关于ChatGPT对人工智能甚至信息时代的影响.pdf
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1、封面文章关于 ChatGPT对人工智能甚至信息时代的影响口文/原野计算机和人工智能先驱艾伦图灵(AlanTuring)提出了一个著名的人工智能测试(即“图灵测试”),如果你能和计算机说话,而不知道你不是在和人说话,那么计算机就可以说是人工智能的。对于ChatGPT而言,已经在很大程度上跨越了这个门槛(只是偶尔仍然不稳定),但对于日常使用,ChatGPT通过了这个测试。几乎无人质疑,这就是一个里程碑事件。业界“懂王”ChatGPT来势泌ChatGPT是一款由美国OpenAI公司于2 0 2 2 年11月发布的自然语言处理人机交互应用,是迄今为止人工智能领域最成功的产品和历史上用户增长速度最快的应
2、用程序。ChatGPT已经创下了新的流行度世界纪录:2 0 2 2 年11月30日上线,在推出五天后,注册用户数过百万;在推出后仅两个月,就获得1亿名月活跃用户,成为历史上增长速度最快的消费者应用程序。2 0 2 3年1月,ChatGPT平均每天有130 0 万独立访客,比2 0 2 2 年12 月翻了一番,行业专家对聊天机器人前所未有的成功印象深刻。2 0 2 3年3月15日,OpenAI发布了ChatGPT-4.0版本的更新,并且打上了“mostadvanced”的标签,距离上次发布3.5版本,仅仅过去了半个月而已。GPT-4.0不仅拥有图像识别功能、高级推理技能以及处理2 50 0 0
3、个单词的能力,还可以用所有流行的编程语言写代码。GPT-4.0已经从原先的自然语言处理模型进化成多模态模型,已经不再限于文字回答,还有看图作答,数据推理,分析图标和角色扮演等功能。据介绍,GPT-4.0在模拟律师考试中的成绩超出90%的人类考生。在总分16 0 0 分的美国高考(SAT考试),GPT-4.0考出了1410分,高于8 8%的应试者;GPT-4.0在SAT的阅读考试中超出9 3%的人类考生,在SAT数学考试中超出8 9%的人类考生。更令人惊叹的是,与之对话,ChatGPT更像一个感性的“人”了,戏称之“懂王”也算实至名归。更为震撼的是在2 0 2 3年5月份,联网和插件功能也上线了
4、,ChatGPT的认知水平由此实时更新,它可以随时联网,世界上每一秒发生的新事件,都将了如指掌。做图表、画数理专业曲线、创建思维导图、做Excel、生成图片、解释代码、订机票订酒店等功能更是样样都会样样都行。今后ChatGPT变成了一位上知天文、下知地理、学问广博、能说又会干的“活生生”的私人助理,即将普惠大众。而且,ChatGPT掀起了一场人工智能竞赛,美国的微软和谷歌以及中国的19.封面文章各家互联网大公司围绕人工智能的你追我赶的局面正在形成。谷歌紧随其后发布了自己的Bard,并在持续优化,当前已经达到同样惊艳的效果。什么是 ChatGPTChatGPT英文全名:Chat Generati
5、vePre-trainedTransformer,中文名:聊天生成型预训练变换模型。其使用了Transformer神经网络架构,是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语料库包含了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备人类在互联网上留下的几乎全部的知识信息,还能根据聊天的上下文进行互动的能力,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT是AIGC(A I-G e n e r a t e d C o n t e n t,人工智能生成内容)技术进展的成果。该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。
6、ChatGPT可以与你流畅地聊天,毫无生硬感,像朋友、像导师、像同伴,可根据提示生成几乎任何主题的原始文本,包括文章、论文、笑话甚至诗歌;还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。ChatGPT还采用了注重道德水平的训练方式,按照预先设计的道德准则,对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有恶意,包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图,都会拒绝提供有效答案。ChatGPT的技术底座使用的是微调后的GPT系列模型,有着多达万亿个模型参数,其训练集是主要使用互联网数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集。GPT在微软AzureAI超算基础设施上进行训练,总算力消耗约36
