ChatGPT AI đã phát triển đến giai đoạn nào? - kèo trực tuyến
Tôi không phải là chuyên gia kỹ thuật, lich thi ngoai hang anh 2025 vì vậy nếu có sai sót về mặt kỹ thuật, rất mong được chỉ ra.
Một,
Gần đây, ChatGPT của OpenAI đang gây sốt khắp nơi, tôi cũng nhanh chóng mua một tài khoản trên Taobao để trải nghiệm. Tôi làm trong lĩnh vực sản phẩm tìm kiếm, có chút hiểu biết về công nghệ và luôn nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là điều rất xa vời. Mô hình AI hiện tại (Transformer sv 88 lớn) khó có thể đạt được AGI. Thực tế, trước ChatGPT, tất cả các trợ lý giọng nói hoặc robot trò chuyện đa năng đều khiến tôi cảm thấy chán ngán, thậm chí không đáng để chơi đùa. Trong ngành cũng thường tự giễu cợt: "Có bao nhiêu lao động thủ công thì mới có bấy nhiêu trí thông minh" - AI cần một lượng lớn dữ liệu đánh dấu.
Nhưng ChatGPT thực sự làm tôi kinh ngạc. Nó có thể thực hiện các cuộc trò chuyện liên tục và vô cùng trôi chảy, giống như một thực thể toàn tri thức, có thể đạt mức 60 điểm trong mọi lĩnh vực. Mặc dù không hoàn hảo tuyệt đối, nhưng nó rất hữu ích. Nhiều người đã bắt đầu sử dụng nó như một công cụ hỗ trợ cho các công việc liên quan đến văn bản, chẳng hạn như viết kịch bản, viết bản kiểm điểm, viết mã nguồn,...
Hai,
*Ban đầu tôi nghĩ rằng mô hình AI hiện tại không thể đạt được AGI chủ yếu vì cách nó hiểu thế giới khác xa so với con người.
Quá trình huấn luyện mô hình AI là thông qua việc cung cấp một lượng lớn dữ liệu, lượng thông tin này vượt xa những gì một người nhận được từ khi sinh ra đến lớn. Tuy nhiên, trước ChatGPT, các AI vẫn tỏ ra khá vụng về. Nguyên nhân là gì?
Bởi vì con người có khả năng hiểu biết, có thể rút ra quy luật từ các hiện tượng và áp dụng chúng để phân tích, suy luận và giải quyết vấn đề. Khi giáo viên giới thiệu khung phân tích SWOT thông qua một ví dụ điển hình, học sinh có thể nhanh chóng áp dụng khung đó vào các ví dụ khác. Đây chính là khả năng hiểu biết. Hơn nữa, quá trình từ hiện tượng đến quy luật và sử dụng quy luật để phân tích, giải quyết vấn đề đều có tính giải thích rõ ràng.
Trong khi đó, mô hình AI hiện tại về cơ bản vẫn đang mô phỏng. Sau khi được huấn luyện bằng một lượng lớn dữ liệu, mô hình có thể trả lời câu hỏi. Nhưng mô hình không thực sự hiểu câu hỏi, cũng không thể giải thích mối liên hệ logic giữa câu hỏi và câu trả lời. Trong công việc của mình, tôi rất đau đầu với hiệu ứng hộp đen của thuật toán. Khi phát hiện mô hình trả lời sai một câu hỏi, rất khó xác định lý do tại sao mô hình lại sai.
Ba,
*Nhưng bây giờ, ChatGPT lại thể hiện trí thông minh vượt ngoài mong đợi, làm thế nào để giải thích điều này?
Từ tài liệu tôi tìm hiểu được, một cải tiến công nghệ then chốt ty le ca cuoc hom nay khác là ChatGPT đã tích hợp hệ thống phản hồi dựa trên con người (RLHF). Trước tiên, một lượng lớn dữ liệu không được đánh dấu sẽ được đưa vào mô hình để học đặc điểm ngôn ngữ, sau đó sử dụng dữ liệu được đánh dấu bởi con người để tối ưu hóa. Quy mô dữ liệu cần đánh dấu là rất nhỏ nhưng vẫn đạt được hiệu quả tốt. - Chỉ cần một lượng nhỏ lao động thủ công, đã có thể đạt được trí thông minh cao cấp.
