Вважати себе штучним інтелектом: чотири поради з експерименту

Джерело: Tencent Research Institute

Автор: Чжоу Чженхуа

Джерело зображення: створено Unbounded AI‌

Коли нещодавно я ходив на медичний огляд, літній лікар легковажно запитав мене: як ти ставишся до свого життя? Моя перша реакція була приголомшена. Ніхто раніше не ставив мені цього питання. Я кілька секунд подумав, а потім ледь не випалив: добре, я знаю, що мені цікаво, для чого я підходжу. Але відразу після того, як я закінчив говорити, я відчув, що такий підсумок мого життя був надто неповним, і тоді я додав, що насправді я пережив багато злетів і падінь, але я більш оптимістичний.

Пізніше я поставив те саме запитання ChatGPT, який, звичайно, не має емоційних налаштувань, як у мене: «Як модель мови штучного інтелекту, у мене немає життя та емоцій, тому я не можу відчувати життя як людина. Я існую, щоб допомагати користувачам розв’язувати проблеми, надайте інформацію та пораду. Якщо у вас виникли запитання або потрібна допомога, будь ласка, не соромтеся запитати мене, і я спробую вам допомогти."

Тож постає питання, як люди повинні оцінювати власне життя? GPT4.0, який є колекцією людських знань, надає кілька стандартів: цілі, поставлені перед собою, і статус завершення; стосунки між собою та родиною, друзями та колегами, а також роль, яку в цьому відіграють; ситуація зростання на рівні ; внутрішнє щастя та задоволення; чи маю я баланс у роботі, сім’ї, здоров’ї та розвагах. GPT4.0 також пропонує людям регулярно переглядати своє життя, щоб постійно коригуватись і вдосконалюватися.

Це може бути майже такою ж, як довідкова відповідь, яку може дати професійний консультант з особистісного розвитку. Раніше я часто відчував, що люди все більше схожі на машини, а машини все більше схожі на людей. Після популяризації Інтернету люди спілкуються здебільшого через Інтернет як посередника, а особиста взаємодія між людьми стає все меншою, а міжособистісні стосунки, як правило, байдужі. Тому людей стає все більше як машини, що також передбачає мій зв’язок між машинами та байдужістю. З іншого боку, машини стають усе більше схожими на людей, що насправді є захопленням технічним прогресом. Машини можуть імітувати людські здібності, щоб люди могли використовувати машини для завершення деякі завдання, які не вдалося виконати, наприклад, в екстремальних умовах, працювати, виконувати високоточні операції, а особливо виконувати всі завдання без емоцій.

Насправді, завдяки вивченню великих моделей, представлених ChatGPT, було виявлено, що цей тип моделі обробки природної мови, заснованої на великомасштабних нейронних мережах, має певну схожість із людським мозком у його методах навчання та вираження.

З точки зору розпізнавання шаблонів, як ChatGPT, так і людський мозок мають здатність розпізнавати шаблони. Спостерігаючи за великою кількістю даних, вони можуть навчитися розпізнавати зв’язок між мовою та поняттями, щоб розуміти та створювати природну мову; і ChatGPT, і людський мозок можуть вчитися на досвіді, ChatGPT навчається за допомогою навчальних наборів даних, а людина мозок навчається за допомогою читання, спілкування Крім того, і ChatGPT, і людський мозок можуть розуміти контекстну інформацію, генерувати відповідні відповіді та розуміти неоднозначні чи багатозначні слова.

Однак існує величезна різниця між методом навчання великих моделей і людським мозком. З точки зору методів навчання, людський мозок навчається через зв’язок між нейронами та зміни синаптичної сили, тоді як ChatGPT навчається, регулюючи вагові коефіцієнти в нейронній мережі; процес мислення людського мозку включає свідомість, емоції, пам’ять тощо. Різноманітність складних розумових дій, тоді як процес мислення ChatGPT в основному базується на обчисленнях на основі математичних і статистичних моделей; ChatGPT не має емоцій і свідомості, властивих тільки людському мозку, це лише інструмент на основі алгоритму, який дозволяє людям переживати емоції та встановлювати цінності та моральні поняття.

Попередні дослідження часто зосереджувалися на тому, як загальний штучний інтелект навчається у людського мозку, ігноруючи те, як ми, люди, можемо вчитися у штучного інтелекту.

Вчений-робот Пітер Скотт-Морган вирішив перетворитися на кіборга (кіборга) після захворювання на БАС. Йому зробили «потрійну стому» та повну ларингектомію, зонд для годування, вставлений прямо в живіт, катетер був вставлений прямо в сечовий міхур , а потім вихід фекалій відвели через колостому, за допомогою інвалідного візка, і звук штучно синтезували, зробивши великий крок до кроку кіборга «напівлюдина-напівмашина».

