Wo liegt hinter der Popularität von ChatGPT die zukünftige Richtung der Entwicklung künstlicher Intelligenz?

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In den letzten Tagen ist ChatGPT, ein von OpenAI entwickelter Konversations- und Chat-Roboter, das heißeste Ding im Bereich der künstlichen Intelligenz.

ChatGPT ist ein umfangreiches vorab trainiertes Sprachmodell, das in Gesprächen menschenähnliche Textantworten generieren kann. Sein Algorithmus basiert auf der beliebtesten Transformer-Architektur, einem tiefen neuronalen Netzwerk, das einen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus zur Verarbeitung von Eingabedaten nutzt. Es wird häufig bei verschiedenen Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet. ChatGPT wird auf der Grundlage einer großen Menge an Textdialogdatensätzen trainiert und nutzt einen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, um die Muster und Strukturen eines menschenähnlichen Dialogs zu erlernen. Dadurch kommt seine Antwort der einer realen Person sehr nahe. Manche Leute glauben sogar, dass ChatGPT Suchmaschinen vollständig ersetzen kann.

In Zhihu veröffentlichte der populärwissenschaftliche Artikel des Autors DeFi „Popular Science: What is ChatGPT?“ 》, ChatGPT wird eingeführt. Wie im Bild gezeigt:

Aber am Ende des Artikels gab der Autor jedem ein Osterei, was darauf hindeutet, dass der Artikel selbst von ChatGPT selbst geschrieben wurde. Im Abschnitt „Einführung in ChatGPT“ im Bild oben fragt der Autor beispielsweise ChatGPT: Was ist ChatGPT? Die Antworten, die ich später erhielt, waren ähnlich wie im Abschnitt „Algorithmus“ die Antworten, die der Autor erhielt, nachdem er gefragt hatte: „Was ist der Algorithmus hinter ChatGPT?“

Aus dem Artikel können wir ersehen, dass es in der Antwort von ChatGPT in diesem Szenario fast schwierig ist zu erkennen, ob es sich um einen Roboter handelt, der antwortet. Es ist kein Wunder, dass viele Menschen von seiner Leistung begeistert sind.

Allerdings ist eine andere Gruppe von Menschen mit der Leistung von ChatGPT nicht zufrieden. Beispielsweise hat die bekannte Programmierer-Community Stackoverflow am 4. Dezember eine vorübergehende Regelung erlassen: Es ist verboten, von ChatGPT generierte Inhalte zur Beantwortung von Fragen auf Stackoverflow zu verwenden. Der Grund dafür ist, dass die Genauigkeitsrate der generierten Inhalte sehr niedrig ist und diese fadenscheinigen Inhalte schädlich für die gesamte Website und für Benutzer sind, die nach richtigen Antworten suchen. Das Hauptproblem besteht darin, dass viele Menschen ChatGPT in den letzten Tagen zur Beantwortung von Fragen anderer nutzen, da die Schwelle für die Nutzung von ChatGPT sehr niedrig ist. Aufgrund mangelnder Fachkenntnisse sind sie dazu jedoch nicht in der Lage Überprüfen Sie, ob die von ChatGPT generierten Antworten korrekt sind. Es wurden viele wertlose und sogar irreführende Antworten erstellt.

Einige andere versuchten es mit den Fragen einiger Grundschüler, aber die Antworten von ChatGPT waren nicht zufriedenstellend. Zum Beispiel:

Hinter den unbefriedigenden Antworten auf diese einfachen Fragen verbirgt sich unser tiefgreifendes Nachdenken über die Entwicklung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.

Im Bereich Deep Learning sagen Forscher oft: Wenn man die Daten bis zu einem gewissen Grad quält, werden sie alles gestehen.

Das ist eine Art Selbstironie. Der aktuelle Bereich der künstlichen Intelligenz beruht hauptsächlich auf einer großen Menge an Trainingsdaten, um Modelle zu trainieren. Der Erfolg eines Modells hängt eng mit der Menge an Trainingsdaten zusammen. Daraus ergibt sich unweigerlich die Frage: Was wäre, wenn ein Supermodell eines Tages, nachdem es mit dem größten Datensatz der Welt trainiert wurde, immer noch keine ausreichend guten Ergebnisse erzielen konnte? Schließlich müssen normale Menschen nicht alles Wissen der Welt erlernen, um über eigene Lern- und Urteilsfähigkeiten zu verfügen.

Und um noch einen Schritt weiter zu gehen: Werden die mit allen realen Daten trainierten Daten besser sein als das mit einigen realen Daten trainierte Modell? Bedenken Sie, dass einige reale Daten völlig entgegengesetzte Antworten auf dieselbe Frage haben. Genauso wie es immer verschiedene Leute gibt, die über das gleiche Thema streiten. Diese Trainingssätze haben zwangsläufig einen Einfluss auf die Trainingsergebnisse des neuronalen Netzwerks.

Vielleicht muss der wirkliche Durchbruch in der künstlichen Intelligenz auf einen Durchbruch in der Grundlagenforschung warten. Es ist, als hätten Maxwells Gleichungen die Menschen in die Ära der drahtlosen Signalübertragung geführt. In dem Raum, in dem wir Tag und Nacht miteinander auskommen, können tiefere Geheimnisse verborgen sein, die darauf warten, von anderen entdeckt zu werden.

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