Se considérer comme une IA : quatre conseils tirés d'une expérience

Source originale : Institut de recherche Tencent

Auteur : Zhou Zhenghua

Source de l'image : générée par l'IA illimitée‌

Lorsque je suis allé pour un examen physique il n'y a pas longtemps, un médecin âgé m'a demandé légèrement : Comment vous sentez-vous dans votre vie ? Ma première réaction a été stupéfaite, personne ne m'avait posé cette question auparavant. J'ai réfléchi quelques secondes, puis j'ai failli lâcher : bon, je sais ce qui m'intéresse, ce à quoi je suis apte. Mais juste après avoir fini de parler, j'ai senti qu'un tel résumé de ma vie était trop incomplet, et puis j'ai ajouté qu'en fait j'ai connu beaucoup de hauts et de bas, mais je suis plus optimiste.

Plus tard, j'ai posé la même question à ChatGPT, qui n'a bien sûr pas de modifications émotionnelles comme la mienne : "En tant que modèle de langage d'intelligence artificielle, je n'ai ni vie ni émotions, donc je ne peux pas vivre la vie comme un humain. J'existe pour aider les utilisateurs à résoudre problèmes, fournir des informations et des conseils. Si vous avez des questions ou avez besoin d'aide, n'hésitez pas à me demander et j'essaierai de vous aider."

Donc la question est, comment les gens devraient-ils évaluer leur propre vie ? GPT4.0, qui est une collection de connaissances humaines, donne plusieurs normes : les objectifs fixés par soi-même et le statut d'achèvement ; la relation entre soi et la famille, les amis et les collègues, et le rôle qui y est joué ; La situation de croissance au niveau ; le bonheur intérieur et la satisfaction ; si j'ai un équilibre entre le travail, la famille, la santé et les loisirs. GPT4.0 suggère également que les gens devraient régulièrement revoir leur vie afin de s'adapter et de s'améliorer en permanence.

Cela peut être presque la même que la réponse de référence qu'un consultant professionnel en croissance personnelle peut donner. Avant, j'avais souvent l'impression que les gens ressemblaient de plus en plus à des machines et que les machines ressemblaient de plus en plus à des personnes. Après la vulgarisation d'Internet, la communication des gens se fait principalement par Internet en tant qu'intermédiaire, et l'interaction face à face entre les gens est de moins en moins, et la relation interpersonnelle a tendance à être indifférente. comme les machines, ce qui implique aussi mon rapport entre les machines et l'indifférence. D'autre part, les machines ressemblent de plus en plus aux gens, ce qui est en fait une admiration pour le progrès technologique. Les machines peuvent imiter les capacités humaines, de sorte que les humains peuvent utiliser des machines pour compléter certaines tâches qui n'ont pu être accomplies, comme dans des environnements extrêmes, travailler, effectuer des opérations de haute précision, et surtout effectuer toutes les tâches sans émotion.

En effet, à travers l'étude de grands modèles représentés par ChatGPT, on constate que ce type de modèle de traitement du langage naturel basé sur des réseaux de neurones à grande échelle présente certaines similitudes avec le cerveau humain dans ses méthodes d'apprentissage et d'expression.

En termes de reconnaissance de formes, ChatGPT et le cerveau humain ont la capacité de reconnaître des formes. En observant une grande quantité de données, ils peuvent apprendre à reconnaître la relation entre le langage et les concepts, afin de comprendre et de générer un langage naturel ; ChatGPT et le cerveau humain peuvent apprendre de l'expérience, ChatGPT apprend à travers des ensembles de données de formation, et l'humain le cerveau apprend par la lecture, la communication De plus, ChatGPT et le cerveau humain peuvent comprendre des informations contextuelles, générer des réponses appropriées et comprendre des mots ambigus ou polysémiques.

