人工智慧為何突飛猛進?細談「深度學習」對Chatgpt的長遠影響

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘
為何AI突然變聰明了?

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記得2001年的時候,曾經上映一部電影,叫作「A.I.人工智慧」,故事在描述一個機械小男孩,想要成為人類的故事。

機械人能變成真人嗎?

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當時在看這部電影的時候,除了對於小男孩的執著印象深刻外,另外也在思考,原本在電腦當中,就只有1和0的世界,到底要什麼時候,才能夠想是這部電影一樣,變得如此有人性?

但是這一切,似乎在Chatgpt被研發出來後,一切都科幻都成為了可能。


人工智慧為何突飛猛進?

今天要分享的這個主題,是在「Chatgpt研習架構1.0」當中AI生成原理的區塊。

本單元屬於AI生成原理

本單元屬於AI生成原理

如果還不知道什麼是「Chatgpt研習架構1.0」的朋友,也可以參考之前的文章


記得上一代的人工智慧,就讓我想到前陣子家人買的一個聲控燈,只要對著燈說話,「開燈」、「關燈」、「換顏色」,燈就會出現相對應的變化。但是如果你跟它說,它聽不懂的句子,就不會有反應了

如果拆解它執行任務的方式,不外乎就是制式化的「指令輸入」,然後產生制式化的「結果」。

這就是AI大概在1980年代的「機械式學習法」。

舉例來說:

今天假設你要讓AI辨識貓的品種,你就要將世界上不同貓的品種,體型,毛色紋路,聲音,習性等等資料,製作成AI能辨識的模型。

當AI遇到一隻貓的時候,它就能根據這些線索去判定,眼前這是一隻什麼品種的貓。

但是問題是,如果這隻貓的資料不再系統中,AI就沒有辦法判定了


深度學習AI飛躍式成長

隨著時間的演進,到2010年代,AI的學習也有了質的飛躍,就是進入了「深度學習」的階段。

「深度學習」就比較類似人類的學習模式,因為世界上的知識實在太廣泛,實在不可能有專人把資料整理好,再灌給AI。

新一代的人工智慧,可以將大量的資訊,做到多層結構的分類,自主式的去擷取某樣事物,分析它該涵蓋的特徵,進而讓它有更多的數據可以分析判斷。

其實我們人類的學習模式也是如此,古人說「經驗是最好的老師」,凡事不就是一回生二回熟,在大量的Try and Error中找到做正確的方法。

人工智慧能夠模仿人腦的學習機制時,不斷的蒐集大量資料,得到反饋,再進行經驗的比對與歸納,這也是為什麼新一代的AI,會變的如此聰明的原因。

回歸到本文一開始,那個機械小男孩想變成人類的故事,我認為這一切都有可能在數十年內成真,因為這一切已正在發生


所以我面對AI的信念就是

在AI時代,如何避免被時代淘汰的命運,最快的方式,不外乎就是認識AI,瞭解AI,才能駕馭AI。

大家共勉之。



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2023/05/12
https://vocus.cc/article/6425f043fd897800012ce1cf 我在這篇文章中也提到過那盞燈,兩篇文章相互契合,真是有趣!
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如果你覺得Chatgpt的知識,每天總讓你知識爆炸,或是在應用上,完全不知道怎麼具體使用。如果不你覺得自己有AI斷層恐懼,那這個單元就是為你而設計的。
2023/05/06
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