Nghĩ mình là AI: Bốn lời khuyên từ một thử nghiệm

Nguồn gốc: Viện nghiên cứu Tencent

Tác giả: Chu Chính Hoa

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi Unbounded AI‌

Khi tôi đi khám sức khỏe cách đây không lâu, một bác sĩ lớn tuổi hỏi nhẹ tôi: Bạn cảm thấy cuộc sống của mình thế nào? Phản ứng đầu tiên của tôi là sửng sốt vì trước đây chưa có ai hỏi tôi câu hỏi này. Tôi suy nghĩ vài giây, rồi suýt thốt lên: tốt, tôi biết mình quan tâm đến điều gì, phù hợp với điều gì. Nhưng vừa nói xong, tôi cảm thấy tóm tắt cuộc đời mình như vậy chưa đầy đủ, rồi tôi nói thêm rằng thực ra tôi cũng đã trải qua nhiều thăng trầm, nhưng tôi sống lạc quan hơn.

Sau đó, tôi đặt câu hỏi tương tự với ChatGPT, tất nhiên là không có tinh chỉnh cảm xúc như của tôi: “Là một mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo, tôi không có cuộc sống và cảm xúc, vì vậy tôi không thể trải nghiệm cuộc sống như một con người. Tôi tồn tại để giúp đỡ người dùng Giải quyết vấn đề, cung cấp thông tin và lời khuyên. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc cần trợ giúp, xin vui lòng hỏi tôi và tôi sẽ cố gắng giúp bạn."

Vì vậy, câu hỏi đặt ra là mọi người nên đánh giá cuộc sống của chính mình như thế nào? GPT4.0, là tập hợp kiến thức của con người, đưa ra một số tiêu chuẩn: mục tiêu do bản thân đặt ra và trạng thái hoàn thành; mối quan hệ giữa bản thân và gia đình, bạn bè và đồng nghiệp, vai trò trong đó; Tình hình tăng trưởng ở cấp độ ; niềm hạnh phúc và sự hài lòng bên trong; tôi có cân bằng được trong công việc, gia đình, sức khỏe và giải trí hay không. GPT4.0 cũng gợi ý mọi người nên thường xuyên nhìn lại cuộc sống của mình để không ngừng điều chỉnh và cải thiện.

Điều này có thể gần giống như câu trả lời tham khảo mà một nhà tư vấn phát triển cá nhân chuyên nghiệp có thể đưa ra. Trước đây, tôi thường cảm thấy con người ngày càng giống máy móc, máy móc càng giống con người. Sau khi Internet phổ biến, giao tiếp của con người chủ yếu thông qua Internet làm trung gian, sự tương tác trực tiếp giữa con người với nhau ngày càng ít đi, quan hệ giữa các cá nhân có xu hướng thờ ơ, vì vậy con người ngày càng trở nên nhiều hơn giống như máy móc, điều này cũng ám chỉ mối quan hệ của tôi giữa máy móc và sự thờ ơ. Mặt khác, máy móc ngày càng giống con người, thực chất là sự ngưỡng mộ đối với tiến bộ công nghệ. Máy móc có thể bắt chước khả năng của con người, để con người có thể sử dụng máy móc để hoàn thành một số nhiệm vụ không thể hoàn thành như trong môi trường làm việc khắc nghiệt, thực hiện các thao tác đòi hỏi độ chính xác cao và đặc biệt là thực hiện mọi nhiệm vụ mà không có cảm xúc.

Trên thực tế, thông qua nghiên cứu các mô hình lớn do ChatGPT đại diện, người ta thấy rằng loại mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên mạng lưới thần kinh quy mô lớn này có những điểm tương đồng nhất định với bộ não con người trong phương thức học tập và biểu đạt.

Về mặt nhận dạng mẫu, cả ChatGPT và bộ não con người đều có khả năng nhận dạng mẫu. Bằng cách quan sát một lượng lớn dữ liệu, họ có thể học cách nhận biết mối quan hệ giữa ngôn ngữ và khái niệm, để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên; cả ChatGPT và bộ não con người đều có thể học hỏi từ kinh nghiệm, ChatGPT học hỏi thông qua tập dữ liệu huấn luyện và con người não học thông qua đọc, giao tiếp Ngoài ra, cả ChatGPT và não người đều có thể hiểu thông tin theo ngữ cảnh, đưa ra phản hồi phù hợp và hiểu các từ mơ hồ hoặc từ nhiều nghĩa.

