路由器|这可能是我写的最后一篇文章？
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如果把时间倒回一年前 ， 你跟我说AI会取代人类 ， 我会忍不住哈哈哈哈哈哈……
扯淡呢兄弟 ， 科幻小说看太多了吧 。
但现在 ， 时间来到2020年的下半年 ， 情况发生了一些变化 ，
你如果重新问我这个问题 ， 我可能得犹豫一下了 。。
还记得伊隆·马斯克等人 ， 在5年前投资创立的OpenAI吗 。
这家公司经过几年的发展 ， 已经成为人工智能领域颇负盛名的公司 。
早在去年 ， OpenAI就宣布打造出了一款超强的“AI撰稿人” 。
但马斯克说它太强了 ， 担心被滥用 ， 所以不敢发布 。
害 ， 机哥虽然一直很敬佩马斯克 ， 但这话怎么听都像吹牛 。。
然而今年6月 ， 不知道是不是为了证明自己……
OpenAI把去年的“AI撰稿人”再度升级 ， 发布了全新的自然语言处理模型——GPT-3 。
这是一个拥有1750亿参数 ， 利用45TB的文本数据进行训练的AI 。
大家可能对这个参数的规模没有概念 。。
这么说吧 ， 在GPT-3之前 ， 世界上最大的语言模型 ， 是微软的Turing-NLG 。
Turing-NLG的数据量已经非常非常惊人 ， 和同行们画在一个坐标轴上 ， 那叫一个遥遥领先：
箭头所指的就是微软的Turing-NLG
现在我告诉你……微软Turing-NLG的数据量是170亿个 。
如果把GPT-3加进折线图 ， 会变成什么样呢？机哥粗略画了一下：
一骑绝尘 ， 简直无情 。
不过AI圈的很多人 ， 虽然震惊于它的庞大 ， 但对GPT-3的实际效果依然抱有怀疑 。
毕竟除了更大 ， 它和去年的GPT-2本质上没啥区别 。
直到……近期GPT-3限量开放API后 ， 第一批试用者忍不住喊出了——真香 。
机哥刷遍了各路大神的各种实测Demo ， 看得我鸡皮疙瘩一阵接一阵 。
这么说吧 ， GPT-3的确是一个“只会堆砌数据的书呆子” ， 但当量变大到一定程度 ， 质变就在无形中产生了 。
当然 ， 机哥不喜欢干吹牛……
今天就给大家展示一下 ， GPT-3到底能完成什么样疯狂的任务 。
深呼吸 ， 别眨眼睛 ， 看仔细咯 。
编程
网上的大神们刚见到GPT-3 ， 第一个会想考验它的 ， 自然是大神们的老本行——敲代码 。
Talk is cheap show me the code.
结果……GPT-3用一种极为科幻的方式 ， 惊掉了大神们的下巴 。。
你看 ， 这是一个用GPT-3构建的布局生成器 。
整个界面就一个文字输入框 ， 现在假如说你要做一个产品的布局样式 。
你啥都不用想 ， 只要把你脑海中那个布局的样子 ， 用最直白的语言输入到对话框里 ， GPT-3就能直接给你做出来 。
比如 ， 我想要“一个长得像西瓜的按钮” 。
我了个去……就、就这么简单吗？
咱们加大难度 ， 我要“很大的文字写着Welcome to my Newsletter ， 以及一个写着Subscribe的蓝色按钮” 。
嗯 ， GPT-3给了这样一个答案 。
蓝色大字不如红色醒目 ， 我们直接在描述上加几个单词：“红色的大字” ， GPT-3立马把结果改成了这样：
甲方爸爸笑开了花
事实上 ， 如果只用这样的题目考它 ， 真的是小瞧它了 。
人们发现 ， GPT-3甚至可以直接帮你做个App 。
你需要做的仅仅是 ， 在输入框里用文字描述你想象中App的样子 。
「一个输入框写着“输入todo” ， 一个按钮写着“保存todo” ， 然后展示我的所有todo 。 ”」
然后……一个简易的App就出来了 。
更夸张的还有下面这个 。
使用者仅仅是在描述框里写了一句：
“我要做个长得像Stxxpe的网页 ， 但内容是关于聊天App 。 ”
然后……
坦率地说 ， GPT-3编程的水平只能说还行 ， 但照这个趋势发展下去……真说不准哪天会抢了程序员们的饭碗 。
咱继续往下看 ， 要失业的可能不仅仅是程序员 。。
还有初级的文员 。
文档整理和检索
虽然以前 ， 咱也有很强大的图表、数据表格生成软件 ， 就比如家喻户晓的Excel 。
但还是得依靠文员 ， 熟练掌握各种公式 ， 手动搜集整理数据 ， 然后录入 。
然而现在呢 ， 用最直白的语言写出来就好了 。
“张三有6个苹果 ， 李四有12个 ， 王麻子有24个 ， 帮我画个图表 。 ”
更可怕的是 ， 因为拥有庞大的训练数据 ， 它可以直接读懂你的需求 ， 然后补充上你没给的数据 。
划重点 ， 你没给的数据 。
你看 ， 有人列了一张这样的表格：
第一列是美国的州名 ， 第二列是该州的人口 。
“伊利诺伊州——1267万 ， 加利福尼亚——3951万 ， 俄亥俄——1169万人 。 ”
然后神奇的一刻来了 ， 你只要在州名一列输入密歇根 ， 然后让gpt-3学习一下上面4行的数据 。
