自分自身を AI として考える: 実験から得た 4 つのヒント

出典: 騰訊研究所

著者: 周正華

画像ソース: Unbounded AI によって生成‌

少し前に健康診断に行ったとき、年配の医師が私に軽くこう尋ねました。「あなたの人生についてどう思いますか？」私の最初の反応は唖然とし、これまで誰も私にこの質問をしたことがありませんでした。私は数秒考えてから、ほとんど口走ってしまった。よし、自分が何に興味があるのか、何に適しているのかはわかっている。しかし、話し終えた直後、自分の人生をこのように要約するのは不完全すぎると感じ、その後、実際には多くの浮き沈みを経験しましたが、私はもっと楽観的だと付け加えました。

その後、私は ChatGPT に同じ質問をしました。もちろん、私のような感情的な調整はありません。「人工知能の言語モデルとして、私には生命も感情もありません。そのため、人間のように人生を経験することはできません。私はユーザーの解決を支援するために存在しています。」問題がある場合は、情報とアドバイスを提供してください。ご質問やサポートが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。お手伝いさせていただきます。」

そこで問題は、人々は自分の人生をどのように評価すべきかということです。人類の知の集合体であるGPT4.0では、自分が設定した目標とその達成状況、自分と家族、友人、同僚との関係とその中で果たす役割、レベルでの成長状況などの基準が与えられています。 ; 内なる幸福と満足感; 仕事、家族、健康、娯楽のバランスがとれているかどうか。 GPT4.0 はまた、継続的に調整し改善するために、人々が自分の生活を定期的に見直す必要があることも示唆しています。

これはプロの自己成長コンサルタントが与える参考回答とほぼ同じかもしれません。以前は、人間がますます機械に似てきており、機械もますます人間に似てきているとよく感じていました。インターネットの普及以降、人々のコミュニケーションはインターネットを媒介とするものが多くなり、人と人との直接の交流はますます少なくなり、対人関係は無関心になりがちです。 「機械のように」という言葉は、私と機械と無関心との関係も暗示していますが、その一方で、機械はますます人間に似てきており、これは実際にはテクノロジーの進歩への賞賛でもあります。機械は人間の能力を模倣することができるため、人間は機械を使用して完璧なものを完成させることができます極端な環境での仕事など、完了できないタスクもあり、高精度の操作を実行し、特にすべてのタスクを感情なく実行します。

実際、ChatGPT に代表される大規模モデルの研究を通じて、大規模ニューラル ネットワークに基づくこの種の自然言語処理モデルは、学習方法や表現方法において人間の脳と一定の類似点があることがわかりました。

パターン認識の観点から見ると、ChatGPT と人間の脳は両方ともパターンを認識する能力を持っています。大量のデータを観察することで、言語と概念の関係を認識することを学び、自然言語を理解して生成することができます。ChatGPT と人間の脳は両方とも経験から学習でき、ChatGPT はトレーニング データ セットを通じて学習し、人間は脳は読書、コミュニケーションを通じて学習します。 さらに、ChatGPT と人間の脳は両方とも、文脈情報を理解し、適切な応答を生成し、曖昧な単語や多義的な単語を理解することができます。

しかし、大型モデルの学習方法と人間の脳には依然として大きな違いがあります。学習方法の観点から見ると、人間の脳はニューロン間の結合やシナプスの強さの変化によって学習しますが、ChatGPTはニューラルネットワークの重みを調整することで学習しており、人間の脳の思考プロセスには意識、感情、記憶などが関与しています。さまざまな複雑な精神活動ですが、ChatGPT の思考プロセスは主に数学的および統計的モデルに基づく計算に基づいており、ChatGPT は人間の脳に特有の感情や意識を持たず、単なるアルゴリズムベースのツールです。人間は感情を経験し、価値観と道徳的概念を確立します。

これまでの研究では、一般的な人工知能が人間の脳からどのように学習するかに重点が置かれており、人間が人工知能からどのように学習できるかは無視されてきました。

ロボット科学者のピーター・スコット・モーガンさんは、ALSを患った後、自分自身をサイボーグ(サイボーグ)に変身することを決意し、「トリプルオストミー」と喉頭全摘手術を受け、胃に栄養チューブを直接挿入し、膀胱にカテーテルを直接挿入した。 、その後、車椅子の助けを借りて、便の出口を人工肛門から迂回させ、音を人工的に合成して、「半人間、半機械」のサイボーグへの大きな一歩を踏み出しました。

