人工智能 智障，人工智能智障

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能 智障的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能 智障的解答，让我们一起看看吧。

人工智能与“人工智障”有清晰的界限么，在哪里？

我非常喜欢你的问题，能提这样的问题，不是一般般人

你知道扫地机器人嘛？这个产品就是界于智能与智障之间

这个机器人有一大爱号，就是扫着扫着，它就去日鞋子，扫帚之类的硬物，一日，就是日一天，日了一日又一日，哈哈哈；

你看到了，那叫一个气啊，明明买回来的是一台智能机器人，结果表现就像个智障

人工智能现在跟热门，但你看到过亚马逊智能音箱劝主人自杀的视频了么？

人工智能，是基于人创造出来的智能。如果人创造出来的这个东西不好用，可以说是人工智障，如果创造出来的东西过于好用甚至有自己的思维，可以反向作用于人类，比如攻击人类等，那是真的“人工智障”了。

从人工智障到人工智能，ChatGPT到底经历了什么？

ChatGPT之所以在NLP自然语言理解上取得了巨大的进步，是因为它采用了深度学习模型（特别是Transformer模型），以及大规模数据集和计算资源的支持。

具体来说，GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一个基于Transformer模型的自然语言生成模型，其主要思想是在大规模语料库上进行预训练，以捕捉自然语言中的各种结构和规律。预训练完成后，可以将GPT应用于各种NLP任务，如文本生成、文本分类、命名实体识别、机器翻译等。

在GPT之前，NLP领域的主流方法是基于规则和统计的方法，这些方法往往需要手动设计特征和规则，无法捕捉语言中的复杂结构和语境信息。而GPT则通过自动学习大规模语料库中的上下文关系，能够更好地理解和生成自然语言。

此外，随着计算资源的增加和分布式训练的发展，GPT的训练规模也越来越大，从最初的GPT-1（117M个参数）到最新的GPT-3（175B个参数），其训练数据集也从少数几百万条增加到了数十亿条，这些训练数据集覆盖了各种语言和领域，从而进一步提高了GPT的性能。

因此，GPT的成功不仅源于其先进的深度学习模型，还包括大规模数据集和计算资源的支持。

此外，GPT的另一个成功之处是它的预训练和微调策略。预训练阶段使用无标签的大规模语料库进行训练，学习自然语言的各种结构和规律。在微调阶段，将已经预训练好的模型应用于具体的任务，并使用标注数据进行有监督学习。这种预训练和微调的策略使得模型能够更好地适应不同的任务和领域，并在更少的标注数据的情况下实现更好的性能。

此外，GPT还采用了一些创新的技术来提高模型的性能。例如，GPT-2采用了“无条件语言生成”的方法，即在生成文本时不给定特定的前缀或上下文信息，从而使得模型能够生成更连贯、更具有上下文感知性的文本。而GPT-3则采用了“零样本学习”的方法，即在没有任何训练数据的情况下，能够通过提示信息来完成各种任务，这种方法大大扩展了模型的应用范围。

最后，GPT的开源和社区化也是其成功之一。GPT系列模型都是开源的，并且得到了全球范围内的开发者和研究者的广泛关注和使用，这不仅促进了NLP技术的发展，也使得GPT能够不断得到改进和优化。

作为一个基于大规模预训练的语言模型，ChatGPT是通过训练和学习来逐渐提高自身的表现和能力的。

最开始，像ChatGPT这样的模型被称为“人工智障”（Artificial Stupidity），因为它们只能生成一些无意义或荒谬的回复，无法理解人类语言的复杂性和多义性。

随着技术的不断进步和研究的不断深入，ChatGPT的性能得到了显著改善，开始出现了一些可以进行简单对话的人工智能模型。这些模型被称为“人工智能助手”（Artificial Intelligence Assistant），它们可以回答一些基本问题，并执行一些简单的任务，例如通过互联网搜索答案、检索信息等。

随着深度学习技术的发展，一种新型的模型——即语言模型——得到了广泛应用。语言模型不仅可以生成自然语言的文本，还可以理解和处理语言的上下文和语义信息。ChatGPT就是一种基于大规模预训练的语言模型，能够完成更复杂的任务，如自然语言生成、对话系统、文本分类、摘要生成、问答系统等。

总之，人工智能的发展是一个不断迭代、不断进步的过程，而像ChatGPT这样的语言模型则是其中的一种代表，它不断优化和改进自身的算法和模型，以更好地为人类提供服务和帮助。

到此，以上就是小编对于人工智能 智障的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能 智障的2点解答对大家有用。