Tuy nhiên, vẫn có sự khác biệt rất lớn giữa phương pháp học tập của các mô hình lớn và bộ não con người. Ở góc độ phương pháp học, bộ não con người học thông qua sự kết nối giữa các nơ-ron và thay đổi cường độ khớp thần kinh, trong khi ChatGPT học bằng cách điều chỉnh các trọng số trong mạng lưới thần kinh; quá trình tư duy của bộ não con người liên quan đến ý thức, cảm xúc, trí nhớ, v.v. Một loạt các hoạt động tinh thần phức tạp, trong khi quá trình tư duy của ChatGPT chủ yếu dựa trên các tính toán dựa trên các mô hình toán học và thống kê; ChatGPT không có cảm xúc và ý thức duy nhất cho bộ não con người, nó chỉ là một công cụ dựa trên thuật toán, cho phép con người để trải nghiệm cảm xúc và thiết lập các giá trị và khái niệm đạo đức.

Nghiên cứu trước đây thường tập trung vào cách trí tuệ nhân tạo nói chung học hỏi từ bộ não con người, trong khi bỏ qua cách con người chúng ta có thể học hỏi từ trí tuệ nhân tạo.

Nhà khoa học người máy Peter Scott-Morgan đã quyết định biến mình thành một người máy (cyborg) sau khi mắc bệnh ALS. , và sau đó, lối thoát của phân được chuyển hướng qua lỗ thông ruột kết, với sự hỗ trợ của xe lăn, và âm thanh được tổng hợp nhân tạo, tạo ra một bước tiến lớn đối với bước cyborg "nửa người, nửa máy".

Nếu hành động của Peter Scott quá cao cấp và triệt để thì đối với những người khỏe mạnh bình thường, thực sự có thể thực hiện một thí nghiệm học hỏi từ trí tuệ nhân tạo về mặt tâm lý và tư duy. Sau nhiều vòng trò chuyện với GPT4.0, tôi đã tóm tắt bốn lộ trình tham khảo của nó để con người học hỏi từ trí tuệ nhân tạo:

Đường dẫn 1: Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Hầu hết mọi người đưa ra quyết định, ngay cả những quyết định quan trọng trong đời như kết hôn với ai, dựa trên trực giác. Mặc dù trực giác cũng có thể là cách dữ liệu lớn được trình bày ở vĩ độ cao hơn. Tuy nhiên, các hệ thống AI thường đưa ra quyết định dựa trên một lượng lớn dữ liệu, vì vậy chúng ta có thể cố gắng thu thập và phân tích dữ liệu liên quan khi đưa ra quyết định trong công việc và cuộc sống hàng ngày để đưa ra những lựa chọn sáng suốt và khách quan hơn.

Ví dụ: khi mua nhà, bạn có thể chú ý đến bốn khía cạnh của dữ liệu: nghiên cứu dữ liệu lịch sử về thị trường bất động sản của thành phố, hiểu xu hướng giá nhà đất và dự báo thị trường, điều này sẽ giúp xác định thời điểm và ngân sách mua nhà. nhà ở; so sánh giá nhà ở của các khu vực ứng viên khác nhau trong thành phố, Chi phí sinh hoạt, giao thông thuận tiện, tài nguyên giáo dục, cơ sở y tế và các dữ liệu khác để so sánh và đánh đổi; đánh giá lợi tức đầu tư và phân tích lợi nhuận tiềm năng của đầu tư bất động sản trong nhà ở ứng cử viên, bao gồm thu nhập cho thuê, tăng giá nhà, v.v. Việc này giúp xác định mục đích và lợi ích mong đợi khi mua nhà; cân nhắc lãi suất vay: nắm rõ lãi suất, thời hạn trả nợ và các thông tin khác của các ngân hàng, sản phẩm vay để lựa chọn chương trình vay phù hợp nhất.

Ví dụ, bốn khía cạnh sau đây được coi là yếu tố quan trọng cho mối quan hệ hài hòa giữa vợ và chồng: các giá trị chung, sự hiểu biết về giá trị của nhau, niềm tin, mục tiêu cuộc sống, v.v., để đánh giá liệu có nền tảng chung và Khả năng tương thích lâu dài hay không; kỹ năng giao tiếp, quan sát cách giao tiếp của nhau trong các tình huống khác nhau và hiểu liệu họ có thể giải quyết vấn đề và giải quyết xung đột một cách hiệu quả hay không; khái niệm tiền bạc, hiểu thói quen tiêu dùng của nhau, khái niệm tiết kiệm, đầu tư khái niệm, v.v., để đánh giá việc quản lý tài chính Liệu họ có thể đạt được thỏa thuận về các khía cạnh; thói quen sinh hoạt, quan sát thói quen sinh hoạt, sở thích, mối quan hệ xã hội, v.v. của nhau để đánh giá xem họ có thể thích nghi và hỗ trợ lẫn nhau trong cuộc sống hàng ngày hay không.