Cependant, il existe encore une énorme différence entre la méthode d'apprentissage des grands modèles et le cerveau humain. Du point de vue des méthodes d'apprentissage, le cerveau humain apprend à travers la connexion entre les neurones et les changements de force synaptique, tandis que ChatGPT apprend en ajustant les poids dans le réseau neuronal ; le processus de pensée du cerveau humain implique la conscience, l'émotion, la mémoire, etc. Une variété d'activités mentales complexes, alors que le processus de pensée de ChatGPT est principalement basé sur des calculs basés sur des modèles mathématiques et statistiques ; ChatGPT n'a pas les émotions et la conscience propres au cerveau humain, c'est juste un outil basé sur un algorithme, qui permet les humains à ressentir des émotions et à établir des valeurs et des concepts moraux.

Les recherches antérieures se sont souvent concentrées sur la façon dont l'intelligence artificielle générale apprend du cerveau humain, tout en ignorant comment nous, les humains, pouvons apprendre de l'intelligence artificielle.

Le robot scientifique Peter Scott-Morgan a décidé de se transformer en cyborg (cyborg) après avoir souffert de la SLA.Il a subi une "triple stomie" et une laryngectomie totale, une sonde d'alimentation insérée directement dans son estomac, un cathéter a été inséré directement dans la vessie , puis la sortie des matières fécales a été détournée par une colostomie, à l'aide d'un fauteuil roulant, et le son a été synthétisé artificiellement, faisant un grand pas vers l'étape cyborg "mi-humain, mi-machine".

Si les actions de Peter Scott sont trop avancées et radicales, alors pour les personnes en bonne santé ordinaires, il est en fait possible de réaliser une expérience d'apprentissage de l'intelligence artificielle en termes de psychologie et de pensée. Après plusieurs séries de conversations avec GPT4.0, j'ai résumé ses quatre chemins de référence pour que les humains apprennent de l'intelligence artificielle :

Chemin 1 : Prise de décision basée sur les données

La plupart des gens prennent des décisions, même des décisions majeures dans la vie comme qui épouser, basées sur l'intuition. Bien que l'intuition puisse également être la manière dont les données volumineuses sont présentées à une latitude plus élevée. Cependant, les systèmes d'IA prennent généralement des décisions basées sur une grande quantité de données.Par conséquent, nous pouvons essayer de collecter et d'analyser des données pertinentes lors de la prise de décisions dans notre travail et notre vie quotidienne, afin de faire des choix plus éclairés et objectifs.

Par exemple, lors de l'achat d'une maison, vous pouvez prêter attention à quatre aspects des données : étudier les données historiques du marché immobilier d'une ville, comprendre la tendance des prix des logements et les prévisions du marché, ce qui aidera à déterminer le moment et le budget d'achat d'un maison ; comparer les prix des logements de différents secteurs candidats dans la ville, le coût de la vie, la commodité des transports, les ressources éducatives, les installations médicales et d'autres données à des fins de comparaison et de compromis ; évaluer le retour sur investissement et analyser les rendements potentiels de l'investissement immobilier dans les logements candidats, y compris les revenus locatifs, l'appréciation du prix de l'immobilier, etc. Cela permet de déterminer le but et les avantages attendus de l'achat d'une maison ; tenir compte des taux d'intérêt des prêts : comprendre les taux d'intérêt, les conditions de remboursement et d'autres informations des différentes banques et produits de prêt afin de choisir le programme de prêt le plus approprié.

La prise de décision basée sur les données peut également être utilisée dans la sélection du partenaire. Par exemple, les quatre dimensions suivantes sont considérées comme des facteurs importants pour une relation harmonieuse entre mari et femme : valeurs communes, compréhension des valeurs de l'autre, croyances, objectifs de vie, etc., pour évaluer s'il existe une base commune et une compatibilité à long terme; compétences en communication, observer comment l'autre communique dans différentes situations et comprendre s'ils peuvent résoudre efficacement les problèmes et gérer les conflits; concepts d'argent, comprendre les habitudes de consommation, les concepts d'épargne, l'investissement concepts, etc., pour évaluer la gestion financière S'ils peuvent s'entendre sur des aspects; habitudes de vie, observer les habitudes de vie, les loisirs, les cercles sociaux de chacun, etc., pour évaluer s'ils peuvent s'adapter et se soutenir mutuellement dans la vie quotidienne.