7、 40 PF-days(即每秒一千万亿次计算,运行36 40个整日)。其设计的基本思路就是从大规模的上亿的文本预料中,随机地扣掉一部分字,形成类似完形填空题的素材,不断地学习空格处到底该填写什么。所谓语言模型,就是从大量的数据中学习复杂的上下文联系。初代GPT主要是采用基于内容转换成语言表达的模式来进行上述预训练,这更适应于文本生成领域。GPT-2主要就是在初代GPT的基础上,又添加了多个任务(比如句子打乱顺序再排序、选择题、判断题、改错题、把预测单字改成预测实体词汇等等),扩增了数据集和模型参数,又训练了一番。至于GPT-3的模型所采用的数据量非常庞大,高达上万亿,模型参数量也十分巨大。而且
8、其额外采用了一种in-context学习(训练)方式,通俗地说就是先举几个类比的例子引导GPT给出正确答案。这种引导学习的方式,在超大模型上展示了惊人的效果:只需要给出一个或者几个示范样例,GPT就能照猫画虎地给出正确答案。正所谓“大力(超大模型)出奇迹”。2022年11月底,GPT-3.5上线,主打对话模式,甚至可以承认错误、且拒绝不恰当的请求,其更接近人类对话与思考方式的特点也吸引了全球的目光。2023年3月14日,GPT-4.0上线,这是一个多模态大型语言模型,不再仅仅处理文本数据,对图片也有了理解能力。此次除了正确度高出40%、以整理和搜寻网络上的资讯为主,还可以支援视觉输入、图像辨识
9、,懂得看图说故事”它可以同时处理多种数据类型,包括文本、图像、音频等等。为了支持图像输入,GPT-4.0采用了一种新颖的架构,称为视觉变换器(VisionTransformer),简称ViT。G PT-4.0 在ViT的基础上进行了改进和扩展,使其能够处理更大、更复杂、更多样化的图像数据,并与文本数据进行有效的融合和交互。因此它提20封面文章供更有趣的“图像编辑”:给定一张图间的超级大脑。像和一个修改指令,生成一张修改后的也就是说“懂王”ChatGPT知道的图像。例如,你可以输入一张人物的照很有限,仅仅是人类的认知空间,而且片,然后告诉GPT-4.0“让他笑起来”,是以计算(本质是概率预测匹配
10、)的方它会生成一张相应人物笑容灿烂的照片。式给出你要的答案,完全没有自主意识。几年前,alphaGO击败了人类世它当然能够轻松给张三李四这样的普通界围棋冠军,这说明强化学习如果在适人当教师爷(因为提前在训练阶段看过合的条件下,完全可以打败人类。强化王五和赵六等在互联网上传过类似的答学习非常像生物进化,模型在给定的案或部分答案,然后通过计算尽力拼凑),环境中,不断地根据环境的惩罚和奖却无法自主突破人类的知识边界。这本励(reward),拟合到一个最适应环境质上就是台能够与你流畅对话的超级复的状态。强化学习之所以能比较容易地读机,理论上拥有整个人类的知识体系,应用在围棋以及其它各种棋牌游戏里,而这
11、已经足够伟大,乃至于带来震撼与原因就是因为对alphaGo而言,环境恐慌,毕竞大多数普通人的工作充斥着就是围棋,棋盘就是它的整个世界。重复性。GPT干的是自然语言处理的事,自然对人工智能的影响语言处理(NLP)所依赖的环境,是整个现实世界。而整个世界的复杂度,远远不是一个19 乘19 的棋盘可以比拟的。无法设计反馈惩罚和奖励函数,即reward函数。除非人们一点点地人工反馈。这种带人工操作的reward,被称之为 RLHF(Reinforcement Learning withHumanFeedback,即基于人类反馈的强化学习)。具体就是花钱雇佣很多外包人员不断地从GPT的输出结果中筛选,哪
12、些是好的结果。RLHF解决了生成模型的一个核心问题,即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。整个过程类似于做Prompt Engineering(提示工程),核心是让它知道如何在正确场景下做出合适的回答。经过RLHF的后训练后,GPT-4.0在生成逻辑性和准确性上均取得了较大的进展。GPT-4.0没有再砸重金、狂堆训练参数,而是把研发的重点将放在提升利用现有数据的能力上。简言之,只要数据足够丰富,模型足够大(具有万亿级的模型参数),reward模型经过了更多的人送代和优化,完全可以创造一个无限逼近人类已经认知的所有知识空21人工智能通常是指机器智能,让机器实现类似乃
13、至超越人类感知、认知、行为等智能的系统。一般来说,人工智能分成弱人工智能、强人工智能和超人工智能三大类。弱人工智能:擅长专有或特定技能的人工智能,也叫专业人工智能。比如战胜世界围棋冠军的人工智能AlphaGo,它只会下围棋,如果下国际象棋或识别图片,它就无能为力。当前的人工智能绝大多数都是专业人工智能。强人工智能:是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,这是类似人类级别的人工智能,也叫通用人工智能。人类能干的很多脑力活,它也能干,研发强人工智能要难得多,ChatGPT就是强人工智能的一个里程碑。超人工智能:在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多,包括科学创新、通识和社交技能。超人工智能现在
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