Pensarse a sí mismo como IA: cuatro consejos de un experimento

Fuente original: Instituto de Investigación Tencent

Autor: Zhou Zhenghua

Fuente de la imagen: Generada por Unbounded AI‌

Cuando fui a un examen físico no hace mucho tiempo, un médico anciano me preguntó a la ligera: ¿Cómo te sientes acerca de tu vida? Mi primera reacción fue de asombro, nadie me había hecho esta pregunta antes. Pensé unos segundos y luego casi solté: bueno, sé lo que me interesa, para lo que soy adecuado. Pero justo después de terminar de hablar, sentí que ese resumen de mi vida estaba demasiado incompleto, y luego agregué que en realidad he experimentado muchos altibajos, pero soy más optimista.

Más tarde, le hice la misma pregunta a ChatGPT, que por supuesto no tiene ajustes emocionales como los míos: "Como modelo de lenguaje de inteligencia artificial, no tengo vida ni emociones, por lo que no puedo experimentar la vida como un ser humano. Existo para ayudar a los usuarios a resolver problemas, proporcionar información y consejos. Si tiene alguna pregunta o necesita ayuda, no dude en preguntarme e intentaré ayudarlo".

Entonces la pregunta es, ¿cómo deberían las personas evaluar su propia vida? GPT4.0, que es una colección de conocimiento humano, brinda varios estándares: las metas establecidas por uno mismo y el estado de finalización; la relación entre uno mismo y la familia, amigos y colegas, y el papel desempeñado en ella; la situación de crecimiento a nivel , la felicidad y satisfacción interior, si tengo un equilibrio en el trabajo, la familia, la salud y el entretenimiento. GPT4.0 también sugiere que las personas deben revisar regularmente sus vidas para adaptarse y mejorar continuamente.

Esto puede ser casi lo mismo que la respuesta de referencia que puede dar un consultor profesional de crecimiento personal. Antes, a menudo sentía que las personas se estaban volviendo cada vez más como máquinas, y que las máquinas se parecían cada vez más a las personas. Después de la popularización de Internet, la comunicación de las personas se realiza principalmente a través de Internet como intermediario, y la interacción cara a cara entre las personas es cada vez menor, y la relación interpersonal tiende a ser indiferente. Por lo tanto, las personas son cada vez más como máquinas, lo que también implica mi relación entre máquinas e indiferencia. Por otro lado, las máquinas se están volviendo cada vez más como personas, lo que en realidad es una admiración por el progreso tecnológico. Las máquinas pueden imitar las habilidades humanas, de modo que los humanos pueden usar máquinas para completar algunas tareas que no se pudieron completar, como en entornos extremos, trabajar, realizar operaciones de alta precisión y, especialmente, realizar todas las tareas sin emoción.

De hecho, a través del estudio de grandes modelos representados por ChatGPT, se encuentra que este tipo de modelo de procesamiento de lenguaje natural basado en redes neuronales a gran escala tiene ciertas similitudes con el cerebro humano en sus métodos de aprendizaje y expresión.

En términos de reconocimiento de patrones, tanto ChatGPT como el cerebro humano tienen la capacidad de reconocer patrones. Al observar una gran cantidad de datos, pueden aprender a reconocer la relación entre el lenguaje y los conceptos, para comprender y generar lenguaje natural; tanto ChatGPT como el cerebro humano pueden aprender de la experiencia, ChatGPT aprende a través de conjuntos de datos de entrenamiento y el humano el cerebro aprende a través de la lectura, la comunicación Además, tanto ChatGPT como el cerebro humano pueden comprender información contextual, generar respuestas apropiadas y comprender palabras ambiguas o polisémicas.