Tuy nhiên, vẫn có sự cân bằng giữa phân tích dữ liệu và cảm xúc khi đưa ra quyết định trong công việc và cuộc sống. Đặc biệt là trong các quyết định liên quan đến các mối quan hệ, những cân nhắc về tình cảm và con người đều quan trọng như nhau.

Con đường 2: Củng cố thói quen tư duy logic

Các hệ thống AI thường dựa trên lập luận của chúng dựa trên logic và thuật toán. Quan sát những người bạn có tư duy logic mạnh mẽ xung quanh bạn, họ thường có khả năng phân tích mạnh mẽ, hiệu quả giao tiếp cao và khả năng giải quyết vấn đề. Dưới đây là một số mẹo về cách phát triển kỹ năng tư duy logic của bạn để bạn có thể giải quyết vấn đề và đáp ứng các thách thức hiệu quả hơn:

1. Đọc: Đọc những cuốn sách kinh điển về logic, triết học, tư duy phản biện, v.v., để hiểu các nguyên tắc và phương pháp cơ bản của tư duy logic. Ngoài ra, đọc sách và báo cáo chuyên nghiệp về ngành Internet để hiểu động lực và xu hướng phát triển của ngành sẽ giúp cải thiện khả năng phân tích ngành của bạn.

2. Học tập: Được tham gia các khóa đào tạo về tư duy logic, tư duy phản biện và phân tích ngành, đồng thời học hỏi một cách có hệ thống các kiến thức và kỹ năng liên quan. Điều này sẽ giúp bạn sử dụng tư duy logic tốt hơn trong công việc.

3. Luyện tập: Rèn luyện khả năng tư duy logic thông qua việc giải các bài toán logic, giải toán và sơ đồ tư duy. Làm nhiều bài tập sẽ giúp bạn vận dụng tốt hơn tư duy logic vào công việc thực tế.

4. Phân tích tình huống: nghiên cứu các trường hợp thành công và thất bại của ngành Internet, đồng thời phân tích nguyên nhân và quy luật. Điều này sẽ giúp bạn cải thiện khả năng phân tích logic các hiện tượng trong ngành.

5. Giao tiếp với người khác: Giao tiếp với đồng nghiệp, người cố vấn và chuyên gia trong ngành để hiểu cách họ sử dụng tư duy logic để giải quyết vấn đề. Điều này có thể giúp bạn mở rộng tầm nhìn và học các phương pháp và kỹ thuật mới.

6. Suy ngẫm: Trong công việc luôn suy nghĩ về quá trình và phương pháp tư duy của bản thân. Hãy suy nghĩ xem liệu có cách nào tốt hơn để tư duy logic nhằm liên tục tối ưu hóa khả năng phân tích của bạn hay không.

7. Rèn luyện thói quen: rèn luyện thói quen tốt về tư duy logic, như khi phân tích vấn đề phải đi từ cái chung đến cái riêng, rồi từ cái cụ thể đến cái chung, khi chứng minh ý kiến phải đảm bảo luận cứ đầy đủ, xác đáng, khi lập luận quyết định, cân nhắc những ưu và nhược điểm, phân tích đầy đủ, v.v.

8. Không ngừng học hỏi: Hãy luôn khao khát kiến thức và kỹ năng mới, đồng thời không ngừng học hỏi và phát triển. Điều này sẽ giúp bạn duy trì tính cạnh tranh trong ngành công nghiệp Internet luôn thay đổi.

9. Kiên nhẫn: Cải thiện kỹ năng tư duy logic cần có thời gian và sự luyện tập. Hãy kiên nhẫn và tin tưởng vào khả năng của bạn để liên tục cải thiện.

Đường dẫn 3: Cải thiện khả năng nhận dạng mẫu

Trong cuộc sống hàng ngày, khi chúng ta nhìn thấy cây dương bên đường, chúng ta sẽ phân loại chúng thành thực vật, và những người có kiến thức chuyên môn về thực vật học sẽ tiếp tục phân loại chúng thành thực vật hạt kín, thực vật hai lá mầm, liễu, salicaceae, Populus, đó là nhận dạng mẫu ở người. Khả năng nhận dạng mẫu khác nhau từ người này sang người khác. Những người có khả năng rút ra kết luận từ một ví dụ và hiểu bằng phép loại suy có kỹ năng nhận dạng mẫu xuất sắc. Kể từ những năm 1970 và 1980, với tư cách là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, nhận dạng mẫu đã được áp dụng để phân tích và xử lý hình ảnh, nhận dạng giọng nói, phân loại âm thanh, giao tiếp, chẩn đoán có sự trợ giúp của máy tính, khai thác dữ liệu, v.v. Trí tuệ nhân tạo nhận dạng mẫu tuy chưa hoàn hảo nhưng nó cũng giúp con người nâng cao hơn nữa khả năng nhận dạng mẫu của chính mình, đặc biệt là cách tìm ra các mẫu chung để giải quyết các vấn đề cùng loại nhanh hơn trong công việc, nâng cao khả năng tổng kết và rút ra suy luận từ một mẫu. ví dụ, và mô hình lớn Quá trình học tập cũng truyền cảm hứng cho chúng tôi:

1. Cần chú ý phân tích đề, khi giải đề trước hết phải hiểu sâu sắc bản chất của vấn đề. Hiểu rõ bối cảnh, nguyên nhân và tác động của vấn đề để tìm ra giải pháp phù hợp nhất;

2. Rút kinh nghiệm, rút kinh nghiệm, tổng kết các trường hợp thành công và thất bại. Phân tích những điểm giống và khác nhau giữa các trường hợp này để tìm ra những mẫu chung có thể áp dụng cho các bài toán tương tự;

3. Thiết lập cơ sở tri thức, ghi lại các phương pháp và kỹ thuật giải quyết vấn đề, xây dựng cơ sở tri thức của riêng bạn. Điều này sẽ giúp bạn nhanh chóng tìm ra giải pháp khi gặp vấn đề tương tự;

4. Tương tác với những người khác: Tương tác với đồng nghiệp, cố vấn và chuyên gia trong ngành để tìm hiểu cách họ đã giải quyết các vấn đề tương tự. Điều này có thể giúp bạn mở rộng tầm nhìn và học các phương pháp và kỹ thuật mới.

Con đường 4: Không ngừng học hỏi, không ngừng tự tối ưu hóa

Học tập suốt đời là khẩu hiệu được nhiều người công nhận, nhưng rất khó thực hiện, nhiều trường hợp vì “an toàn, bảo mật” hình thành lối mòn, bài cũ giải theo phương pháp cũ, bài mới vẫn giải bằng phương pháp cũ. Một nguyên nhân quan trọng khiến không tìm được động lực học tập liên tục là nhiều người không biết sở thích và chuyên môn thực sự của mình nên không duy trì được mong muốn tiếp thu kiến thức và kỹ năng mới.

Nếu bạn muốn khơi dậy trí tò mò của mình về những lĩnh vực chưa biết và liên tục lặp lại hệ thống kiến thức và phương pháp luận của mình, bạn có thể thử những cách sau:

1. Thử những điều mới: tích cực tham gia vào các hoạt động khác nhau và thử sức ở các lĩnh vực khác nhau để khám phá sở thích và khả năng chuyên môn tiềm ẩn của bạn. Điều này có thể bao gồm tham dự các khóa học, bài giảng, hội thảo, nhóm sở thích, v.v.;

2. Tự suy ngẫm: Thường xuyên dành thời gian suy ngẫm về sở thích, điểm mạnh và niềm đam mê của bạn. Hãy tự hỏi: Tôi thích làm gì? Tôi giỏi cái gì? Tôi cảm thấy tự tin về những mặt nào? Điều này giúp bạn hiểu bản thân mình hơn và xác định các lĩnh vực chuyên môn tiềm năng;

3. Hỏi người khác: Hỏi gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và người cố vấn của bạn về ý kiến và đề xuất của họ. Họ có thể khám phá ra những điểm mạnh và tiềm năng mà bạn không nhận ra;

4. Đặt mục tiêu: Đặt mục tiêu học tập và phát triển ngắn hạn và dài hạn cho bản thân. Điều này giúp bạn luôn khao khát kiến thức và kỹ năng mới, đồng thời thúc đẩy bạn tiếp tục cố gắng;

5. Rèn luyện thói quen học tập: Xây dựng thói quen học tập thường xuyên như đọc sách, xem video giáo dục, tham gia các khóa học trực tuyến, v.v. Điều này sẽ giúp bạn duy trì sự khao khát kiến thức và kỹ năng mới, đồng thời tiếp tục mở rộng kiến thức của mình.

6. Tận hưởng quá trình: học cách tận hưởng quá trình học hỏi và trưởng thành, không chỉ tập trung vào kết quả. Khi bạn yêu thích việc học và tận hưởng quá trình học, bạn sẽ dễ dàng duy trì sự khao khát kiến thức và kỹ năng mới hơn.

7. Học cách thích nghi với sự thay đổi: Theo thời gian, sở thích và chuyên môn của bạn có thể thay đổi. Học cách thích nghi với những thay đổi này và điều chỉnh mục tiêu và kế hoạch học tập của bạn. Trở nên linh hoạt và cởi mở sẽ giúp bạn tìm thấy vị trí của mình trong một thế giới luôn thay đổi.