Pourtant, il existe un équilibre entre l'analyse des données et l'émotion lors de la prise de décisions professionnelles et personnelles. Surtout dans les décisions impliquant des relations, les considérations émotionnelles et humaines sont tout aussi importantes.

Chemin 2 : Renforcer l'habitude de la pensée logique

Les systèmes d'IA fondent généralement leur raisonnement sur la logique et les algorithmes. Observez des amis avec une forte pensée logique autour de vous, ils ont souvent une forte capacité d'analyse, une grande efficacité de communication et une capacité de résolution de problèmes. Voici quelques conseils sur la façon de développer vos capacités de raisonnement logique afin que vous puissiez résoudre les problèmes et relever les défis plus efficacement :

1. Lecture : Lisez des livres classiques sur la logique, la philosophie, la pensée critique, etc., pour comprendre les principes et méthodes de base de la pensée logique. De plus, la lecture de livres et de rapports professionnels sur l'industrie Internet pour comprendre la dynamique de l'industrie et les tendances de développement vous aidera à améliorer vos capacités d'analyse de l'industrie.

2. Apprentissage : Participer à des cours de formation sur la pensée logique, la pensée critique et l'analyse de l'industrie, et acquérir systématiquement les connaissances et compétences pertinentes. Cela vous aidera à mieux utiliser la pensée logique dans votre travail.

3. Pratique : Exercez votre capacité de réflexion logique en résolvant des problèmes logiques, des problèmes mathématiques et des cartes mentales. Faire plus d'exercices vous aidera à mieux utiliser la pensée logique dans les travaux pratiques.

4. Analyse de cas : étudiez les cas de réussite et d'échec de l'industrie Internet et analysez les raisons et les lois. Cela vous aidera à améliorer votre capacité à analyser logiquement les phénomènes de l'industrie.

5. Communiquez avec les autres : Communiquez avec des collègues, des mentors et des experts de l'industrie pour comprendre comment ils utilisent la pensée logique pour résoudre des problèmes. Cela peut vous aider à élargir vos horizons et à apprendre de nouvelles méthodes et techniques.

6. Réflexion : Au travail, réfléchissez toujours à votre propre processus de réflexion et à vos méthodes. Demandez-vous s'il existe une meilleure façon de penser logiquement afin d'optimiser en permanence votre capacité d'analyse.

7. Cultivez des habitudes : développez de bonnes habitudes de pensée logique, comme lors de l'analyse des problèmes, d'abord du général au particulier, puis du particulier au général ; lors de la démonstration d'idées, assurez-vous que les arguments sont suffisants et pertinents ; lors de la formulation décisions, peser le pour et le contre, analyse complète, etc.

8. Apprentissage continu : Gardez le désir d'acquérir de nouvelles connaissances et compétences, et continuez à apprendre et à grandir. Cela vous aidera à rester compétitif dans l'industrie Internet en constante évolution.

9. Patience : L'amélioration des compétences de pensée logique prend du temps et de la pratique. Soyez patient et croyez en votre capacité à vous améliorer continuellement.

Chemin 3 : Améliorer la capacité de reconnaissance des formes

Dans la vie quotidienne, lorsque nous verrons des peupliers sur le bord de la route, nous les classerons comme des plantes, et ceux qui ont des connaissances professionnelles en botanique les classeront davantage en angiospermes, plantes dicotylédones, saules, salicacées, Populus, qui est la reconnaissance de formes chez les humains. Les capacités de reconnaissance des formes varient d'une personne à l'autre. Ceux qui ont la capacité de tirer des conclusions à partir d'un exemple et de comprendre par analogie ont d'excellentes compétences en reconnaissance de formes. Depuis les années 1970 et 1980, en tant que branche importante de l'intelligence artificielle, la reconnaissance de formes a été appliquée à l'analyse et au traitement d'images, à la reconnaissance de la parole, à la classification des sons, à la communication, au diagnostic assisté par ordinateur, à l'exploration de données, etc. Bien que la reconnaissance des formes par l'intelligence artificielle ne soit pas parfaite, elle aide également les humains à améliorer encore leurs propres capacités de reconnaissance des formes, en particulier comment trouver des modèles communs pour résoudre plus rapidement le même type de problèmes au travail, améliorer la capacité de résumer et de tirer des conclusions à partir d'un exemple, et le grand modèle Le processus d'apprentissage nous a également inspiré :