Якщо дії Пітера Скотта занадто просунуті та радикальні, то для звичайних здорових людей цілком можливо провести експеримент із навчання штучного інтелекту з точки зору психології та мислення. Після кількох раундів розмов із GPT4.0 я резюмував чотири еталонні шляхи, якими люди можуть навчатися у штучного інтелекту:

Шлях 1: прийняття рішень на основі даних

Більшість людей приймають рішення, навіть важливі життєві рішення, наприклад, з ким одружитися, на основі інтуїції. Хоча інтуїція також може бути способом представлення великих даних на вищій широті. Однак системи штучного інтелекту зазвичай приймають рішення на основі великої кількості даних, тому ми можемо спробувати збирати й аналізувати релевантні дані, коли приймаємо рішення в роботі та повсякденному житті, щоб робити більш обґрунтований і об’єктивний вибір.

Наприклад, купуючи будинок, ви можете звернути увагу на чотири аспекти даних: вивчити історичні дані ринку нерухомості міста, зрозуміти тенденцію цін на житло та прогнози ринку, що допоможе визначити терміни та бюджет покупки будинок; порівняти ціни на житло в різних секторах-кандидатах у межах міста, вартість життя, зручність транспорту, освітні ресурси, медичні заклади та інші дані для порівняння та компромісу; оцінити віддачу від інвестицій та проаналізувати потенційну віддачу від інвестицій у нерухомість в житло для кандидатів, включаючи дохід від оренди, підвищення ціни на житло тощо. Це допомагає визначити мету та очікувані переваги купівлі житла; врахувати відсоткові ставки за кредитом: зрозуміти відсоткові ставки, умови погашення та іншу інформацію про різні банки та кредитні продукти, щоб вибрати найбільш підходящу програму кредитування.

Прийняття рішень щодо даних також можна використовувати для вибору партнера. Наприклад, наступні чотири параметри вважаються важливими факторами для гармонійних стосунків між чоловіком і дружиною: спільні цінності, розуміння цінностей один одного, переконання, життєві цілі тощо, щоб оцінити чи є спільна основа та довгострокова сумісність; комунікативні навички, спостерігати за тим, як один з одним спілкуються в різних ситуаціях, і розуміти, чи можуть вони ефективно вирішувати проблеми та впоратися з конфліктами; концепції грошей, розуміти звички споживання один одного, концепції заощаджень, інвестицій концепції тощо, щоб оцінити фінансовий менеджмент. Чи можуть вони досягти згоди щодо аспектів; звички життя, спостерігати за життєвими звичками один одного, хобі, колами спілкування тощо, щоб оцінити, чи можуть вони адаптуватися та підтримувати одне одного у повсякденному житті.

Тим не менш, існує баланс між аналізом даних і емоціями під час прийняття робочих і життєвих рішень. Особливо у рішеннях, що стосуються відносин, емоційні та людські міркування однаково важливі.

Шлях 2: Зміцнюйте звичку логічного мислення

Системи ШІ зазвичай базують свої міркування на логіці та алгоритмах. Поспостерігайте за друзями з сильним логічним мисленням навколо вас, вони часто мають сильні аналітичні здібності, високу ефективність спілкування та здатність вирішувати проблеми. Ось кілька порад щодо того, як розвинути навички логічного мислення, щоб ви могли ефективніше вирішувати проблеми та долати труднощі:

1. Читання: читайте класичні книги з логіки, філософії, критичного мислення тощо, щоб зрозуміти основні принципи та методи логічного мислення. Крім того, читання професійних книг і звітів про індустрію Інтернет, щоб зрозуміти динаміку галузі та тенденції розвитку, допоможе покращити ваші можливості аналізу галузі.

2. Навчання: беріть участь у навчальних курсах з логічного мислення, критичного мислення та аналізу галузі та систематично вивчайте відповідні знання та навички. Це допоможе вам краще використовувати логічне мислення у своїй роботі.

3. Практика: розвивайте свої здібності до логічного мислення, вирішуючи логічні задачі, математичні задачі та розумові карти. Більше виконання вправ допоможе краще використовувати логічне мислення в практичній роботі.

4. Аналіз кейсів: вивчайте випадки успіху та невдач Інтернет-індустрії, аналізуйте причини та закони. Це допоможе вам покращити вашу здатність логічного аналізу галузевих явищ.

5. Спілкуйтеся з іншими: спілкуйтеся з колегами, наставниками та експертами галузі, щоб зрозуміти, як вони використовують логічне мислення для вирішення проблем. Це може допомогти вам розширити свій кругозір і вивчити нові методи та техніки.

6. Рефлексія: у роботі завжди розмірковуйте над власним процесом мислення та методами. Подумайте, чи є кращий спосіб логічного мислення, щоб постійно оптимізувати свої аналітичні здібності.

7. Розвивайте звички: розвивайте хороші звички логічного мислення, наприклад, аналізуючи проблеми, спочатку від загального до конкретного, а потім від конкретного до загального; демонструючи ідеї, переконайтеся, що аргументи є достатніми та доречними; рішення, зважування «за» і «проти», повний аналіз тощо.

