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 2023/05/04閱讀時間約 2 分鐘
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。
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。
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。
當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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• 前言
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• 總結
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