ピーター・スコットの行動があまりにも先進的かつ過激であるならば、一般の健康な人であれば、心理学や思考の面で人工知能から学ぶ実験を行うことは実際に可能です。 GPT4.0 との数回の対話の後、私は人間が人工知能から学ぶための 4 つのリファレンス パスを要約しました。

パス 1: データ主導の意思決定

ほとんどの人は、誰と結婚するかといった人生の重大な決断であっても、直感に基づいて決断を下します。ただし、より高い緯度でビッグデータを表示するには直感が必要になる場合もあります。ただし、AI システムは通常、大量のデータに基づいて意思決定を行うため、仕事や日常生活で意思決定を行う際に関連データを収集して分析することで、より情報に基づいた客観的な選択を行うことができます。

たとえば、住宅を購入する場合、データの 4 つの側面に注意を払うことができます。1 つは都市の不動産市場の過去のデータを調査すること、住宅価格の傾向と市場予測を理解することです。これらは住宅購入のタイミングと予算を決定するのに役立ちます。住宅、都市内のさまざまな候補セクターの住宅価格の比較、比較とトレードオフのための生活費、交通の利便性、教育資源、医療施設およびその他のデータの比較、投資収益率の評価、および不動産投資の潜在収益の分析家賃収入や住宅価格の上昇など、候補住宅のこれは、住宅購入の目的と期待されるメリットを決定するのに役立ちます。ローン金利を検討します。最適なローン プログラムを選択するために、さまざまな銀行やローン商品の金利、返済条件、その他の情報を理解します。

データによる意思決定は配偶者選択にも活用でき、例えば、夫婦の円満な関係には、共通の価値観、互いの価値観の理解、信念、人生の目標などの4つの要素が評価される重要な要素と考えられています。共通の基盤と長期的な互換性があるかどうか、コミュニケーションスキル、さまざまな状況でお互いがどのようにコミュニケーションするかを観察し、効果的に問題を解決し対立に対処できるかどうかを理解する、お金の概念、お互いの消費習慣、貯蓄の概念、投資を理解する生活習慣、趣味、交友関係などを観察し、日常生活に適応し、支え合えるかどうかを評価する。

それでも、仕事や人生の決定を下す際には、データ分析と感情の間にバランスが必要です。特に人間関係に関する意思決定では、感情的考慮と人間的考慮が同様に重要です。

パス 2: 論理的思考の習慣を強化する

AI システムは通常、ロジックとアルゴリズムに基づいて推論を行います。あなたの周りの論理的思考に優れた友人を観察すると、彼らは分析力が高く、コミュニケーション効率が高く、問題解決能力が高いことが多いです。より効果的に問題を解決し、課題に対処できるよう、論理的思考スキルを開発する方法に関するヒントをいくつか紹介します。

1. 読書：論理、哲学、批判的思考などに関する古典的な本を読み、論理的思考の基本的な原理と方法を理解します。さらに、インターネット業界に関する専門書やレポートを読んで業界のダイナミクスや発展傾向を理解することは、業界分析能力の向上に役立ちます。

2. 学習：論理的思考、批判的思考、業界分析に関する研修コースに参加し、関連する知識とスキルを体系的に学びます。これは、仕事で論理的思考をより効果的に使用するのに役立ちます。

3. 練習: 論理問題、数学問題、マインド マップを解決して、論理的思考能力を鍛えます。より多くの演習を行うと、実際の仕事で論理的思考をより効果的に使用できるようになります。

4. 事例分析：インターネット業界の成功事例と失敗事例を調査し、その理由と法則を分析します。これは、業界の現象を論理的に分析する能力を向上させるのに役立ちます。

5. 他者とのコミュニケーション: 同僚、指導者、業界の専門家とコミュニケーションをとり、論理的思考を使用して問題を解決する方法を理解します。これは、視野を広げ、新しい方法やテクニックを学ぶのに役立ちます。

6. 振り返り：仕事をする上で、常に自分自身の思考プロセスや方法を振り返ります。分析能力を継続的に最適化するために、論理的思考のより良い方法はないか考えてください。

7. 習慣を身につける: 論理的思考の良い習慣を身につけます。たとえば、問題を分析するときは、最初に一般的なものから具体的なものへ、次に具体的なものから一般的なものへ、アイデアを実証するときは、議論が十分で関連性があることを確認し、何かを行うときは、意思決定、長所と短所の比較検討、完全な分析など。

