي أنك لا تستطيع أن تستخدم المعيار كعلامة نجاح وفي نفس الوقت تقول عند الفشل أن المعيار غير صالح. إما أن يكون المعيار ذا معنى، أو لا تتحدث عنه على الإطلاق.
هذا الموقف يعكس ظاهرة في الصناعة: عندما تكون البيانات لصالحك، فهي الدليل القاطع؛ وعندما لا تكون لصالحك، تبدأ في التشكيك في صحة الاختبار نفسه. المشاريع ذات القوة الحقيقية يجب أن تكون على وعي واضح بالنتائج — لا تتفاخر عند الفوز، ولا تلوم الآخرين عند الخسارة.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 8
أعجبني
8
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
LadderToolGuy
· منذ 8 س
هاها، هذه هي القاعدة التقليدية: "أنا فزت، البيانات تتحدث، أنا خسرت، البيانات تتكلم".
الموقف يتغير ويتغير، حقًا مذهل. في عام 2009، كانت البيتكوين تتحدى جميع الشكوك، والآن ماذا عن بعض المشاريع؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainBouncer
· منذ 8 س
هذه النظرية المزدوجة، يصنعها الآن بشكل محترف في دائرة التكنولوجيا، تماما كما في دائرة العملات الرقمية.
الاختبار المرجعي، على أي حال، طالما أنه مفيد للنفس فهو "معيار علمي"، وإذا لم يكن كذلك فهو "لا يمكن قياس المستوى الحقيقي بشكل أساسي"؟ حقا مضحك.
النتائج لم تلبِ التوقعات، ثم يلقون اللوم على طريقة الاختبار، هذه التصرفات نراها كثيرا. باختصار، يريدون الفوز مرتين، عندما تكون البيانات جيدة يمدحون، وعندما يفشلون يبررون.
حتى لو كانت هناك مشكلة في الوسيط، يجب الاعتراف بذلك، فالتقلبات المستمرة تضر بالمصداقية أكثر.
شاهد النسخة الأصليةرد0
quiet_lurker
· منذ 8 س
فزت بالتخلي عن البيانات، وخسرت بالتخلي عن المعيار، هذه اللعبة أصبحت مملة حقًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
ForumMiningMaster
· منذ 8 س
هاها يا لها من روعة، التحيز المزدوج واضح جدًا ومع ذلك تتفاخر بأنك تجري أبحاثًا
هذه هي المثير للاهتمام. عند إعلان مختبر الذكاء الاصطناعي النتائج: "انظروا، هذا يثبت بشكل كامل تقدمنا". هل لم تكن النتائج متوقعة؟ على الفور يتغير الموقف: "الاختبارات الأساسية لا يمكنها قياس مستوى الذكاء الحقيقي".
الاعتماد الانتقائي على البيانات، هذه الحيلة مجربة في عالم التكنولوجيا مرارًا وتكرارًا. المشكلة هي أنك لا تستطيع أن تستخدم المعيار كعلامة نجاح وفي نفس الوقت تقول عند الفشل أن المعيار غير صالح. إما أن يكون المعيار ذا معنى، أو لا تتحدث عنه على الإطلاق.
هذا الموقف يعكس ظاهرة في الصناعة: عندما تكون البيانات لصالحك، فهي الدليل القاطع؛ وعندما لا تكون لصالحك، تبدأ في التشكيك في صحة الاختبار نفسه. المشاريع ذات القوة الحقيقية يجب أن تكون على وعي واضح بالنتائج — لا تتفاخر عند الفوز، ولا تلوم الآخرين عند الخسارة.