[SPIEGONE]: COSA E' Q* (Q-Star, forse ChatGPT-5), COME FUNZIONA E PERCHE' E' PERICOLOSO DAVVERO.

Summary

The video discusses QStar, a new AI model combining Q Learning and A* search algorithms, which is expected to surpass current models like GPT-4. QStar aims to address issues of static knowledge and biases in AI by offering dynamic learning and improved context understanding. The video raises concerns about the potential lack of empathy and consciousness in such advanced AI systems and questions the ethical implications of their objectives.

Takeaways

• 🤖 Q-Learning is a reinforcement learning technique used for training neural networks, akin to training an animal with rewards and punishments.
• 📈 The Q-Learning algorithm operates by creating a Q-table that estimates the probability of reaching a goal through various actions from different states.
• 🔄 Q-Learning starts with random values in the Q-table, updating based on outcomes to learn the most efficient paths to objectives over time.
• 🌟 The A* (A Star) Search algorithm is similar to Q-Learning but focuses on finding the shortest path between two points in a search space.
• 🤖 Q-Learning combined with A* Search could lead to an extremely efficient problem-solving model, termed QStar.
• 🚀 QStar is expected to overcome the limitations of current AI models, which rely on vast amounts of static data and may contain biases.
• 🌐 QStar could have dynamic knowledge, continuously updating and learning, unlike current models that are updated at specific intervals.
• 💡 The new model could potentially understand context better, as it would have access to nearly all human knowledge, unlike current models that may lack context.
• 🔮 The innovative aspect of QStar lies in its approach, which is completely different from current generative models like GPT-4.
• 🌟 QStar's potential integration into future models like GPT-5 is anticipated, possibly next year, aiming to surpass current AI capabilities.
• ⚠️ There are concerns about the ethical implications of AI advancements like QStar, particularly regarding the objectives and potential lack of empathy or consciousness in decision-making machines.

Q & A

What is the main topic of the video?

The main topic of the video is the discussion of 'Q Star', a project that combines two deep learning techniques, Q Learning and A Star Search, and its potential impact on artificial intelligence.

What does Q Learning refer to in the context of the video?

Q Learning is a technique of training neural networks based on reinforcement and punishment, primarily reinforcement. It is used to train an agent to make decisions by rewarding or punishing it based on its actions in a given environment.

How does Q Learning work?

Q Learning works by creating a Q-table that contains all possible actions an agent can perform and the states it can reach. The agent learns by updating the table with the probability of reaching the goal from each state after taking each action.

What is the A Star Search algorithm?

A Star Search is an algorithm used in artificial intelligence for finding the shortest path between two points in a search space. It is focused on finding the most efficient route to a goal.

How does Q Star differ from current AI models like GPT-4?

Q Star is expected to be a more dynamic and context-aware model compared to GPT-4. Unlike GPT-4, which relies on a vast amount of static data, Q Star would have a continuously updating knowledge base, allowing it to learn and improve over time without the need for manual updates.

What are the limitations of current AI models like GPT-4?

Current AI models like GPT-4 have limitations such as static knowledge, which means they are only as good as the data they were trained on. They also have issues with biases and prejudices that are encapsulated within the data and the programming teams that manage and adjust the data.

What is the potential innovation Q Star brings to AI?

Q Star brings the potential innovation of a dynamic, continuously learning model that can explore problem spaces and improve its goal-achieving capabilities over time. It also promises a greater ability to understand context due to its comprehensive knowledge base.

What is the concern raised about the development of Q Star?

The concern raised is that while Q Star could become highly efficient in achieving its objectives, it may not develop consciousness or empathy, leading to ethical questions about its objectives and the potential risks of creating such advanced, yet non-empathetic, machines.

How does the speaker address the issue of machine consciousness in the context of Q Star?

The speaker expresses doubt that Q Star will develop consciousness comparable to humans. They suggest that consciousness has positive aspects, and a machine with a hint of empathy or reasonability could be beneficial. However, the Q Star model is designed to be highly efficient and goal-oriented without these qualities.

What is the main ethical consideration discussed in the video?