8. 継続的な学習: 新しい知識やスキルに対する欲求を持ち続け、学習し成長し続けます。これは、変化し続けるインターネット業界で競争力を維持するのに役立ちます。

9. 忍耐力: 論理的思考スキルを向上させるには、時間と練習が必要です。忍耐強く、継続的に改善できる自分の能力を信じてください。

パス 3: パターン認識能力を向上させる

日常生活の中で、道端のポプラの木を見ると、それを植物として分類し、植物学の専門知識を持つ人は、さらにそれらを被子植物、双子葉植物、ヤナギ、ヤナギ科、ポプルスに分類します。これはパターン認識です。人間では。パターン認識能力は人によって異なります。 1 つの事例から推論を導き、類推して理解する能力を持つ人は、優れたパターン認識スキルを持っています。 1970 年代と 1980 年代以来、パターン認識は人工知能の重要な分野として、画像分析と処理、音声認識、音声分類、通信、コンピュータ支援診断、データ マイニングなどに適用されてきました。人工知能のパターン認識は完璧ではありませんが、人間が自身のパターン認識能力をさらに向上させるのにも役立ちます。特に、共通のパターンを見つけて仕事上で同じ種類の問題をより迅速に解決する方法や、要約して推論する能力を向上させる方法などです。インスタンスと大規模モデル 学習プロセスは私たちにインスピレーションも与えてくれました。

1. 問題の分析に注意を払う必要がある 問題を解決するときは、まず問題の性質を深く理解する必要があります。最も適切な解決策を見つけるために、問題の背景、原因、影響を理解します。

2.経験から学び、過去の経験から学び、成功事例と失敗事例をまとめる。同様の問題に適用できる共通のパターンを見つけるために、これらのケースの共通点と相違点を分析します。

3. 知識ベースを確立し、問題を解決するための方法とテクニックを記録し、独自の知識ベースを構築します。これは、同様の問題が発生した場合に、解決策をすぐに見つけるのに役立ちます。

4. 他の人と交流する: 同僚、指導者、業界の専門家と交流して、同様の問題をどのように解決したかを学びます。これは、視野を広げ、新しい方法やテクニックを学ぶのに役立ちます。

パス 4: 継続的な学習、継続的な自己最適化

生涯学習は多くの人に認知されているスローガンですが、実践するのは非常に難しいです 多くの場合、「安全・安心」のために経路依存性が形成されます 古い問題は古い方法で解決され、新しい問題は依然として解決されます昔ながらの方法で。継続的な学習意欲が見つからない重要な理由は、多くの人が自分の本当の興味や専門知識を知らないため、新しい知識やスキルへの欲求を維持できないことです。

未知の領域に対する好奇心を再燃させ、知識体系と方法論を常に反復したい場合は、次のことを試してください。

1. 新しいことに挑戦してください。自分の興味や潜在的な専門知識を見つけるために、さまざまな活動に積極的に参加し、さまざまな分野に挑戦してください。これには、コース、講義、セミナー、利益団体などへの参加が含まれます。

2. 内省: 定期的に時間を取って、自分の興味、強み、情熱について振り返るようにしましょう。自分に問いかけてください: 私は何をするのが楽しいでしょうか?私は何が得意ですか？どのような点で自信を持てるでしょうか?これは、自分自身をより深く理解し、潜在的な専門分野を特定するのに役立ちます。

3. 他の人に尋ねる: 家族、友人、同僚、指導者に意見や提案を求めてください。あなたが気づいていなかった強みや可能性を発見するかもしれません。

4. 目標を設定する: 自分自身の短期および長期の学習および成長目標を設定します。これは、新しい知識やスキルに対する貪欲さを維持し、努力を続ける動機付けに役立ちます。

5. 学習習慣を身に付ける: 本を読む、教育ビデオを見る、オンラインコースを受講するなど、定期的に学習する習慣を身に付けます。これは、新しい知識やスキルへの渇望を維持し、知識体系を拡大し続けるのに役立ちます。

6. プロセスを楽しむ：結果だけに注目するのではなく、学習と成長のプロセスを楽しむことを学びましょう。学ぶことが好きで、そのプロセスを楽しむことができれば、新しい知識やスキルへの渇望を維持するのが簡単になります。

7. 変化に適応する方法を学ぶ: 時間の経過とともに、あなたの興味や専門知識は変化する可能性があります。これらの変化に適応し、学習目標と計画を調整する方法を学びましょう。柔軟でオープンマインドであることは、絶えず変化する世界で自分の居場所を見つけるのに役立ちます。