Sin embargo, todavía existe una gran diferencia entre el método de aprendizaje de modelos grandes y el cerebro humano. Desde la perspectiva de los métodos de aprendizaje, el cerebro humano aprende a través de la conexión entre neuronas y cambios en la fuerza sináptica, mientras que ChatGPT aprende ajustando los pesos en la red neuronal; el proceso de pensamiento del cerebro humano involucra conciencia, emoción, memoria, etc. Una variedad de actividades mentales complejas, mientras que el proceso de pensamiento de ChatGPT se basa principalmente en cálculos basados en modelos matemáticos y estadísticos; ChatGPT no tiene las emociones y la conciencia exclusivas del cerebro humano, es solo una herramienta basada en algoritmos, que permite humanos para experimentar emociones y establecer valores y conceptos morales.

Las investigaciones anteriores a menudo se han centrado en cómo la inteligencia artificial general aprende del cerebro humano, ignorando cómo los humanos podemos aprender de la inteligencia artificial.

El robot científico Peter Scott-Morgan decidió transformarse en un cyborg (cyborg) después de sufrir de ELA. Se sometió a una "triple ostomía" y una laringectomía total, se insertó un tubo de alimentación directamente en el estómago, se insertó un catéter directamente en la vejiga. , y luego se desvió la salida de heces a través de una colostomía, con la ayuda de una silla de ruedas, y se sintetizó artificialmente el sonido, dando un gran paso hacia el paso cyborg "mitad humano, mitad máquina".

Si las acciones de Peter Scott son demasiado avanzadas y radicales, entonces para las personas normales y sanas es posible llevar a cabo un experimento de aprendizaje de la inteligencia artificial en términos de psicología y pensamiento. Después de varias rondas de conversaciones con GPT4.0, resumí sus cuatro rutas de referencia para que los humanos aprendan de la inteligencia artificial:

Ruta 1: Toma de decisiones basada en datos

La mayoría de las personas toman decisiones, incluso decisiones importantes de la vida, como con quién casarse, basadas en la intuición. Aunque la intuición también puede ser la forma en que se presentan los grandes datos en una latitud más alta. Sin embargo, los sistemas de IA suelen tomar decisiones basadas en una gran cantidad de datos, por lo que podemos intentar recopilar y analizar datos relevantes a la hora de tomar decisiones en nuestro trabajo y en la vida diaria, para tomar decisiones más informadas y objetivas.

Por ejemplo, al comprar una casa, puede prestar atención a cuatro aspectos de los datos: estudiar los datos históricos del mercado inmobiliario de una ciudad, comprender la tendencia de los precios de la vivienda y las previsiones del mercado, lo que ayudará a determinar el momento y el presupuesto para comprar una casa; compare los precios de vivienda de diferentes sectores candidatos dentro de la ciudad, el costo de vida, la conveniencia del transporte, los recursos educativos, las instalaciones médicas y otros datos para comparar y compensar; evalúe el retorno de la inversión y analice los retornos potenciales de la inversión inmobiliaria en la vivienda candidata, incluidos los ingresos por alquiler, la apreciación del precio de la vivienda, etc. Esto ayuda a determinar el propósito y los beneficios esperados de comprar una casa; considere las tasas de interés del préstamo: comprenda las tasas de interés, los términos de pago y otra información de los diferentes bancos y productos de préstamo para elegir el programa de préstamo más adecuado.

La toma de decisiones de datos también se puede utilizar en la selección de pareja. Por ejemplo, las siguientes cuatro dimensiones se consideran factores importantes para una relación armoniosa entre marido y mujer: valores comunes, comprensión de los valores, creencias, objetivos de vida del otro, etc., para evaluar si existe una base común y compatibilidad a largo plazo; habilidades de comunicación, observar cómo se comunican entre sí en diferentes situaciones y comprender si pueden resolver problemas y lidiar con conflictos de manera efectiva; conceptos de dinero, comprender los hábitos de consumo de los demás, conceptos de ahorro, inversión conceptos, etc., para evaluar la gestión financiera Si pueden llegar a un acuerdo sobre aspectos; hábitos de vida, observar los hábitos de vida de cada uno, aficiones, círculos sociales, etc., para evaluar si pueden adaptarse y apoyarse mutuamente en la vida diaria.

