在这个领域有很多热情和炒作 人工智能 （AI）围绕最近创建的称为 GPT-3 的技术。 简单地说，它是一种人工智能，在创建具有语言结构的内容（人类语言或机器语言）方面优于之前的一切。
GPT-3 由 OpenAI是一家由埃隆·马斯克（Elon Musk）共同创立的研究公司，被称为多年来人工智能领域最重要和最有用的进步。
但是，对于它的作用（更重要的是，它不做什么）存在一些混淆，所以在这里我将尝试为任何有兴趣了解其背后核心原理的非技术读者简化它。 我还将讨论它带来的一些问题，以及为什么有些人认为它的重要性被炒作夸大了。
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GPT-3 有什么能力？
GPT-3 能够产生任何具有语言结构的东西——这包括回答问题、写论文、总结冗长的书籍、翻译语言、做备忘录，甚至编写计算机代码。
的确，在 一个在线演示，演示了如何通过使用 plugin 用于广为人知的软件工具 Figma。
当然，这是相当新颖的，如果从长远来看它被证明是有用的和有益的，它可能会对软件和应用程序的未来发展产生深远的影响。
由于代码尚未公开（稍后会详细介绍），因此只能通过 OpenAI 管理的 API 访问选定的开发人员组。 自今年 XNUMX 月 API 发布以来，诗歌、散文、新闻报道和创意小说的实例已经出现。
这篇文章特别有趣，因为它展示了 GPT-3 试图——非常有说服力地——让我们人类相信它没有害处。 尽管它的机器人诚实迫使它承认“我知道我将无法避免毁灭人类”，如果邪恶的人强迫它！
GPT-3 如何运作？
GPT-3 是一种针对 AI 应用的广泛类别的语言预测模型。 这意味着它是一个算法框架，它采用单一语言（输入）并将其转换为算法预测对用户最有利的语言。
这是可能的，因为对“预训练”它所需的大量材料进行了广泛的训练分析。 与其他未经训练的算法相比，OpenAI 已经花费了 GPT-3 所需的大量计算资源来理解语言是如何工作和构建的。 据 OpenAI 称，完成这项工作所需的计算时间花费了 4.6 万美元。
为了学习如何生成诸如句子之类的语言结构，它使用语义分析——不仅仅是单词及其含义，还包括单词的使用如何根据文本中的其他单词而变化。
它也被称为无监督学习，因为训练数据不包括任何关于什么构成“正确”或“错误”响应的信息，就像监督学习一样。 计算输出满足用户要求的概率所需的所有信息都直接从训练文本中获取。
这是通过分析单词和句子的用法，然后分解它们并尝试重建它们来实现的。
例如，算法可能会在训练过程中遇到短语“家有一扇红门”。 然后再次给出这个短语，省略一个词——例如，“房子有一个红色的 X”。
然后，它检查其训练数据中的文本——以有意义的语言组织的数千亿个单词——并选择应该使用哪个单词来重现原始短语。
首先，几乎肯定会出错——可能有数百万次。 但是，它最终会提出正确的词。 通过将结果与原始输入数据进行比较，确定输出是否正确，并将“权重”授予产生正确响应的算法步骤。 这意味着它会随着时间的推移“学习”哪些策略最有可能在未来产生正确的响应。
这种动态“加权”过程的规模是 GPT-3 成为世界上最大的人工神经网络的区别所在。 如前所述，它所取得的成果在某些方面并不新颖，因为语言预测的转换模型已经存在多年。 然而，系统动态存储和使用 175亿个权重 处理每个查询——比它最接近的竞争对手（由 Nvidia 构建）多十倍。
两个 AI 谈论成为人类。 (GPT-3)
与 GPT-3 相关的一些困难是什么？
GPT-3 的语言生成能力被誉为人工智能领域迄今为止最好的； 但是，有一些关键点需要考虑。
OpenAI 的 CEO Sam Altman 表示：“GPT-3 的炒作太过分了。” 人工智能将从根本上改变世界，但 GPT-3 只是一瞥。”
首先，由于执行其工作所需的大量计算能力，它是目前使用的极其昂贵的工具。 这意味着实施它的费用对于小型企业来说将是非常昂贵的。
此外，它是一个封闭或黑盒系统。 由于 OpenAI 尚未披露其算法如何运作的所有事实，因此任何依赖它来回答查询或构建有价值产品的人都无法完全确定它们是如何创建的。
第三，系统的输出还不理想。 虽然它能够生成简短的消息和简单的软件，但当被要求创建更长或更复杂的东西时，它的输出变得不那么有用（实际上，它被描述为“胡言乱语”）。
毫无疑问，随着时间的推移，这些问题将得到解决——随着计算能力的成本持续下降，围绕开放 AI 平台的标准化已经建立，算法会随着更大的数据量进行微调。
总体而言，可以合理地得出结论，GPT-3 产生的发现比以前观察到的任何东西都要早几年。 任何看过 AI 语言成果的人都知道它们的可变性，而 GPT-3 的输出毫无疑问似乎领先了一步。
当我们看到它正确地放在公众手中并可供所有人使用时，它的性能应该会进一步提高。
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