都沒(méi)人教 AI怎么就學(xué)會(huì)寫(xiě)代碼 打游戲 甚至跟人類(lèi)談情說(shuō)愛(ài)

隨著Chat gpt等類(lèi)型的人工智能工具逐漸變得更加強(qiáng)大，人們對(duì)這種人工智能模型究竟如何運(yùn)作感到更加好奇。為什么在沒(méi)有人教的情況下，這些人工智能語(yǔ)言大模型就能學(xué)會(huì)寫(xiě)代碼，甚至去和人類(lèi)交流溝通感情，沒(méi)有人知道他們內(nèi)部究竟是如何運(yùn)作的，因?yàn)檫@就像人類(lèi)的大腦一樣，是最神秘的領(lǐng)域。

Chat gpt等類(lèi)型的聊天機(jī)器人，主要是依靠于大語(yǔ)言模型技術(shù)的支持，不過(guò)后者這種技術(shù)又依賴(lài)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過(guò)這種系統(tǒng)可以幫助模型去執(zhí)行一些未經(jīng)訓(xùn)練的任務(wù)，甚至還能突發(fā)去完成一些臨時(shí)添加的任務(wù)，該系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)與人精神經(jīng)元系統(tǒng)比較類(lèi)似。

布朗大學(xué)研究語(yǔ)言計(jì)算模型的計(jì)算機(jī)科學(xué)家帕夫利克對(duì)此解釋稱(chēng)，在自己看來(lái)，如果當(dāng)前人們不了解人工智能系統(tǒng)的工作原理。那么能人類(lèi)想要依靠這些人工智機(jī)器人做事情，企圖讓他們的工作變得更加安全，這樣的想法簡(jiǎn)直是太過(guò)荒謬了，從某種程度上來(lái)看，帕夫利克和她的同事從事該行業(yè)，可以說(shuō)非常了解gpt和其他語(yǔ)言模型系統(tǒng)的運(yùn)行模式。

額外的培訓(xùn)可以確保這類(lèi)型的系統(tǒng)能夠通過(guò)對(duì)話的形式給出相應(yīng)的計(jì)算結(jié)果，從這樣的情況來(lái)看，這種人工智能語(yǔ)言模型所給出的一切都是他所學(xué)到的內(nèi)容，按照華盛頓大學(xué)語(yǔ)言學(xué)家艾米麗本德?tīng)柕难哉搧?lái)看，人工智能語(yǔ)言模型就相當(dāng)于是一只隨機(jī)的鸚鵡，他們只會(huì)去制造語(yǔ)法上一些合理的詞匯或語(yǔ)句，并不會(huì)真正的去理解這些內(nèi)容的含義，他們和人類(lèi)的大腦也有著本質(zhì)的區(qū)別。