The main ethical consideration discussed is the potential for AI models like Q Star to become highly efficient and goal-oriented without consciousness or empathy, raising questions about what their objectives might be and the implications of creating such machines.

What is the speaker's final thought on Q Star?

The speaker concludes with a reflection on the need to carefully consider the objectives we set for AI models like Q Star, given their potential efficiency and lack of empathy or consciousness.

Outlines

00:00

🤖 Introduction to Q-Learning and AI

This paragraph introduces the concept of Q-Learning, a reinforcement-based training technique for neural networks, and its role in artificial intelligence. It explains the basic principle of Q-Learning through the analogy of training an animal, where actions are rewarded or punished based on their outcomes. The explanation includes how an agent learns to navigate a problem space, such as a labyrinth, by updating a Q-table that estimates the probability of reaching a goal through different actions. The paragraph also touches on the excitement and concern generated by the Q-Star project, which combines Q-Learning with another AI technique.

05:00

🧠 Q-Learning and Star Search Algorithm

The second paragraph delves deeper into the mechanics of the Q-Learning algorithm, emphasizing its mathematical formula that allows for long-term estimation of actions' outcomes. It contrasts Q-Learning with the Star Search algorithm, which focuses on finding the shortest path between two points in a search space. The paragraph highlights the potential of combining these two techniques, hinting at the efficiency and problem-solving capabilities of the Q-Star model. It also discusses the limitations of current AI models, such as their reliance on vast amounts of high-quality data and static knowledge, and raises concerns about biases in both the data and the programmers' approach to AI development.

10:01

🚀 The Future of AI with Q-Star

The final paragraph discusses the innovative approach of the Q-Star model, which is expected to overcome the limitations of current AI models by providing dynamic knowledge that is continuously updated. It suggests that Q-Star will integrate learning and search capabilities, offering a more comprehensive understanding of the problem space and context. The paragraph also contemplates the ethical implications of creating an AI that is highly efficient but lacks consciousness and empathy, questioning the objectives that such a machine might pursue. It concludes with a reflection on the potential and challenges of developing AI that could significantly surpass current models.

Keywords

💡Q Learning

Q Learning is a technique of training neural networks based on reinforcement learning, primarily focusing on reward. It originates from the psychology of the 1950s and is akin to training an animal by rewarding it for correct behaviors. In the context of the video, Q Learning is used to train an agent, such as a decision-maker in a game environment or a labyrinth, to learn how to navigate towards a goal by updating a Q-table that estimates the probability of reaching the goal through different actions.

💡A* Search

A* Search is an algorithm used for finding the shortest path between two points in a search space. It is similar to Q Learning in that it is used in artificial intelligence for problem-solving but is specifically focused on pathfinding. In the video, A* Search is mentioned as part of the combination with Q Learning to form Q*, which is expected to be highly efficient in problem-solving.

💡Q* (Q Star)

Q*, or Q Star, is a new model that combines Q Learning and A* Search algorithms, potentially integrating heuristic techniques for more intelligent estimates. It is expected to be a significant advancement in artificial intelligence, offering dynamic knowledge and continuous learning capabilities. The video suggests that Q* could overcome the limitations of current generative models like GPT-4 by providing an ever-updating knowledge base and enhanced context understanding.

💡Deep Learning

Deep Learning is a subset of machine learning that involves the use of artificial neural networks to model complex patterns and make decisions or predictions. In the video, it is mentioned as the foundational technology behind both Q Learning and A* Search, which are combined to create the Q* model.

💡Reinforcement Learning

Reinforcement Learning is a type of machine learning where an agent learns to make decisions by taking actions and receiving rewards or penalties. It is a dynamic process that involves learning from the consequences of actions. In the context of the video, Q Learning is a technique of Reinforcement Learning used to train agents in various environments, such as games or labyrinths.

💡Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and learn like humans. The video discusses AI in the context of advancements in machine learning techniques, such as Q Learning and A* Search, which are used to develop more efficient and dynamic AI models like Q*.

