Υπάρχει τρόπος να φτιάξετε πρόγραμμα που μπορεί να αλληλεπιδράσει μαζί σας σαν τον άνθρωπο και να απαντήσει σε οποιεσδήποτε ερωτήσεις μπορεί να έχω υπολογιστή αλλά στον υπολογιστή;

Περιγράφετε έναν πολύ φιλόδοξο στόχο! Η δημιουργία ενός προγράμματος που μπορεί να αλληλεπιδράσει μαζί σας σαν άνθρωπος και να απαντήσει σε κάθε ερώτηση είναι ο απώτερος στόχος της τεχνητής γενικής νοημοσύνης (AGI). Ενώ δεν έχουμε επιτύχει ακόμα το AGI, σημειώνουμε σημαντική πρόοδο με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMS) όπως το ChatGPT και το Bard.

Ακολουθεί μια κατανομή του τι είναι δυνατό και ποιες προκλήσεις παραμένουν:

Τι είναι δυνατόν:

* συνομιλητική AI: Το LLMS μπορεί να συμμετάσχει σε συνομιλίες φυσικών, να απαντήσει σε ερωτήσεις και ακόμη και να παράσχει δημιουργικές απαντήσεις. Εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων κειμένου και κώδικα, επιτρέποντάς τους να κατανοούν και να παράγουν τη γλώσσα που μοιάζει με ανθρώπινα.

* Ανάκτηση πληροφοριών: Μπορούν να έχουν πρόσβαση και να επεξεργάζονται τεράστια ποσά πληροφοριών για να απαντήσουν σε ερωτήσεις, να συνοψίζουν το κείμενο και να παρέχουν σχετικές λεπτομέρειες.

* Γενιά κώδικα: Ορισμένα LLMs μπορούν να δημιουργήσουν κώδικα σε διάφορες γλώσσες προγραμματισμού, καθιστώντας τους χρήσιμες για τους προγραμματιστές.

Προκλήσεις:

* Κατανόηση του πλαισίου: Τα LLMs μπορούν να αγωνιστούν με σύνθετα ή ξεχωριστά ερωτήματα που απαιτούν βαθιά κατανόηση του πλαισίου και της γνώσης του πραγματικού κόσμου.

* Λογιστική κοινή λογική: Συχνά στερούνται ικανότητες συλλογιστικής κοινής λογικής που φυσικά κατέχουν οι άνθρωποι.

* Προκατάληψη και ηθικές εκτιμήσεις: Τα LLMs εκπαιδεύονται σε δεδομένα που μπορούν να αντικατοπτρίζουν τις κοινωνικές προκαταλήψεις, οδηγώντας σε πιθανά ηθικά ζητήματα.

* Έλλειψη πραγματικής κατανόησης: Ενώ το LLMS μπορεί να δημιουργήσει εντυπωσιακές απαντήσεις, δεν καταλαβαίνουν πραγματικά το νόημα αυτού που λένε. Είναι ουσιαστικά μηχανήματα αντιστοίχισης προτύπων.

πού να ξεκινήσετε:

1. Πείραμα με LLMS: Εξερευνήστε πλατφόρμες όπως το ChatGpt ή το Bard. Κάντε ερωτήσεις, δοκιμάστε διαφορετικές προτροπές και δείτε πώς ανταποκρίνονται.

2. Μάθετε για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP): Η κατανόηση της υποκείμενης τεχνολογίας θα σας βοηθήσει να εκτιμήσετε τις δυνατότητες και τους περιορισμούς της LLMS.

3. Ακολουθήστε την ανάπτυξη του AGI: Η έρευνα και η παραμονή ενημερώνονται σχετικά με την πρόοδο που σημειώθηκε στην τεχνητή νοημοσύνη, ειδικά στον τομέα της AGI.

Θυμηθείτε: Ενώ είμαστε στο δρόμο για τη δημιουργία πιο έξυπνου AI, είναι σημαντικό να γνωρίζετε τις προκλήσεις και τις ηθικές εκτιμήσεις. Είναι σημαντικό να χρησιμοποιήσετε αυτές τις τεχνολογίες υπεύθυνα και να αναλύσετε κριτικά τα αποτελέσματα τους.