В эпоху, когда ИИ все глубже вплетается в нашу повседневную жизнь, понимание внутренней работы этих интеллектуальных систем становится необходимым. ChatGPT занимает лидирующие позиции в области диалогового искусственного интеллекта, создавая ответы, которые излучают удивительное человекоподобное качество. Давайте исследуем загадочный процесс принятия решений ChatGPT.
Допустим, вы просите ChatGPT просмотреть черновик электронного письма, а затем написать для вас две разные его версии. Вы просите одно из них быть формальным по тону, структуре и языку, а другое — более разговорным и легким.
ChatGPT возвращает два черновика письма именно так, как вы хотели. Он также меняет свой ответ, если вы предлагаете последующие изменения. Разве это не удивительно? Это похоже на то, что вы разговариваете с кем-то живым, кто может думать, отвечать и улавливать контекст из прошлых диалогов, если вас позже спросят о той же теме.
Вы задаетесь вопросом: «Как он выбирает слова? И как он узнает, какие слова передают определенный тон и послание? Как он помнит контекст или нить предыдущего разговора?»
Давай с вами выясним это.
Как ChatGPT реагирует на вводимые данные?
ChatGPT использует два метода поиска ответов на ваши вводимые данные — контролируемый и неконтролируемый.
Контролируемый метод
Контролируемый метод обеспечивает или отображает постоянный ответ на вопрос, что делает ответ ChatGPT менее трудоемким.
Например, если вы спросите: «Как мне сбросить пароль учетной записи Gmail?», ответ уже сопоставлен, и ChatGPT заблаговременно знает уже об этом. Все, что он делает, это возвращает готовый ответ. Простой ответ. Многие такие запросы не требуют использования ChatGPT.
Однако основным ограничением этого метода является невозможность запрограммировать ответы на каждый вопрос, который можно задать ChatGPT. Например, можете ли вы написать ответ на запрос типа «Составьте описание вымышленного персонажа, который бродит по чужой планете, оказывается в затруднительном положении, одинок и сильно тоскует по дому?»
Неконтролируемый метод
Давайте начнем метод без присмотра с аналогии с ребенком, который учится распознавать птиц.
Вы показываете ребенку изображения различных птиц, и ребенок постепенно учится определять различные части птицы, например, ноги, клюв, глаза и крылья.
Вы постоянно предоставляете ребенку картинки различных птиц. Через некоторое время ребенок не только правильно называет части, но и различает различных птиц настолько, что может различать, например, орла и зимородка.
Он также научится нюансам, например, у всех птиц есть глаза, но не все животные с глазами — птицы. Теперь покажите изображение тигра и спросите ребенка, птица ли это, и ребенок будет достаточно уверен в себе, чтобы ответить отрицательно.
ChatGPT проходит аналогичное обучение. Вы постоянно передаете ему данные о различных объектах, благодаря которым ChatGPT узнает о закономерностях, фигурах и прочих других деталях. Через некоторое время ChatGPT, как и ребенок, сможет идентифицировать объект. Различные способы обучения известны как кластеризация, размерность и оптимизация.
Именно неконтролируемый метод является в ChatGPT переломным моментом. В отличие от контролируемого метода, выходные данные не сопоставляются с входными, и ChatGPT должен самостоятельно выяснить информацию об объекте. Постоянное обучение, кластеризация, обнаружение аномалий и размерность позволяют ChatGPT понимать подсказки вне контролируемого обучения и реагировать соответствующим образом.
ChatGPT имитирует человеческий мозг
Что это значит? Нечто, известное как нейронная сеть, обеспечивает удивительную способность ChatGPT понимать предложения и слова, которые используют люди.
Думайте о нейронной сети как о сети всех клеток человеческого мозга — это невероятно сложная структура, которая позволяет выполнять очень сложную и сложную работу. Подумайте о том, как ваш мозг обрабатывает информацию или стимулы и реагирует на них. Предложения и слова, как и в разговорах, редко структурированы и могут быть загадочными для инструмента искусственного интеллекта.
Давайте проработаем это на примере собеседования. Интервьюер спрашивает: «Как бы вы разрешили конфликт между менеджером продукта и менеджером проекта по поводу сроков выпуска?».
В этом случае ваш мозг будет искать доступную информацию или опыт из прошлого — возможно, вы сталкивались с подобными ситуациями в прошлом. Ваш мозг найдет использованные приемы и оценит их применимость в текущей ситуации. Кроме того, он попытается применить лучшие практики, которые вы извлекли из своего опыта.
Нейронная сеть, которая управляет возможностями обучения ChatGPT, делает нечто подобное. Когда вы задаете вопрос, ответ на который еще не сопоставлен с выходными данными, он использует свои обширные ресурсы обучения, находит закономерности и применимость и заставляет себя дать разумный ответ. И все это происходит за считанные секунды. Удивительно, не так ли?
Проблемы с ответами ChatGPT
Хотя способность ChatGPT выбирать ответы кажется удивительной, она по-прежнему имеет множество ограничений. Во-первых, это может дать предвзятые ответы, которые могут быть противоречивыми. Он связан данными, предоставленными для обучения.
Например, статья Forbes предполагает, что ChatGPT отказался писать стихотворение об американском президенте Трампе, но написал стихотворение о Байдене. Он также может «галлюцинировать» ответы — он не знает того, чего не знает, и все равно может генерировать неправильные ответы, что может быть опасно.
Наконец, он не может понять тончайшие нюансы человеческого общения, такие как юмор или сатира в разговорах, которые не всегда очевидны.
В результате ему может быть сложно предоставить ожидаемые вами ответы. Он может давать фактически правильные ответы, но может упускать из виду нюансы, которые являются неотъемлемой частью человеческого общения.
Краткое резюме
Несмотря на ограничения использования, возможность иметь инструмент или программное обеспечение, пытающееся имитировать человеческий мозг — просто нечто потрясающее. Приятно видеть, что ChatGPT может уловить контекст предыдущего разговора и предоставить достойный ответ. Кто мог подумать об этом хотя бы десять лет назад?
В своем нынешнем состоянии ChatGPT в лучшем случае является инструментом, находящимся в стадии разработки. Споры и критику вокруг его ответов лучше всего можно разрешить с помощью эволюции нейронной сети, которая управляет этой технологией. Его способность выбирать лучшие слова и информацию будет зависеть от лучших наборов данных и более быстрого развития нейронной сети. Лучшие наборы данных будут означать, что ChatGPT будет иметь больше подходящих ресурсов для выбора при ответе на запрос.
