گمینی، عامل صحبت هوشمند پیشرفته ای که توسط گوگل منتشر شده است، تحت چتر مدل پیشرفته PaLM 2 عمل می‌کند و با وجود بروزرسانی محتوای روزانه، از پایگاه داده دانش استاتیک ChatGPT شرکت OpenAI تفاوت دارد. این استاد دیجیتال به سوالات زیادی درباره مجموعه متنوعی از موضوعات ارجاع داده شده است، از جمله یک پرسش درباره برترین فیلم‌های تمام دوران.
اصلاً از اشاره به یک حقیقت تکیه نخواهد کرد، گمینی با تعابیر خوبی بیان کرد که عالیت سینمایی ویژگی انحصاری شخصی است و از بین بین بینندگان متفاوت است. با این حال، با بهره‌بردن از ثروت دیدگاه‌های نقادانه ویلای فیلم، هوش مصنوعی فهرستی از پنج فیلم را که در طول زمان اثر می‌گذارند، برگزید:
شهروند کین (1941): یک بی‌حیاط و بی‌پرده، زندگی تایکون رسانه‌ای چارلز فاستر کین را تجزیه و تحلیل می‌کند و ثروت‌ها را به بطن خواست و قدرت نقل می‌کند.
پدرخوانده (1972): نمایش جهان صمیمی و خشن خانواده مافیای کورلیونه، این اسطوره آدم‌های خلافکار پاره‌ای را برای ژانرش مشخص می‌کند.
ستاره‌های جنگ: قسمت IV – امیدی نو (1977)، با نامی قبلی «طرف تاریک نیرو»، مخاطبان را به یک جهان فضایی علمی دوام‌آور دعوت می‌کند که انقلابیان جرات می‌ورزند که از امپراتوری خبیث دفاع کنند.
فهرست شیندلر (1993): یک شماره خالی و عمیق از عمل فوق‌العاده اُسکار شیندلر برای نجات بیش از هزار یهودی در طول هولوکاست.
ویرانی شاوشنک (1994): این فیلم در دیوارهای زندان رخ می‌دهد، داستان رنج‌های اندی دوفرین، یک مرد به طور غلط در زندان برای قتل زناشویی، به تصویر می‌کشد.
از دیدگاه هوش مصنوعی، این فیلم‌ها اوج تعریف داستانگویی و صنایع سینمایی را نشان می‌دهند و ظرفیت فیلم‌ها را برای الهام‌بخشی، چالش، و بازتاب وضعیت انسانی آنها را برجسته می‌کنند.
موضوع مشارکت هوش مصنوعی در انتقادات و انتخابات فیلم برخی از پرسش‌ها و چالش‌های کلیدی در هم‌بازی بین فناوری و تجربه انسانی زمان دیدن فیلم را برجسته می‌کند. در این‌جا یک اکتشاف بر اساس محتوای ارائه شده آمده است:
پرسش‌های کلیدی:
۱. چگونه الگوریتم گمینی به برترین فیلم‌ها تعیین می‌کند؟
۲. چه معیارهایی توسط گمینی برای ارزیابی ارزش سینمایی یک فیلم استفاده می‌شود؟
۳. آیا یک هوش مصنوعی مانند گمینی می‌تواند به حساب هم‌زمانی فرهنگی و زمانی پذیرایی یک فیلم بپردازد؟
پاسخ‌ها:
۱. گمینی احتمالاً از ترکیب بررسی‌های منتقدان فیلم، امتیازات مخاطبان، و شاید اهمیت تاریخی به عنوان بخشی از الگوریتم خود برای تعیین بهترین فیلم‌ها استفاده می‌کند.
۲. معیارها شامل قدردانی منتقدانه، محبوبیت، تأثیر بر سینما، و شاید جوایز و تقدیرات می‌باشد.
۳. در حالی که گمینی ممکن است از بروزرسانی‌های محتوای روزانه استفاده کند و از مدل‌های پیشرفته مانند PaLM 2 استفاده کند، درک کامل از زمینه فرهنگی و زمانی یک فیلم یک وظیفه پیچیده است که هنوز ممکن است چالش‌هایی برای هوش مصنوعی ایجاد کند.
چالش‌ها و اختلاف‌نظرها کلیدی:
– سونگ‌فیلم‌های مدرن: فیلم‌ها به طرزی متفاوت برای افراد جذب می‌شوند، و تلاش هوش مصنوعی برای ایجاد یک لیست قطعی ممکن است تنوع ترجیحات مخاطبان را نادیده بگیرد.
– نمایندگی فرهنگی و تبعیضات: سامانه‌های هوش مصنوعی ممکن است تبعیضات موجود در امتیازات و نقد‌های فیلم را تقلید کند اگر داده‌های ورودی به سمت جمعیت‌شناسی یا فرهنگ‌ها فشرده باشند.
– زمینه تاریخی: درک اهمیت یک فیلم در زمینه تاریخی نیازمند دانش فرهنگی عمیقی است که یک هوش مصنوعی ممکن است به طور کامل متوجه نشود.
مزایا و معایب:
مزایا:
– بی‌طرفی: اصولاً، هوش مصنوعی می‌تواند دیدگاهی متعادل‌تر را ارائه دهد، بی‌تردید از تعصب‌های منتقدان فردی خالی شود.
– پردازش داده: هوش مصنوعی می‌تواند مقادیر بسیار زیادی از بررسی‌ها و داده‌ها را پردازش کند و تجزیه و تحلیلی جامع ارائه دهد.
– دسترسی: چنین ابزاری می‌تواند کمک کند تا بینندگان عادی فیلم‌هایی که توسط منتقدان و تاریخ‌نگاران ستایش شده انتخاب کنند.
معایب:
– کمبود درک پیچیدگی: هوش مصنوعی ممکن است جزییات احساسات انسانی و بازتاب فرهنگی را که فیلم‌ها معرفی می‌کنند فهمیده نکند.
– وابستگی زیاد به داده‌های کمی: تمرکز بر داده ممکن است بخش‌های کیفی یک فیلم که به عظمت آن اضافه می‌کنند را نادیده گرفته بشود.
– اثرات اتاق سوزو: اگر هوش مصنوعی تنها دیدگاه‌های نقادان را شامل گردد، امکان داده به نظرات موجود و کاهش داده به نقاط دید دیگر وجود دارد.
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره هوش مصنوعی و کاربردهای آن، می‌توانید به گوگل مراجعه کنید. این لینک به دامین اصلی گوگل اشاره دارد که فرد می‌تواند در آن به پروژه‌های فناوری مختلف گوگل، از جمله پیشرفت‌های هوش مصنوعی مانند گمینی، پردازد.
The source of the article is from the blog maestropasta.cz