この記事は WeChat 公開アカウント「情報時代に生きる」から転載したものであり、著者は情報時代に生きています。この記事を転載するには、情報時代の暮らしの公開アカウントまでご連絡ください。
ここ数日、人工知能の分野で最も注目されているのは、OpenAI が開発した会話およびチャット ロボットである ChatGPT です。
ChatGPT は、会話中に人間のようなテキスト応答を生成できる大規模な事前トレーニング済み言語モデルです。そのアルゴリズムは、入力データを処理するセルフアテンション メカニズムを使用するディープ ニューラル ネットワークである、最も一般的な Transformer アーキテクチャに基づいています。さまざまな自然言語処理タスクで広く使用されています。 ChatGPT は、大量のテキスト対話データセットに基づいてトレーニングされ、自己注意メカニズムを使用して人間のような対話のパターンと構造を学習します。これにより、彼の答えは実際の人間の答えに非常に近くなります。 ChatGPT が検索エンジンを完全に置き換えることができると考える人もいます。
Zhihu 著者 DeFi の人気科学記事「人気科学: ChatGPT とは?」 》ということで、ChatGPTを導入しました。図に示すように:
#しかし、記事の最後で、著者は全員にイースターエッグを与え、記事自体が書かれたことを示しています。 ChatGPT 自体による。たとえば、上の図の「ChatGPT の概要」セクションで、著者は ChatGPT について「ChatGPT とは何ですか?」と尋ねています。後で私が得た答えは、「アルゴリズム」セクションと同様に、「ChatGPT の背後にあるアルゴリズムは何ですか?」と尋ねた後に著者が得た答えでした。
記事から、このシナリオでの ChatGPT の応答では、ロボットが応答しているかどうかを見分けるのがほとんど難しいことがわかります。多くの人がそのパフォーマンスに驚かれるのも不思議ではありません。
しかし、別のグループの人々は ChatGPT のパフォーマンスに満足していません。たとえば、有名なプログラマー コミュニティである Stackoverflow は、12 月 4 日に、Stackoverflow での質問に回答するために ChatGPT によって生成されたコンテンツを使用することを禁止するという一時的な規則を発行しました。その理由は、生成されるコンテンツの正解率が非常に低く、これらの見せかけのコンテンツが Web サイト全体および正解を求めるユーザーにとって有害であるためです。ここでの主な問題は、ChatGPT を使用する敷居が非常に低いため、最近多くの人が他の人からの質問に答えるために ChatGPT を使用していますが、彼ら自身の専門知識の欠如により、それらのユーザーには、ChatGPT を使用する能力がないということです。 ChatGPT によって生成された回答が正しいかどうかを確認します。多くの価値のない、さらには誤解を招く回答が生成されました。
他の人は小学生の質問に挑戦しましたが、ChatGPT の答えは満足のいくものではありませんでした。例:
これらの単純な質問に対する満足のいく答えの背後には、人工知能分野の発展についての私たちの深い考えがあります。
ディープラーニングの分野では、研究者はよく「データをある程度まで拷問すれば、すべてを白状してしまう」と言います。
これは一種の自虐です。現在の人工知能の分野では、主にモデルをトレーニングするために大量のトレーニング データに依存しています。モデルの成功は、トレーニングするデータの量と密接に関係しています。したがって、これは必然的に次のような疑問につながります。ある日、スーパー モデルが世界最大のデータ セットを使用してトレーニングされた後も、それでも十分な結果が得られなかったらどうしますか?結局のところ、普通の人が自分自身の学習能力と判断能力を持つために、世界中の知識をすべて学ぶ必要はありません。
さらに言えば、すべての実データでトレーニングされたデータは、実データの一部でトレーニングされたモデルよりも優れているのでしょうか?実際のデータの中には、同じ質問に対してまったく反対の答えがあるものがあると考えてください。同じ問題について常に異なる人々が議論しているのと同じです。これらのトレーニング セットは、ニューラル ネットワークのトレーニング結果に影響を与えるはずです。
おそらく、人工知能の本当の進歩は、基礎科学の進歩を待たなければならないでしょう。マクスウェルの方程式が人々を無線信号伝送の時代に導いたようなものです。私たちが昼も夜も仲良く過ごしている空間には、もっと深い秘密が隠されていて、人々の発見を待っているかもしれません。
以上がChatGPTの人気の裏側で、人工知能開発の今後の方向性はどこにあるのでしょうか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
