吴军讲ChatGPT
2023-05-27 21:29:18 0 举报AI智能生成
得到AI大作战系列
作者其他创作
大纲/内容
对ChatGPT的观念
被神化的语言模型衍生品
原因：不懂背后的科学原理
更像是一个玩具，而不是一个能替代人的工具
《大西洋月刊》观点
理性、审慎看待，做好自己本职工作和擅长的工作
要担心人工智能背后的公司和控制它们的人
ChatGPT的能力
- 理解自然语言，明白人的意图
- 产生自然语言的文本，满足人的要求
ChatGPT的本质
- 基于语言模型的自然语言处理系统，语言模型是由数据公式构建的模型
- 基于机器学习方法反复计算，在多种候选中，选择一个概率或可能性最大的结果
- 以数量实现质量，“暴力美学”，黑盒子
语言模型
发展阶段
1、上世纪90年代之前，解决了语言识别的问题
2、90年代之后，加入了语法、语义，出现了自适应的语言模型
3、2010年前后，Google大脑能有效利用计算资源，让模型计算出的概率更准确
2、90年代之后，加入了语法、语义，出现了自适应的语言模型
3、2010年前后，Google大脑能有效利用计算资源，让模型计算出的概率更准确
作用
1、信息形式转换：将信息从一种形式转位另一种形式
2、按需生成文本：回答问题、写邮件、写文章等
3、信息精简：将大量信息精简为较少信息
2、按需生成文本：回答问题、写邮件、写文章等
3、信息精简：将大量信息精简为较少信息
性质
利用已有信息预测其他信息的模型
ChatGPT的缺陷
Garbage in, Garbage out
无法通过调整参数来控制输出结果
ChatGPT需要的资源
数据：极其庞大
算力：随着要求的提高，算力也不断增加
算法
ChatGPT的边界
底层依赖数据，数据是有边界的，只能解决世界上一小部分问题
计算能力&可计算性：计算能力的增加，只能提高计算速度，但并不能提高计算性，解决不可算的问题
ChatGPT对工作的影响
会被取代的工作
不费体力的工作
不动脑子的工作
不产出信息的工作
不会被取代的工作
创造性的工作
其它值得关注的AI技术和应用
多任务人工智能系统
特点：以质量取代数量
实现条件
- 知其然还要知其所以然
- 主动学习
- 有常识
- 处理信息的能耗大幅降低
生物和医学应用
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