Aún así, existe un equilibrio entre el análisis de datos y la emoción al tomar decisiones laborales y de vida. Especialmente en las decisiones que involucran relaciones, las consideraciones emocionales y humanas son igualmente importantes.

Ruta 2: Fortalecer el hábito del pensamiento lógico

Los sistemas de IA suelen basar su razonamiento en la lógica y los algoritmos. Observe a los amigos con un fuerte pensamiento lógico a su alrededor, a menudo tienen una gran capacidad analítica, alta eficiencia de comunicación y capacidad para resolver problemas. Aquí hay algunos consejos sobre cómo desarrollar sus habilidades de pensamiento lógico para que pueda resolver problemas y enfrentar desafíos de manera más efectiva:

1. Lectura: Lea libros clásicos sobre lógica, filosofía, pensamiento crítico, etc., para comprender los principios y métodos básicos del pensamiento lógico. Además, leer libros e informes profesionales sobre la industria de Internet para comprender la dinámica de la industria y las tendencias de desarrollo lo ayudará a mejorar sus capacidades de análisis de la industria.

2. Aprendizaje: Participe en cursos de capacitación sobre pensamiento lógico, pensamiento crítico y análisis de la industria, y aprenda sistemáticamente conocimientos y habilidades relevantes. Esto le ayudará a usar mejor el pensamiento lógico en su trabajo.

3. Practica: Ejercita tu capacidad de pensamiento lógico resolviendo problemas de lógica, problemas matemáticos y mapas mentales. Hacer más ejercicios te ayudará a usar mejor el pensamiento lógico en el trabajo práctico.

4. Análisis de casos: estudiar los casos de éxito y fracaso de la industria de Internet, y analizar las razones y leyes. Esto lo ayudará a mejorar su capacidad para analizar lógicamente los fenómenos de la industria.

5. Comuníquese con otros: comuníquese con colegas, mentores y expertos de la industria para comprender cómo usan el pensamiento lógico para resolver problemas. Esto puede ayudarte a ampliar tus horizontes y aprender nuevos métodos y técnicas.

6. Reflexión: en el trabajo, reflexione siempre sobre su propio proceso de pensamiento y métodos. Piense si existe una mejor forma de pensamiento lógico para optimizar continuamente su capacidad analítica.

7. Cultivar hábitos: desarrollar buenos hábitos de pensamiento lógico, como al analizar problemas, primero de lo general a lo particular y luego de lo particular a lo general, al demostrar ideas asegurarse de que los argumentos sean suficientes y pertinentes, al hacer decisiones, sopesar los pros y los contras, análisis completo, etc.

8. Aprendizaje continuo: Mantener el deseo de nuevos conocimientos y habilidades, y seguir aprendiendo y creciendo. Esto lo ayudará a mantenerse competitivo en la industria de Internet en constante cambio.

9. Paciencia: Mejorar las habilidades de pensamiento lógico requiere tiempo y práctica. Sea paciente y crea en su capacidad para mejorar continuamente.

Ruta 3: Mejorar la capacidad de reconocimiento de patrones

En la vida diaria, cuando vemos álamos al costado del camino, los clasificaremos como plantas, y aquellos con conocimiento profesional en botánica los clasificarán aún más en angiospermas, plantas dicotiledóneas, sauces, salicáceas, Populus, que es reconocimiento de patrones. Inhumanos. Las habilidades de reconocimiento de patrones varían de persona a persona. Aquellos que tienen la capacidad de sacar inferencias de una instancia y entender por analogía tienen excelentes habilidades de reconocimiento de patrones. Desde las décadas de 1970 y 1980, como rama importante de la inteligencia artificial, el reconocimiento de patrones se ha aplicado al análisis y procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz, clasificación de sonidos, comunicación, diagnóstico asistido por computadora, minería de datos, etc. Aunque el reconocimiento de patrones de inteligencia artificial no es perfecto, también ayuda a los humanos a mejorar aún más sus propias capacidades de reconocimiento de patrones, especialmente cómo encontrar patrones generales para resolver el mismo tipo de problemas más rápidamente en el trabajo, mejorar la capacidad de resumir y sacar inferencias de uno. ejemplo, y el modelo grande El proceso de aprendizaje también nos sirvió de inspiración:

