Rumah > Peranti teknologi > AI > teks badan

Di sebalik populariti ChatGPT, di manakah hala tuju masa depan pembangunan kecerdasan buatan?

王林
Lepaskan: 2023-04-12 18:19:03
ke hadapan
1110 orang telah melayarinya

Artikel ini dicetak semula daripada akaun awam WeChat "Hidup dalam Era Maklumat" Pengarang hidup dalam era maklumat. Untuk mencetak semula artikel ini, sila hubungi akaun awam Living in the Information Age.

Dalam beberapa hari yang lalu, perkara paling hangat dalam bidang kecerdasan buatan ialah ChatGPT, chatbot yang dibangunkan oleh OpenAI.

ChatGPT ialah model bahasa pra-latihan berskala besar yang boleh menjana respons teks seperti manusia dalam perbualan. Algoritmanya adalah berdasarkan seni bina Transformer yang paling popular, iaitu rangkaian saraf dalam yang menggunakan mekanisme perhatian diri untuk memproses data input. Ia digunakan secara meluas dalam pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi. ChatGPT dilatih pada sejumlah besar set data dialog teks dan menggunakan mekanisme perhatian diri untuk mempelajari corak dan struktur dialog seperti manusia. Ini menjadikan jawapannya sangat hampir dengan jawapan orang sebenar. Sesetengah orang berpendapat bahawa ChatGPT boleh menggantikan enjin carian sepenuhnya.

Dalam artikel sains popular DeFi pengarang Zhihu "Sains Popular: Apakah ChatGPT?" 》Diperkenalkan ChatGPT. Seperti yang ditunjukkan dalam gambar:

Di sebalik populariti ChatGPT, di manakah hala tuju masa depan pembangunan kecerdasan buatan?

Tetapi pada penghujung artikel, penulis memberikan semua orang telur paskah, menunjukkan bahawa artikel ini sendiri telah ditulis oleh ChatGPT sendiri. Sebagai contoh, dalam bahagian "Pengenalan kepada ChatGPT" dalam gambar di atas, penulis bertanya kepada ChatGPT: Apakah itu ChatGPT? Jawapan yang saya dapat kemudian, sama dengan bahagian "Algoritma", adalah jawapan yang penulis dapat selepas bertanya "Apakah algoritma di sebalik ChatGPT?"

Daripada artikel itu, kita dapat melihat bahawa dalam jawapan ChatGPT dalam senario ini, hampir sukar untuk mengetahui sama ada ia adalah robot yang menjawab. Tidak hairanlah ramai yang kagum dengan persembahannya.

Namun, sekumpulan orang lain tidak berpuas hati dengan prestasi ChatGPT. Sebagai contoh, komuniti pengaturcara terkenal Stackoverflow mengeluarkan peraturan sementara pada 4 Disember: dilarang menggunakan kandungan yang dijana oleh ChatGPT untuk menjawab soalan mengenai Stackoverflow. Sebabnya ialah kadar ketepatan kandungan yang dijana adalah sangat rendah, dan kandungan jahat ini berbahaya kepada keseluruhan tapak web dan pengguna yang mencari jawapan yang betul. Masalah utama di sini ialah kerana ambang untuk menggunakan ChatGPT adalah sangat rendah, ramai orang telah menggunakan ChatGPT untuk menjawab soalan yang dibangkitkan oleh orang lain dalam beberapa hari kebelakangan ini, bagaimanapun, disebabkan oleh kekurangan pengetahuan profesional mereka sendiri, mereka tidak mempunyai keupayaan untuk sahkan sama ada jawapan yang dijana oleh ChatGPT adalah betul. Banyak jawapan yang tidak bernilai malah mengelirukan telah dihasilkan.

Yang lain mencuba beberapa soalan pelajar sekolah rendah, tetapi jawapan ChatGPT tidak memuaskan. Contohnya:

Di sebalik populariti ChatGPT, di manakah hala tuju masa depan pembangunan kecerdasan buatan?

Di sebalik jawapan yang tidak memuaskan kepada soalan mudah ini terletak pemikiran mendalam kami tentang pembangunan bidang kecerdasan buatan.

Dalam bidang pembelajaran mendalam, penyelidik sering berkata: Jika anda menyeksa data pada tahap tertentu, ia akan mengaku segala-galanya.

Ini adalah sejenis penolakan diri Bidang kecerdasan buatan semasa masih bergantung terutamanya pada sejumlah besar data latihan untuk melatih model. Oleh itu, ini pasti akan membawa kepada soalan: Bagaimana jika suatu hari nanti, selepas model super dilatih menggunakan set data terbesar di dunia, ia masih tidak dapat memperoleh hasil yang cukup baik? Lagipun, orang biasa tidak perlu mempelajari semua pengetahuan di dunia untuk mempunyai kebolehan pembelajaran dan penilaian mereka sendiri.

Selain itu, adakah data yang dilatih dengan semua data sebenar akan lebih baik daripada model yang dilatih dengan beberapa data sebenar? Pertimbangkan bahawa sesetengah data sebenar mempunyai jawapan yang bertentangan sepenuhnya kepada soalan yang sama. Sama seperti selalu ada orang yang berbeza bertengkar tentang isu yang sama. Set latihan ini pasti mempunyai kesan ke atas hasil latihan rangkaian saraf.

Mungkin, kejayaan sebenar dalam kecerdasan buatan perlu menunggu kejayaan dalam sains asas. Ia seperti persamaan Maxwell membawa orang ke era penghantaran isyarat tanpa wayar. Dalam ruang di mana kita bergaul siang dan malam, mungkin ada rahsia yang lebih mendalam tersembunyi, menunggu orang ramai untuk mengetahui.

Atas ialah kandungan terperinci Di sebalik populariti ChatGPT, di manakah hala tuju masa depan pembangunan kecerdasan buatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:51cto.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!