ChatGPT, een computerprogramma dat ontworpen is om te praten met mensen en hun vragen te beantwoorden. Het is in werking vergelijkbaar met google assistent of Siri. Het is echter wel iets complexer. ChatGPT is namelijk een taalmodel gebaseerd op kunstmatige intelligentie (AI). Het is door het bedrijf 'openAI' getraind om met mensen te communiceren en hun vragen te begrijpen en te beantwoorden.
De kennis van het model is gebaseerd op enorme datasets van tekst die door het model is geanalyseerd en geëxtraheerd uit het internet. Het heeft dus informatie over een breed scala aan onderwerpen, van wetenschap en technologie tot geschiedenis, cultuur, sport, gezondheid, en nog veel meer.
ChatGPT kan iedereen helpen om complexe concepten te begrijpen, antwoorden te vinden op specifieke vragen of gewoon een gesprek te voeren over verschillende onderwerpen. Als je iets wilt weten of een vraag hebt kan dat door een account aan te maken op chat.openai.com.
Een van de beperkingen van Chat GPT is het beperkte begrip van context en achtergrondinformatie. Dit kan een nadeel zijn wanneer het model wordt gebruikt in een specifiek domein of branche waar het de specifieke taal, het jargon of de referenties moet begrijpen.
Weten hoe je door ChatGPT gegenereerde teksten moet citeren op openresearch? Klik hier
DALL-E is een AI-model dat is ontwikkeld door OpenAI en dat in staat is om afbeeldingen te genereren van concepten die het niet eerder heeft gezien. Het model kan afbeeldingen genereren op basis van tekstuele beschrijvingen, wat betekent dat je het een tekstuele omschrijving kunt geven en het zal een bijbehorende afbeelding produceren.
Het model werkt door middel van een combinatie van diepgaand leren en natuurlijke taalverwerking (NLP). Het is getraind op een enorme dataset van afbeeldingen en tekstbeschrijvingen, waardoor het in staat is om nieuwe concepten te begrijpen en te genereren.
Om DALL-E te gebruiken, moet je een tekstbeschrijving invoeren van het concept dat je wilt genereren, zoals "een olifant in een tutu" of "een pizza met sjaal". Het model zal dan een afbeelding genereren die past bij die beschrijving. Het is ook mogelijk om de parameters van de afbeelding aan te passen, zoals de grootte of de kleur.
DALL-E heeft vele toepassingen, waaronder het genereren van afbeeldingen voor grafische ontwerpen, marketingmateriaal en creatieve projecten. Het kan ook worden gebruikt voor het maken van 3D-modellen en het ontwerpen van interieurs en producten. Het potentieel van deze technologie is enorm en het zal interessant zijn om te zien hoe het zich in de toekomst zal ontwikkelen.
Dall-E kan worden gebruikt door iedereen. Zie deze link.
Weten hoe je afbeeldingen uit Dall-E moet citeren? klik hier
Hoe kan chatGPT worden ingezet in jouw werk als innovator, ontwerper, strateeg of ondernemer?
AI zal Innovators niet vervangen, maar innovators die geen AI gebruiken, zullen worden vervangen door degenen die dat wel doen. Dit is het statement gemaakt door de organisatie 'Board of Innovation'. Zij laten in onderstaand artikel hun lessen mislukkingen en use-cases zien.
Het board of innovation zegt ChatGPT te gebruiken in hun dagelijks werk. Het helpt hun strategen, experimentontwerpers en bedrijfsontwerpers om nieuwe marktkansen te meten, interviewscripts te maken, persona's te ontwerpen en potentiële bedrijfsmodellen te valideren.
Conclusie:
Volgens de Board of Innovation schuilt de echte kracht van het gebruik van ChatGPT als innovator zit in het co-pilootmodel. Een GPT-model een volledig 'consumenten point of view' laten genereren, zal waarschijnlijk niet resulteren in het soort diepgaande inzichten dat tot echte innovaties leidt, maar het kan een geweldig startpunt zijn. Je zou het bijvoorbeeld aan echte consumenten kunnen voorleggen als trigger voor een diepte-interview. De board of innovation gelooft niet dat AI de innovatie zal overnemen, maar ze geloven wel dat innovators die AI gebruiken, degenen zullen vervangen die dat niet doen.