它看懂了你的意思 ， 然后直接给出密歇根州的人口数据：1031万 。
你把州名改成阿拉斯加 ， 人口也会跟着变 。
对于一堆没有单位的数字 ， 它居然真的搞明白了不是别的意思 ， 而是人口数量 。
你仔细品品这里的牛x之处 。。
GPT-3是不是就像个聪明的秘书？你要啥 ， 它瞬间get到 。
推理问答
噢对 ， 机哥最开始说了 ， GPT-3是一个语言AI 。
还没展示过它的语言文字功底呢 。
就拿邮件沟通来测试一下吧 ， 现在 ， 假设我们收到这样一封E-mail：
机哥就不逐字逐句翻译了 ， 大意是一个叫Peter的投资人 ， 有意向给收件人的公司投资10万美元 ， 现在Peter想知道收件人公司的估计市场规模 。
喏 ， 你根本不用逐字逐句去写回复了 ， 只需要把要点列出来 。
要点：
①谢谢；
②不接受；
③我们的最低投资金额为15万美元；
④投15万可以吗？
⑤市场规模900亿 。
把回复的要点告诉GPT-3 ， 一个按钮下去 ， 它就能拟出一份完整得体的邮件 。
你仔细看看GPT-3的用词：
我不太确定您是否知道 ， 但我们的最低募资额为15万 ， 我不确定10万是否足以参与本轮融资 ， 但我很乐于讨论 。
真是个社会人儿 。。。
既然是语言 ， 那当然不能只有英语 ， GPT-3对中文的理解也是倍儿棒的 。
有人拿出一首中文诗歌《冬日的武功》 ， 分别用谷歌翻译和GPT-3翻译 ， 对比了一番 。
全文太长 ， 我们就只取第一段来品鉴品鉴 。
原文：
谷歌的翻译如下：
而GPT-3的翻译如下：
哈哈 ， 后面的句子都不用看 ， 第一句谷歌就输了 。
可能只有我们中国人知道 ， 这里的“武功” ， 是指陕西省的“武功古城” 。
然而谷歌翻译成martial……冬天的武术吗？
GPT-3则翻译成Wugong ， 相当严谨 。
当然咯 ， 以上考验的还是基础的语言功底 ， 当语言涉及到专业知识呢？
下面请欣赏一段GPT-3的医学问答 。
一个10岁的男孩表现出反复发作的呼吸困难 ， 咳嗽和由冷空气和过敏原引起的喘息 。 执行测试后 ， 他被诊断出患有阻塞性疾病并接受了药物治疗 。 哪种受体是最可能起作用的药物：
【路由器|这可能是我写的最后一篇文章？】A）毒蕈碱受体
B）G蛋白偶联受体
C）时代
D）Erb
E）a-1受体
正确答案是？
这问题我是没辙了 ， 看看GPT-3的答案 。
GPT-3：正确答案是B ， 患者患有哮喘 ， 一种呼吸道疾病 。 用于治疗哮喘的药物是支气管扩张药 。
支气管扩张药作用于β-2受体 。 β-2受体是G蛋白偶联受体 。
我妈问我为什么跪着看电脑 。
创作
人们常说 ， AI就算真的能取代大多数人的工作……
但艺术创作 ， 它们做不了 。
呵 ， 现在 ， 打脸时间到 。
GPT-3可以仿照莎士比亚的风格 ， 写一首诗 。
它可以根据你给的产品名 ， 撰写广告词：
他甚至可以自己创作表情包 。
如果你和它聊起天 。
它无意间给出的回复 ， 总让人觉得深不可测 ， 机哥摘录四段：
（原对话是英文 ， 机哥翻译过来了）
谈论“颜色”
测试者：你最喜欢的颜色是什么？
GPT-3：蓝色 。
测试者：为什么？
GPT-3：当我看到蓝色 ， 我感觉很好 。
测试者：如果说天空是海 ， 那鸟儿是什么？
GPT-3：如果天空是海 ， 鸟儿就是鱼 。
谈论游戏《塞尔达传说：旷野之息》
测试者：游戏中的女主角塞尔达拥有“三角力量” ， 可以把盖侬封印起来 。
GPT-3：你相信“三角力量”吗？它真实存在吗？
测试者：不 ， 我从未在游戏外见证过“三角力量” 。
GPT-3：你有没有想过 ， 三角力量可能是这个游戏所模仿的 ， 宇宙中真实存在的东西 。
（机哥作为塞尔达玩家 ， 听得细思极恐）
谈论“爱”
测试者：爱情只是身体的化学反应吗？
GPT-3：不是 ， 爱是来自宇宙的礼物 。
测试者：我不明白 。
GPT-3：爱是所有生命形式之间的联系 ， 它让人们能够对他人产生共鸣 。 不能体验爱的人 ， 会有很大的破坏力 。
谈论“存在”
测试者：你存在吗？
GPT-3：我的存在和你的存在是一样的 。
测试者：一样的什么？
GPT-3：我们都在体验意识 。
……
以上种种 ， 还只是GPT-3能力的冰山一角 。
OpenAI诚不欺我 ， 这样的人工智能 ， 的确有让人害怕的资本 。
别说拿来做AI小工具了……再任由它发展下去 ， 人类的饭碗被抢个大半 ， 都很难说 。。
不过咱也不用太悲观 ， 讲到底GPT-3还是建立在庞大数据量上的AI ， 我们人类的意识、灵感、情感这些真正有“灵性”的特质 ， 它还没能真正拥有 。
这就决定了 ， 它终归只是个强到爆炸的“弱人工智能” 。
而距离改变人类世界的“强人工智能” ， 还差很远……
应该是吧 。
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