<div><br></div><div dir="auto">Many people here seem interested in the question of whether LLMs can have conscious understanding of the words/symbols that it takes as inputs and generates as outputs. It seems that most people here want to think GPT4 has something like a conscious mind, but I agree with GPT4  below that it has no idea what it is talking about.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><div class="gmail_quote" dir="auto"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Mar 30, 2023 at 1:55 PM Gordon Swobe <<a href="mailto:gordon.swobe@gmail.com">gordon.swobe@gmail.com</a>> wrote:<br></div><div dir="ltr" class="gmail_attr"><br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-style:solid;padding-left:1ex;border-left-color:rgb(204,204,204)"><div dir="ltr">GPT-4 explained to me that it could not solve the symbol grounding problem for itself (I reported this in another thread). I asked it to explain the significance.<br><br>My prompt: What is the significance of the fact that ChatGPT cannot solve the symbol grounding problem for itself and can only simulate that it has solved it? How does this put ChatGPT at a disadvantage compared to humans?<br><br>GPT-4: The symbol grounding problem refers to the difficulty in connecting abstract symbols (such as words or concepts) to their real-world referents. While ChatGPT can simulate understanding by generating human-like text based on its training data, it doesn't possess the direct experience or sensory input that humans have to ground these symbols in reality.<br><br>The significance of this limitation has several implications:<br><br>Lack of true understanding: ChatGPT doesn't have a genuine understanding of the world, as it relies on patterns and associations found in the text it was trained on. It can't form new connections based on direct experience, which may result in limitations in problem-solving or abstract reasoning.<br><br>Difficulty with context: Without grounding in real-world experiences, ChatGPT may struggle to fully understand context or cultural nuances. It may provide answers that are technically correct but inappropriate or irrelevant in a specific situation.<br><br>Inability to learn from sensory input: Humans learn through direct experience and sensory input, which allows them to adapt and understand new situations better. ChatGPT can't update its knowledge through real-world experiences, making it less adaptable to novel contexts.<br><br>Absence of common sense: Although ChatGPT can generate text that appears to show common sense understanding, it might still make errors that a human would easily avoid. This is because its responses are based on patterns in the data, rather than a true comprehension of the concepts.<br><br>Limited creativity: ChatGPT's creativity is confined to the scope of its training data. While it can generate new text based on patterns it has seen before, it can't create truly novel ideas or solutions in the same way that humans, with their real-world grounding, can.<br><br>In summary, the inability to solve the symbol grounding problem puts ChatGPT at a disadvantage compared to humans in terms of true understanding, adaptability, context-awareness, common sense, and creativity. However, it is essential to remember that ChatGPT is an AI language model designed to assist and augment human capabilities, not to fully replicate human cognition.<br>---<br></div></blockquote><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-style:solid;padding-left:1ex;border-left-color:rgb(204,204,204)"><div dir="ltr"></div></blockquote><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">-gts</div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-style:solid;padding-left:1ex;border-left-color:rgb(204,204,204)"><div dir="ltr"><br></div></blockquote></div></div>