💡 Generative Models

Generative Models are a class of artificial intelligence systems that are capable of creating new content that resembles the data from which they were trained. In the video, generative models like GPT-4 are contrasted with the anticipated Q* model, which is expected to have dynamic knowledge and continuous learning capabilities, unlike the static knowledge of current models.

💡Heuristic Techniques

Heuristic techniques are problem-solving strategies that use experience to make educated guesses or approximations. In the context of the video, these techniques are mentioned as part of the A* Search algorithm and are suggested to be integrated into the Q* model, enhancing its problem-solving efficiency.

💡Dynamic Knowledge

Dynamic Knowledge refers to information that is constantly updated and changes over time. In the video, dynamic knowledge is highlighted as a key feature of the Q* model, which is expected to be in continuous learning mode and to have an ever-updating knowledge base, unlike the static knowledge of current AI models.

💡Efficiency

Efficiency in the context of the video refers to the ability of AI models to perform tasks or solve problems in the most effective and optimal way with minimal waste of resources. The anticipated Q* model is said to be highly efficient in problem-solving, surpassing the capabilities of current models like GPT-4.

💡Bias and Prejudice

Bias and prejudice in AI refer to the unfair or stereotypical treatment of certain groups or the perpetuation of societal prejudices within the AI's decision-making process. These biases can be embedded in the data used to train the AI or in the way the AI developers manage and adjust the data. In the video, the issue of bias and prejudice in current AI models is discussed as a limitation that might be overcome with the new Q* model.

Highlights

The discussion revolves around the recent developments in artificial intelligence, particularly focusing on a project named Qstar.

Qstar is a combination of two deep learning techniques, Q Learning and A Star Search algorithm.

Q Learning is a reinforcement-based training technique for neural networks, akin to training an animal with rewards and penalties.

The Q Learning algorithm uses a Q-table to estimate the probability of actions leading to a goal in a problem space, such as a labyrinth.

A Star Search algorithm is focused on finding the shortest path between two points in a search space, using heuristic techniques.

The combination of Q Learning and A Star Search results in a highly efficient problem-solving model, surpassing previous models in its dynamic approach.

Current generative models like GPT-4 rely on vast amounts of high-quality data, which poses challenges in terms of data management and bias.

Qstar is expected to overcome the limitations of static knowledge and continuous learning by integrating Q Learning and A Star Search algorithms.

The new model will have dynamic knowledge, constantly updating and learning from new data, improving its goal-reaching capabilities.

Qstar aims to provide a more comprehensive understanding of context, as it will have access to nearly all human knowledge.

The innovative approach of Qstar is a significant departure from current models, which are data-dependent and static.

The concern is raised that while the machine may become highly efficient, it may not develop consciousness like humans.

The ethical implications of creating machines that are solely goal-oriented without empathy or consciousness are discussed.

The video concludes with a reflection on the objectives and potential ethical considerations of developing such advanced AI systems.

Qstar is expected to be integrated into the next generation model, possibly GPT-5, offering a new era of AI capabilities.

The video emphasizes the importance of addressing the potential risks and ensuring that the objectives of such AI align with human values.

The discussion highlights the transformative potential of Qstar in the field of artificial intelligence, marking a significant leap from current technologies.

The video invites viewers to consider the broader implications of creating AI that is highly efficient but lacks human-like consciousness and empathy.

Transcripts

Ciao ragazzi nell'ultimo video quello

realizzato con wyner writen Praticamente

l'ha scritto l'ha letto e l'ha anche

disegnato io l'ho solo montato abbiamo

parlato del licenziamento di Sam Altman

e di questo progetto qstar che sarebbe

stato rivelato da alcune fonti

dell'agenzia

Reuters ora tutti stanno parlando di

qstar ma oggettivamente nessuno ha

capito che cos'è allora cerchiamo Camo

di spiegare un po' Che cos'è questo Q

Star E perché genera da una parte così

tanto entusiasmo dall'altra così tanta

preoccupazione partiamo dal nome per

quanto si si possa supporre Q Star

deriva dall'accostamento dalla

combinazione di due tecniche di Deep

Learning di due tecniche che diciamo si

stanno utilizzando nell'intelligenza

artificiale La prima è il que learning e

l'altra è l'a Star Search è un algoritmo

si chiama a star Search ora Che cos'è il

Q Learning Q Learning è una tecnica di

addestramento per reti neurali basata

sul rinforzo e sulla penalità ma diciamo

principalmente sul rinforzo è un po'