1. Es necesario prestar atención al análisis del problema.Al resolver el problema, primero debemos comprender profundamente la naturaleza del problema. Comprender el contexto, las causas y los efectos de los problemas para encontrar las soluciones más adecuadas;

2. Aprenda de la experiencia, aprenda de la experiencia pasada y resuma los casos de éxito y fracaso. Analizar los puntos en común y las diferencias entre estos casos para encontrar patrones comunes aplicables a problemas similares;

3. Establezca una base de conocimientos, registre los métodos y técnicas para resolver problemas y construya su propia base de conocimientos. Esto lo ayudará a encontrar soluciones rápidamente cuando encuentre problemas similares;

4. Interactúe con otros: interactúe con colegas, mentores y expertos de la industria para aprender cómo han resuelto problemas similares. Esto puede ayudarte a ampliar tus horizontes y aprender nuevos métodos y técnicas.

Ruta 4: aprendizaje continuo, autooptimización continua

El aprendizaje permanente es un eslogan reconocido por muchas personas, pero es muy difícil de practicar. En muchos casos, la dependencia del camino se forma por el bien de la "seguridad y la seguridad". Los viejos problemas se resuelven con métodos antiguos y los problemas nuevos aún se resuelven. por métodos antiguos. Una razón importante por la que no se puede encontrar la motivación de aprendizaje continuo es que muchas personas no conocen sus verdaderos intereses y experiencia, por lo que no pueden mantener su deseo de nuevos conocimientos y habilidades.

Si desea reavivar su curiosidad sobre áreas desconocidas e iterar constantemente su sistema de conocimiento y metodología, puede probar lo siguiente:

1. Pruebe cosas nuevas: participe activamente en varias actividades y pruebe diferentes campos para descubrir sus intereses y experiencia potencial. Esto puede incluir asistir a cursos, conferencias, seminarios, grupos de interés, etc.;

2. Auto-reflexión: Tómese un tiempo regularmente para reflexionar sobre sus intereses, fortalezas y pasiones. Pregúntate: ¿Qué disfruto hacer? ¿En qué soy bueno? ¿De qué manera me siento seguro? Esto lo ayuda a comprenderse mejor a sí mismo e identificar posibles áreas de especialización;

3. Pregúntele a otros: Pida a su familia, amigos, colegas y mentores sus opiniones y sugerencias. Es posible que descubran puntos fuertes y potenciales de los que usted no estaba al tanto;

4. Establezca metas: Establezca metas de crecimiento y aprendizaje a corto y largo plazo. Esto te ayuda a mantenerte hambriento de nuevos conocimientos y habilidades y te motiva a seguir intentándolo;

5. Cultiva hábitos de estudio: desarrolla el hábito del estudio regular, como leer libros, mirar videos educativos, tomar cursos en línea, etc. Esto lo ayudará a mantener su hambre de nuevos conocimientos y habilidades y a seguir ampliando su cuerpo de conocimientos.

6. Disfruta el proceso: aprende a disfrutar el proceso de aprendizaje y crecimiento, no solo a enfocarte en los resultados. Cuando te encanta aprender y disfrutas el proceso, es más fácil mantener tu hambre de nuevos conocimientos y habilidades.

7. Aprenda a adaptarse al cambio: Con el tiempo, sus intereses y experiencia pueden cambiar. Aprenda a adaptarse a estos cambios y ajuste sus metas y planes de aprendizaje. Ser flexible y de mente abierta te ayudará a encontrar tu lugar en un mundo en constante cambio.