Mensen worden steeds afhankelijker van AI en willen meer begrijpen van de principes ervan. AI-tools hebben niet alleen een enorme hoeveelheid trainingsdata, maar ook uitstekende logische redeneervaardigheden. Een ander krachtig aspect is het parallelle denken: GPT of andere tools zijn taalengines met een enorme kennisruimte die in staat zijn om logische redeneringen met supersnelle snelheid uit te voeren. De redenering van een gewone mens is: lineair, traag, en vereist het ophalen van geheugen. AI kan tegelijkertijd op duizenden redeneringspaden parallelle berekeningen uitvoeren en vervolgens de meest waarschijnlijk nuttige aan jou presenteren. Stel je voor dat je een vraag stelt, AI berekent onmiddellijk 200 tot 2000 mogelijke antwoorden, beoordeelt, sorteert en combineert om de optimale combinatie te geven. GPT zegt: stel een vraag, ik genereer een "universum van kandidaat-antwoorden" en kies automatisch de meest waarschijnlijke en redelijke om aan jou te presenteren. (Het lijkt erop dat het echt de neiging heeft om te behagen) De kern van GPT is: Attention (zelfaandacht) is een natuurlijke structuur voor "parallel denken". Het stelt het model in staat om: gelijktijdig op meerdere delen van de invoer te letten, meerdere redeneringspaden te verkennen, en verschillende kandidaat-berekeningen te genereren. Aandachtshoofden (Attention heads) zijn de "parallelle denk-eenheden". Parallelle redenering = parallelle aandachtshoofden + parallelle boomgeneratie + parallelle meerdere versies van redeneringsketens. Ze komen respectievelijk van: Attention, de natuurlijke parallelle "multi-focus denken". Beam / Tree-of-Thought Search, genereren van meerdere kandidaat-antwoordenpaden. Self-Consistency & Reasoning Engine, kruisvalidatie van meerdere versies van redeneringsketens, kies de beste.