*Tiếp tục quay lại để hiểu những điều này từ góc độ não người
Quá trình học tập của con người có lẽ không sử dụng nhiều dữ liệu như ChatGPT, nhưng thực tế cũng không ít. Ngoài kiến thức viết, những gì chúng ta nhìn thấy, nghe thấy, cảm nhận trong cuộc sống hàng ngày đều là thông tin đầu vào. Khi chúng ta còn chưa biết chữ, chúng ta đã liên tục nghe, nói và nhìn thấy các sự vật, khái niệm, củng cố ấn tượng.
Hệ thống RLHF thì hoàn toàn phù hợp với hoạt động giảng dạy của con người. Một đứa trẻ lần đầu tiên nhìn thấy một chú mèo không biết đó là gì, sẽ hỏi mẹ, mẹ sẽ giải thích. Lần thứ hai nhìn thấy có thể vẫn không biết, lại hỏi mẹ, mẹ lại giải thích. Lần thứ ba, hầu hết trẻ em đều đã biết rồi. Điều này là quá trình biến đặc điểm thành kiến thức và lưu trữ trong não bộ. ChatGPT cũng tương tự, chỉ khác ở chỗ thay vì gặp vấn đề là hỏi, nó sẽ đọc một lượng lớn tài liệu văn bản trước, sau đó thông qua phản hồi đối thoại với con người để tối ưu hóa kiến thức đã học.
*Chúng ta hãy tưởng tượng hai điều
- Nếu biến ChatGPT thành một robot thực thể, có năm giác quan đầu vào và có thể di chuyển tự do, cho phép nó tương tác và học hỏi mỗi ngày từ con người và thiên nhiên, nhận phản hồi (bao gồm cả việc bị đánh vào và cảm thấy đau, hay bị trừng phạt khi tấn công con người), liệu nó có trở thành siêu trí tuệ nhân tạo không?
- Nếu cho một con người học theo kiểu của ChatGPT: nhốt một người trong một căn phòng chứa đầy dữ liệu, cách ly với thế giới bên ngoài, chỉ chuyên tâm đọc sách suốt vài thập kỷ, sau đó giao tiếp với người khác và nhận phản hồi tương tác. Không xét đến vấn đề tâm lý, bộ não con người có thể làm tốt hơn ChatGPT không?
Tôi không có câu trả lời, chỉ cảm thấy sự so sánh này thú vị. Nếu ChatGPT tạo ra câu trả lời rất chính xác, trong những lúc không chắc chắn cũng có thể thông báo rằng đó chỉ là dự đoán, và từ góc độ "sinh thành văn bản" (không phải suy luận) đưa ra giải thích logic, liệu chúng ta có thể coi ChatGPT đã đạt được sự hiểu biết không? Khả năng giải thích của con người, mặc dù trong não có quá trình suy luận, nhưng cuối cùng vẫn chỉ thể hiện dưới dạng ngôn ngữ. Phải không?
Bốn,
Sự xuất hiện của ChatGPT khiến tôi nghĩ rằng AI (hoặc ít nhất là AIGC) trong tương lai có thể nhìn thấy, có khả năng đạt được trí thông minh cao cấp ở mức kỹ năng và kiến thức. Nó sẽ trở thành công cụ mạnh mẽ hỗ trợ cho nhiều người lao động trí óc.
Chỉ cần AI không có ý thức, nó mãi mãi chỉ là công cụ của con người. Nhưng liệu trí thông minh cao cấp về mặt kiến thức có thể dẫn đến một sự thay đổi chất lượng, đột ngột sinh ra ý thức không, giống như trong nhiều bộ phim?