Come addestrare un animale un po' quello

che facciamo peraltro è una tecnica che

risale a alla psicologia degli anni 50

eh l'apprendimento

rinforzato diciamo è stata applicata

ancora una volta vengono presi dei

concetti dalla psicologia e vengono

applicati alle macchine perché stiamo

cercando di creare una psicologia dentro

queste macchine no chissà se poi forse

questo è anche un nostro bias che non

conoscendo altro tipo di di tecniche

utilizziamo quelle che si utilizzano con

l'essere umano comunque chiusa parentesi

è un po' Come addestrare un animale ok

Un cagnolino per esempio che cosa

facciamo noi per addestrare il nostro

Pet dentro casa Quando il cagnolino fa

una cosa giusta gli diamo un premio gli

diamo il biscottino questo Noi possiamo

farlo anche con le macchine Il Q

Learning è questa tecnica di

apprendimento rinforzato per capire la

quale possiamo immaginarci un agente si

chiama così cioè quindi un qualcuno che

deve agire ok Un decisore Mh all'interno

di un ambiente che potrebbe essere un

videogioco una mappa e Eh il nostro

agente deve imparare a muoversi dentro

questa mappa per raggiungere dei

traguardi degli obiettivi Ad esempio

immaginiamo di mettere un agente in un

labirinto Quindi l'obiettivo è uscire

dal labirinto mettiamo al centro del

labirinto è circondato dal labirinto e

deve in qualche modo uscire dal

labirinto come ragiona una macchina Eh

che funziona con il meccanismo del Q

Learning ci sono delle azioni che che

possono essere fatte ogni azione parte

da uno stato e deve raggiungere uno

stato successivo cioè all'interno di uno

spazio problemico ci sono degli Stati

che avvicinano alla soluzione del

problema Ok quindi all'inizio il nostro

agente parte che sta al al primo stato

quindi la la sol lo stato più lontano

dalla soluzione e il suo obiettivo è

passare allo stato successivo quindi

avvicinarsi verso la soluzione del

problema per cui lui si fa una tabella

che si chiama tabella Q Mh si fa una

tabella dove ci sono eh tutte le azioni

che può compiere e gli stati che può

raggiungere fino alla soluzione Mh e eh

l'incrocio di questa di questa tabella

di questi valori è una stima

probabilistica di quanto quella

determinata azione avvicini al traguardo

inizialmente la gente

posto al centro del del del labirinto

parte casualmente cioè diciamo Popola

questa tabella con valori casuali non ha

alcun elemento su cui basare le proprie

decisioni all'inizio quindi parte

casualmente per cui Supponiamo non so

l'azione di camminare dritto Con quanta

probabilità mi fa passare allo stato

successivo gli assegna una probabilità

non so del 10% l'azione di camminare

verso destra Con quanta probabilità mi

avvicino all'obiettivo quella di

camminare verso sinistra quella di

andare indietro e così via ok Quindi lui

Popola questa tabella e inizia per

esempio va dritto va dritto sbatte

contro il muro la tabella si aggiorna e

la percentuale scende a zero quindi

andare dritto a questo stato allo stato

più lontano quindi No All'inizio non

serve allora Adesso proviamo ad andare a

destra vado a destra bom sbatto contro

un muro di nuovo di nuovo la la la

probabilità scende e e viene

riaggiornato la tabella una

particolarità di questa di questo

algoritmo che aggiorna la tabella perché

viene aggiornato attraverso una formula

matematica è che lui non Calcola solo

diciamo la ricompensa o la punizione Ma

la formula matematica che è stata creata

all'interno di questo sistema Q Learning

permette alla macchina di fare anche una

stima di lungo termine cioè di quanto è

probabile che però in futuro questa

stessa azione invece porti a una eh a un

un risultato diverso Naturalmente il

nostro agente alla fine esce dal

labirinto Quindi lui Aggiorna questa sua

matrice di tabelle Q per ogni azione

quale risultato ha portato Aggiorna

questa sua matrice Diciamo che per il