1. Il est nécessaire de prêter attention à l'analyse du problème Lors de la résolution du problème, nous devons d'abord comprendre en profondeur la nature du problème. Comprendre le contexte, les causes et les effets des problèmes afin de trouver les solutions les plus appropriées ;

2. Apprendre de l'expérience, apprendre de l'expérience passée et résumer les cas de réussite et d'échec. Analyser les points communs et les différences entre ces cas afin de trouver des modèles communs applicables à des problèmes similaires ;

3. Établissez une base de connaissances, enregistrez les méthodes et techniques de résolution de problèmes et construisez votre propre base de connaissances. Cela vous aidera à trouver rapidement des solutions lorsque vous rencontrez des problèmes similaires ;

4. Interagissez avec les autres : Interagissez avec des collègues, des mentors et des experts de l'industrie pour savoir comment ils ont résolu des problèmes similaires. Cela peut vous aider à élargir vos horizons et à apprendre de nouvelles méthodes et techniques.

Parcours 4 : Apprentissage continu, auto-optimisation continue

L'apprentissage tout au long de la vie est un slogan reconnu par de nombreuses personnes, mais il est très difficile à pratiquer. Dans de nombreux cas, la dépendance au sentier se forme pour des raisons de "sûreté et de sécurité". Les anciens problèmes sont résolus par d'anciennes méthodes et de nouveaux problèmes sont toujours résolus. par les méthodes anciennes. Une raison importante pour laquelle la motivation d'apprentissage continu ne peut être trouvée est que de nombreuses personnes ne connaissent pas leurs véritables intérêts et expertises, de sorte qu'elles ne peuvent pas maintenir leur désir d'acquérir de nouvelles connaissances et compétences.

Si vous souhaitez raviver votre curiosité pour les domaines inconnus et itérer constamment votre système de connaissances et votre méthodologie, vous pouvez essayer ce qui suit :

1. Essayez de nouvelles choses : participez activement à diverses activités et essayez différents domaines afin de découvrir vos intérêts et expertises potentielles. Cela peut inclure la participation à des cours, des conférences, des séminaires, des groupes d'intérêt, etc. ;

2. Introspection : Prenez régulièrement le temps de réfléchir à vos centres d'intérêt, vos forces et vos passions. Demandez-vous : qu'est-ce que j'aime faire ? En quoi suis-je bon ? En quoi est-ce que je me sens en confiance ? Cela vous aide à mieux vous comprendre et à identifier les domaines d'expertise potentiels;

3. Demandez aux autres : demandez à votre famille, vos amis, vos collègues et vos mentors leurs opinions et suggestions. Ils peuvent découvrir des forces et un potentiel dont vous n'aviez pas conscience ;

4. Fixez-vous des objectifs : Fixez-vous des objectifs d'apprentissage et de croissance à court et à long terme. Cela vous aide à rester avide de nouvelles connaissances et compétences et vous motive à continuer d'essayer ;

5. Cultivez les habitudes d'étude : développez l'habitude d'étudier régulièrement, comme lire des livres, regarder des vidéos éducatives, suivre des cours en ligne, etc. Cela vous aidera à maintenir votre soif de nouvelles connaissances et compétences et à continuer à élargir votre corpus de connaissances.

6. Appréciez le processus : apprenez à apprécier le processus d'apprentissage et de croissance, et ne vous concentrez pas uniquement sur les résultats. Lorsque vous aimez apprendre et appréciez le processus, il est plus facile de maintenir votre soif de nouvelles connaissances et compétences.

7. Apprenez à vous adapter au changement : Au fil du temps, vos intérêts et votre expertise peuvent changer. Apprenez à vous adapter à ces changements et ajustez vos objectifs et plans d'apprentissage. Être flexible et ouvert d'esprit vous aidera à trouver votre place dans un monde en constante évolution.