8. Безперервне навчання: зберігайте прагнення до нових знань і навичок, продовжуйте вчитися та розвиватися. Це допоможе вам залишатися конкурентоспроможними в Інтернет-індустрії, що постійно змінюється.

9. Терпіння: вдосконалення навичок логічного мислення потребує часу та практики. Будьте терплячими та вірте у свою здатність постійно вдосконалюватися.

Шлях 3: Покращення здатності розпізнавання образів

У повсякденному житті, коли ми бачимо тополі на узбіччі дороги, ми класифікуємо їх як рослини, а ті, хто має професійні знання з ботаніки, далі класифікують їх на покритонасінні, дводольні рослини, верби, салікові, Populus, що є розпізнаванням образів. у людей. Здатності до розпізнавання образів відрізняються від людини до людини. Ті, хто має здатність робити висновки з одного прикладу та розуміти за аналогією, мають чудові навички розпізнавання образів. З 1970-х і 1980-х років, як важлива галузь штучного інтелекту, розпізнавання образів застосовувалося для аналізу й обробки зображень, розпізнавання мови, класифікації звуків, комунікації, комп’ютерної діагностики, інтелектуального аналізу даних тощо. Хоча розпізнавання образів за допомогою штучного інтелекту не є досконалим, воно також допомагає людям удосконалювати власні можливості розпізнавання образів, особливо як знаходити загальні шаблони для більш швидкого вирішення однотипних проблем у роботі, покращувати здатність узагальнювати та робити висновки з одного і велика модель Процес навчання також дав нам натхнення:

1. Необхідно звернути увагу на аналіз проблеми.При вирішенні проблеми ми повинні спочатку глибоко зрозуміти природу проблеми. Розуміти контекст, причини та наслідки проблем, щоб знайти найбільш прийнятні рішення;

2. Вчіться на досвіді, вчіться на минулому досвіді та узагальнюйте випадки успіху та невдачі. Аналізуйте спільні риси та відмінності між цими випадками, щоб знайти загальні моделі, застосовні до подібних проблем;

3. Створіть базу знань, запишіть методи та прийоми розв’язування задач і побудуйте власну базу знань. Це допоможе вам швидко знайти рішення, коли ви зіткнетеся з подібними проблемами;

4. Спілкуйтеся з іншими: спілкуйтеся з колегами, наставниками та експертами галузі, щоб дізнатися, як вони вирішували подібні проблеми. Це може допомогти вам розширити свій кругозір і вивчити нові методи та техніки.

Шлях 4: Безперервне навчання, постійна самооптимізація

Навчання протягом усього життя - це гасло, яке визнають багато людей, але його дуже важко практикувати. У багатьох випадках залежність від шляху формується заради "безпеки та безпеки". Старі проблеми вирішуються старими методами, а нові проблеми все ще вирішуються старими методами. Важливою причиною, чому неможливо знайти мотивацію до постійного навчання, є те, що багато людей не знають своїх справжніх інтересів і досвіду, тому вони не можуть підтримувати своє бажання нових знань і навичок.

Якщо ви хочете відновити свою цікавість до невідомих сфер і постійно вдосконалювати свою систему знань і методологію, ви можете спробувати наступне:

1. Спробуйте нове: беріть активну участь у різноманітних заходах і спробуйте різні сфери, щоб виявити свої інтереси та потенційний досвід. Це може включати відвідування курсів, лекцій, семінарів, гуртків за інтересами тощо;

2. Саморефлексія: регулярно приділяйте час, щоб обміркувати свої інтереси, сильні сторони та пристрасті. Запитайте себе: що мені подобається робити? Що я добре вмію? У чому я почуваюся впевнено? Це допоможе вам краще зрозуміти себе та визначити потенційні сфери знань;

3. Запитайте в інших: запитайте свою родину, друзів, колег і наставників про їхні думки та пропозиції. Вони можуть виявити сильні сторони та потенціал, про які ви не знали;

4. Встановіть цілі: встановіть для себе короткострокові та довгострокові цілі навчання та зростання. Це допомагає зберігати бажання нових знань і навичок і мотивує продовжувати спроби;

5. Розвивайте звичку до навчання: розвивайте звичку регулярно вчитися, наприклад, читати книги, переглядати навчальні відео, відвідувати онлайн-курси тощо. Це допоможе вам підтримувати прагнення до нових знань і навичок і продовжувати розширювати свої знання.

6. Насолоджуйтесь процесом: навчіться насолоджуватися процесом навчання та зростання, а не просто зосереджуватися на результатах. Коли ти любиш вчитися і отримуєш задоволення від процесу, легше підтримувати жагу нових знань і навичок.

7. Навчіться адаптуватися до змін: з часом ваші інтереси та досвід можуть змінитися. Навчіться адаптуватися до цих змін і коригуйте свої навчальні цілі та плани. Гнучкість і відкритість допоможуть вам знайти своє місце у світі, що постійно змінюється.