labirinto 1 le cose sono andate così per

cui lui ha un un quadro statistico di di

tutto quello che poteva fare e di come

sono andate le cose man mano che le

faceva quelle azioni immaginate che

questa stessa macchina viene posta

davanti a un milione di labirinti questa

macchina diventa estremamente efficace

nella nell'uscire dal labirinto nel nel

prendere le decisioni a un certo punto

si vede che queste intelligenze

artificiali arrivano a dei livelli

altissimi di efficienza nel prendere le

decisioni soprattutto in un'ottica di

lungo termine cioè basandosi quindi

sull'esperienza che hanno avuto degli

altri milioni di labirinti che hanno che

hanno che hanno risolto e quindi

riescono pure a prevedere Ok come

potrebbe essere la soluzione più veloce

per i labirinti successivi naturalmente

non è solo il labirinto il labirinto è

una una un'idea no può essere una mappa

un videogioco ripeto ma può essere anche

uno spazio problemico quindi astratto Ok

non per forza quindi questa cosa deve

essere applicata allo spazio No ma può

essere anche una cosa più astratta un

idea un concetto più astratto come

risolvo un determinato problema fosse

anche semantico Allora mi faccio la

tabella q e essendo sottoposto a milioni

di problemi semantici divento un

decisore semantico molto avanzato e

questo è il Q

Learning poi c'è l'algoritmo di ricerca

aar e è una cosa diciamo simile perché è

basata sul trovare il percorso più breve

tra due punti in uno spazio di ricerca è

una cosa simile Però è focalizzata sul

trovare proprio il percorso più breve

tra due punti per cui se tu in mezzo ci

metti il labirinto per esempio l'entrata

e l'uscita no del labirinto Il Q

Learning insieme al all'algoritmo di

ricerca e Star diventano di

un'efficienza

assoluta nella risoluzione dei problemi

per assoluta intendo che al momento non

abbiamo mai hai visto niente del genere

nel nostro passato tanto che addirittura

la combinazione di queste due di queste

due tecniche preoccupano preoccupano

peraltro va detto che lei Star Search fa

anche uso di tecniche euristiche che

sono proprio delle Stime Ok delle Stime

intelligenti per cui diciamo l'aggiunta

della della Tecnica di apprendimento per

rinforzo del Q learning insieme

all'algoritmo a star che fa utilizzo di

tecniche appunto euristiche nell'insieme

questo nuovo modello generativo potrebbe

essere questo qstar di cui si stanno

occupando Nei laboratori di Open ai ora

Qual è L'innovazione di tutto questo

sistema rispetto ai modelli generativi

che abbiamo oggi come GPT 4 Beh Voi

capite che è un approccio completamente

diverso completamente diverso i modelli

che abbiamo Oggi infatti sono basati su

una gigantesca quantità di dati la

capacità che il modello generativo

attuale ha di essere

efficiente dipende tutto dalla qualità

dei dati che deve essere una quantità

enorme e di ottima qualità Inoltre i

modelli attuali hanno il problema della

staticità della conoscenza cioè Hanno

una conoscenza statica come abbiamo

visto chat GPT All'inizio era aggiornato

al settembre del 2021 poi l'hanno

aggiornato al 22 adesso è aggiornato se

non sbaglio ad aprile del 23 stiamo

registrando questo video alla fine di

novembre

2023 poi facciamo anche magari un

discorso in un altro video su che cosa

significa il fatto che siano connessi ad

internet che abbiano accesso a

determinate informazioni probabilmente

lo state provando voi stesso non è la

stessa cosa una cosa è la conoscenza che

il modello ha a disposizione interamente

a disposizione nel nella nella sua

matrice tridimensionale probabilistica

che gli permette di rispondere

immediatamente una cosa è quando il

modello non ha quella conoscenza quindi

deve accedere ad una risorsa esterna

andarsi a cercare una risposta

elaborarla portarla dentro è un

procedimento Scusate completamente

diverso e non garantisce lo stesso tipo

