做ppt用的音效网站,wordpress首页标签,衡阳网站设计,上海论坛网站建设最近大模型通用智能应用持续发酵#xff0c;各大科技公司都陆续推出了基于通用大模型的智能应用产品#xff0c;典型的如OpenAI的ChatGPT、微软的BingChat、百度的文心一言、360的智脑、阿里的通义千问等。当然最火的要属于ChatGPT了#xff0c;从去年年底推出到现在已经有很…最近大模型通用智能应用持续发酵各大科技公司都陆续推出了基于通用大模型的智能应用产品典型的如OpenAI的ChatGPT、微软的BingChat、百度的文心一言、360的智脑、阿里的通义千问等。当然最火的要属于ChatGPT了从去年年底推出到现在已经有很多人体验了并惊叹于如今的人工智能已经发展到无所不知、无所不能的程度了。
经过一段时间对ChatGPT的使用我逐渐认同马占凯马老师《ChatGPT人类新纪元》书中对“ChatGPT人类新纪元”的提法。ChatGPT如同人类历史上的单向门——火、文字、造纸、蒸汽机、电和计算机一样ChatGPT的横空出世让大家看到了通用人工智能达到了崭新新的高度标志着人类科技进步的又一重大里程碑预示着我们正步入通用人工智能的新纪元。就像2007年乔布斯发布划时代的苹果智能手机iphone后各种互联网移动应用蜂拥而至大家再也离不开智能手机了从此开始了移动互联的新纪元。
一、ChatGPT之初体验
对于一个码农初接触ChatGPT时就想验证一下ChatGPT的编程功底最近正好在研究用机器学习来识别心电图。如是问了一下ChatGPT如何用Python写一段心电图识别波形的代码。 看一下ChatGPT给我的答案 关键是这段代码稍作调整就可以运行起来。 看上去效果还不错
这可不是向搜素引擎一样搜出一堆的结果给出一堆的选项让我来选而是真正的根据我的题意自己生成了一段可以执行的代码这就有点牛逼了。
原来一直以为码农毕竟还是干技术活的不会像那些从事简单重复劳动的活一样被AI所替代。但是看到ChatGPT给我的答案又更进一步的加深了我的焦虑。本来就很卷的IT行业还要和通用人工智能卷估计用不了多久码农这个职业就会要消失了。
二、ChatGPT与搜索引擎
有人认为ChatGPT就是搜索引擎的升级版输入一些信息机器就给你反馈一些经过精细过滤后的信息。ChatGPT与搜索引擎完全是两类不同的东西。差别就和智能手机与以前的功能手机一样大。
ChatGPT是通过海量的数据学习后具备真正具有智能能力的给出的内容是根据自身的学习自动生成的。也就是我们常说的生成式AI是一种能够从其训练数据中学习并生成新的、类似的数据或模型的机器学习技术。这种方法不依赖于预先定义的规则或模式而是通过自我学习和适应来改进其性能。
与传统的AI相比生成式AI的主要区别在于其学习方式和能力。传统的AI通常依赖于专家知识或编程指令来执行特定的任务。例如一个图像识别系统可能被训练成只识别特定的图像类型如猫或狗。然而一旦这个系统遇到它从未见过的图像它就无法做出正确的判断。
相反生成式AI可以通过自我学习和适应来提高其性能。即使它从未见过某种类型的数据它也可以通过分析大量的类似数据来学习如何处理这种数据。例如ChatGPT通过海量的数据学习可以自动生成给出符合题意的答案。
而搜索引擎甚至连传统的AI都算不上只是通过大数据的搜索算法将符合搜索条件的信息查询后返回到你你还要根据自己的判断去识别和删选有用的信息。尤其是有了竞价模型后可能搜索引擎给你的数据排名前几的都是对你来说没有什么用的只是出价高的几个。
三、机器学习与人类学习
机器学习其实是和人类学习是一样的。基本原理如下图所示
机器学习的输入是海量的数据通过模型的训练从数据中学习生成并输出新的数据根据输出的效果的进行评估和反馈来调整模型参数使模型的学习效果达到最优。
人类学习也是一样的平时我们努力大量的看书、看视频、看其他资料、与人交流其实都是在获取信息将信息输入至大脑后大脑经过思考输出结果结果是对世界的认知、对人生的看法、对专业知识的领悟、输出一篇论文、输出一次演讲等等。也是对自己输出的结果进行评估和反馈来强化学习效果。
比如学生通过大量的阅读和做题作为输入来学习知识通过考试来评估学习效果根据考试评估的结果来调整自己的学习方法策略来取得更好的学习成绩。
我们也是一样的要想提高自己的认知和能力就要通过大量的阅读输入、思考学习、不断的反思反馈评估、不断的思考调整学习方法策略等优化模型参数最终提高自身的能力可以有高水平的认知输出输出。
四、智能涌现与从量变到质变
“智能涌现” 是一个涵盖广泛领域的概念它描述了在复杂系统中智能行为或性能如何从简单组件或个体之间的互动中产生或 “涌现” 出来。在机器学习中神经网络和深度学习模型可以通过大量的神经元之间的互连来实现智能任务。
在ChatGPT惊人的智能表现背后就发生了智能涌现的现象。涌现现象是极为复杂的因为复杂性科学就是复杂的复杂是其基本特征。通俗的将就是当数据和模型参数达到一定的数量级后模型涌现出了新的完成任务的能力。
目前在大模型的智能涌现方面有三个结论。 第一我们不知道什么时候会涌现某种新能力 第二我们不知道到一定规模时会涌现哪一种新的能力。 第三我们唯一知道的是只要数据量足够大训练得足够深一定会有涌现发生。
于是我不禁又要拿出这张图
这张图可以理解为从量变到质变的过程。在人类学习的过程中学任何东西如学习英语只要输入足够多通过大量的听说读写数据量足够大投入的时间精力够多训练得足够深一定会有拐点涌现发生一定会成功就像顿悟后开了挂一样。
既然基于大模型的通用人工智能不可避免的来了就让我们一起拥抱吧 作者博客http://xiejava.ishareread.com/