ChatGPT onder de motorkap: hoe werkt het nou echt?
In het artikel "What is ChatGPT Doing, and Why Does It Work?" van Stephen Wolfram wordt uitgelegd hoe ChatGPT werkt en waarom het zo effectief is. ChatGPT is een taalmodel dat gebruikmaakt van machine learning om mensachtige tekst te genereren en te begrijpen. Het is getraind op enorme hoeveelheden tekst en maakt gebruik van deep learning algoritmen om patronen te ontdekken en nieuwe tekst te genereren.
De leestijd is 80 minuten en staat vol met technische en statistische termen. Het artikel is te vinden onder deze link. Hieronder een door ChatGPT gegenereerde samenvatting:
ChatGPT output:
''Het artikel gaat diep in op de werking van ChatGPT en hoe het algoritme in staat is om contextuele informatie te gebruiken om betekenisvolle antwoorden te genereren. Het maakt gebruik van een techniek die "attention" wordt genoemd om zich te concentreren op de belangrijkste delen van de input en de output beter af te stemmen op de context.
Wolfram beschrijft ook hoe ChatGPT kan worden gebruikt voor verschillende toepassingen, waaronder het genereren van mensachtige tekst, chatbots en virtuele assistenten. Hij legt uit hoe dit soort technologieën in de toekomst kunnen worden gebruikt om efficiënter en effectiever te communiceren met machines.
Daarnaast bespreekt het artikel enkele belangrijke uitdagingen en beperkingen van ChatGPT, zoals het vermijden van bias en het omgaan met onzekerheid. Er wordt ook besproken hoe ChatGPT zich verhoudt tot andere taalmodellen en hoe het kan worden verbeterd in de toekomst.
Over het geheel genomen biedt dit artikel een gedetailleerde uitleg van de werking van ChatGPT en waarom het zo effectief is in het begrijpen en genereren van menselijke taal. Het biedt inzicht in de mogelijkheden en uitdagingen van deze technologie en is daarom relevant voor iedereen die geïnteresseerd is in kunstmatige intelligentie en de toekomst van mens-machine-interactie.''
Opdracht gegeven door Thijs van Schijndel aan ChatGPT, 27/02/23:
Schrijf een samenvatting van 300 woorden uit de tekst te vinden achter deze hyperlink: https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
Generative AI tools like ChatGPT cannot accurately cite their own sources. Any references they provide may be incorrect or non-existent. Therefore, it is wise to always check the original source for any references that are generated. At the time of writing, there is no national, academic or European consensus on citing chatGPT. The openresearch editors have therefore drawn up their own guideline for citing chatGPT on the platform.
Always make sure it is clear to the reader that a text has been generated by chatGPT in part or in full. This can be stated at the start of the text: output chatGPT. In addition, chatGPT should also be cited as a source. Below is more information about how to quote chatGPT on openresearch.amsterdam.
Making AI transparent is important for the editors of open research to ensure the correctness and reliability of their findings. Transparency allows us to better understand how AI systems work and what data they use to reach conclusions. This not only increases the accuracy of the results, but also the credibility of the research and strengthens public confidence in the applications of AI technologies.
Artificial Intelligence (AI) has become an integral part of our daily lives, yet for many people AI is still an unknown territory. With the Artificial Intelligence dossier we want to inform civil servants and researchers about AI research and projects in the Amsterdam Metropolitan Area. Thus, this dossier is a toolbox for those who want to work responsibly with AI.
In this dossier, the editors of openresearch.amsterdam select relevant material related to 'Artificial Intelligence' in the Amsterdam Metropolitan Area. First, you will find a collection with more information on AI. Then an overview of all parties within and outside the city that are conducting research on AI. Within the subject of AI, the editors have made a thematic division. The different collections can be found below. Under the magnifying glass you will find all articles on openresearch.amsterdam that contain the keyword 'Digital'.
Do you have research, current projects or material that should be here? Send an email to the editors: openresearch@amsterdam.nl