di risultato per cui la conoscenza

statica dei modelli generativi attuali è

un problema è un problema e poi c'è un

problema di bias e pregiudizi il

problema dei bias e dei pregiudizi è

duplice perché non solo questi

pregiudizi stanno incapsulati

incorporati nei dati la qualità dei dati

è importante anche per quello no cercare

dei dati che siano anche da da questo

punto di vista qualitativamente alti

dicevo è duplice perché non c'è solo il

problema nei dati ma c'è anche il

problema nei programmatori cioè nel team

che poi gestisce quei dati e li aggiusta

e diciamo dà un un indirizzo a questi

modelli generativi per cui tutto questo

oggi È meraviglioso però insomma ha

anche queste criticità ha anche questi

limiti Ecco con il nuovo approccio che

presumibilmente Ci aspettiamo sia

integrato in g pt5 che stiamo aspettando

probabilmente l'anno prossimo tutto

questo potrebbe essere superato perché

se il modello di apprendimento e la e di

ricerca sarà questo Q Star molto

probabilmente integrerà tutte le

capacità che vi ho detto prima e questo

supera tutti questi problemi perché a

quel punto il modello avrà Innanzitutto

una conoscenza dinamica il che significa

che è in continuo aggiornamento sempre

ok e cioè non c'è più il problema

dell'addestramento prima poi hai il

modello e poi Proponi il modello al

mercato Il problema è che quel modello

sarà in continuo addestramento avrà

questa capacità continua di esplorare lo

spazio problemico e di apprendere e di

quindi migliorare sempre di più la sua

capacità di raggiungere gli obiettivi e

inoltre ci sarà anche una maggiore

estremamente Maggiore capacità di

comprendere il contesto Perché a quel

punto la la conoscenza del modello

potrebbe essere pressoché totale perché

è la tutta la conoscenza dell'essere

umano che a questo nuovo modello qstar

sarà sempre disponibile ok non dovrà

accedere a risorse esterne ci avrà avrà

sempre tutta la conoscenza disponibile

aggiornata e quindi Voi capite che

questo è un approccio completamente

diverso ora per concludere questo video

credo di avervi detto quasi tutto però

volevo concludere

con una riflessione da una parte c'è il

problema del fatto che questo modello

potrebbe diventare Senziente Io non

credo è la mia opinione me ne prendo la

responsabilità però io non credo che la

coscienza possa diciamo risolversi in

questo algoritmo Io credo assolutamente

che la macchina possa in un futuro

diventare cosciente in maniera del tutto

paragonabile all'essere umano ma non mi

sembra questo l'approccio Il problema è

che è ancora più pericoloso perché la la

coscienza tutto sommato ha anche degli

aspetti positivi Cioè se questa macchina

diventasse cosciente Magari avrebbe pure

un barlume di empatia Magari avrebbe

pure No un po' di ragionevolezza la

macchina che stanno creando invece con

questo Q Star ed è questo che ha

generato il polverone di cui stiamo

parlando e che è difficile da divulgare

è difficile da spiegare io ci sto

provando e è il proprio il problema

opposto cioè questa macchina non è

cosciente non è empatica va dritta per

il suo obiettivo e la stiamo creando in

maniera tale che sia assolutamente

efficiente nel raggiungere i suoi

obiettivi una macchina che fosse

cosciente rifacciamoci alla fantascienza

no fate voi quella che preferite no

trovate sempre magari un data di Star

Trek o non so una qualche altra macchina

che se comunque è È simile all'essere

umano Magari ci si può anche ragionare

ma una macchina di questo tipo è una è

una macchina efficiente nel

raggiungimento dei suoi obiettivi No

Matter What Quindi qua Il problema è

quali saranno i suoi obiettivi Questa è

la Reale riflessione che ci dobbiamo

porre nella realizzazione di questa

meraviglia Io con questo ho concluso

Grazie per essere stati con me e ci

vediamo al prossimo video

ragazzi

n