從 Watson 到 ChatGPT：AI 聊天機器人和局限性

ChatGPT 在企業採用方面還有很長的路要走。此部落格解釋了目前形式的 ChatGPT 的局限性。

ChatGPT 的發布及其提供的回應將 Conversation AI 帶回了最前沿，並透過簡單的 Web 介面讓每個人都可以使用 Conversation AI。我們看到了許多創意的方式來使用 ChatGPT 以及它可能如何影響未來以及圍繞它是否會取代 Google 搜尋引擎和工作的問題。

好吧，讓我們透過以下分析來解決這個問題。

從早期的Watson 系統到ChatGPT，對話式 AI 仍然存在一個基本問題。

缺乏領域智能。

雖然 ChatGPT 在對話式 AI 領域無疑取得了進步，但我想從我的書中提到以下內容——真正的 AI：聊天機器人（2019 年出版）。

「人工智慧可以學習，但不能思考。」

關於如何使用人工智慧系統的輸出，思考總是留給人類。人工智慧系統及其知識將始終局限在它所學的知識範圍內，但永遠不能在需要領域專業知識和智慧的地方進行泛化（像人類一樣）。

領域智能的例子是什麼？

舉一個簡單的例子，您要求對話式人工智慧代理商「為短褲和紗麗推薦服裝」。

從根本上說，任何技術人員都會將它們視為兩種不同的選擇——將服裝與短褲搭配，將服裝與紗麗搭配，或者提出澄清問題，或者暗示這些選項是不相交的，不能組合。

但是對於 ChatGPT（或任何通用對話式 AI），回應如下所示。顯然，在不了解領域和上下文的情況下，試圖填寫一些回應。這是一個非常簡單的例子，但複雜性呈指數級增長，因為需要深厚的專業知識和相關性——就像醫生推薦治療方案一樣。這正是我們在使用 AI 代理解決健康問題時看到許多失敗的確切原因。他們試圖訓練通用人工智慧，而不是建構領域專家人工智慧系統。

這個生成式對話 AI 系統的另一個問題如下：

#可解釋性－讓 AI 輸出可以解釋它是如何到達的。我在我之前的部落格中對此進行了描述 – Responsible And Ethical AI

信任和推薦偏差——正確的推薦和適應性。我已經在我之前的部落格中對此進行了解釋。

有關更多詳細信息，我在我的簡短電子書 –真正的人工智慧：聊天機器人(2019)中解釋了這個概念。

您可以在我的網站上在線找到這本書或註冊免費影片課程。

此部落格的目的是讓人們了解 ChatGPT 及其當前的限制。任何技術通常都有一系列限制，了解這些限制將有助於您在設計和開發解決方案時牢記這些限制。

ChatGPT 無疑會推動對話人工智慧的發展，而建構它需要花費大量的時間和精力。然而，企業採用它還有很長的路要走。

為了讓ChatPT 與企業採用相關，我們需要以下內容：

• 領域適應性
• 領域情報
• 可解釋性
• 透明度
• 無偏見
• 隱私
• 可擴展性－用於訓練和推理的運算能力
• 降低環境足跡

在我看來，ChatGPT 和其他AI 聊天機器人將類似於任何其他工具來幫助您獲取所需信息，您將利用您的思維和智慧來完成工作。

所以，高枕無憂；目前版本的 ChatGPT 不會取代任何需要思考和深厚專業知識的東西！ ！

以上是從 Watson 到 ChatGPT：AI 聊天機器人和局限性的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！