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|看完美国花1亿打造的超级AI之后，在座不少人怕是要失业了( 三 )


因为从本质上来看 ， GPT-3 属于 AI 理论中的 “ 反应机 ” （ React Machine ） ， 距离替代人类还远得很 。
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现在大家通常把人工智分成四个层级：反应机（ 第一层 ）、有限记忆（ 第二层 ）、具有心智（ 第三层 ）、自我意识（ 第四层 ） 。
我们现实中最常见的 AI 都位于第一层的反应机 。 比如我们常用的小爱同学、小度小度 ， 以及这次的 GPT-3。 （ GPT-3 里的 PT， 实际代表的就是预先训练 “ Pre-Training ” ）
它们通过 “ 喂养 ”人工预先收集的大量样本进行学习训练 ， 让 AI 对某件事情有了认知 。 之后再根据已有的样本组织反馈逻辑 。
这样的 AI 没有自我成长的能力 ， 只能根据已学习的信息进行机械化的反应 。
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比如说 ， 给 AI 灌输了一堆猫猫的侧面照片 ，AI 下一次再看到一张新的猫猫侧面照时 ， 大概率就能认出来这是一只猫了 。
但要是我这时候给 AI 一张猫猫的正面照 ， 它就很可能把猫猫认成狗 。
说白了 ， 反应机做的事情就是照猫画猫 。 但凡有哪只新猫长得和以前见过的差太多 ， 就只能抓虾了 。
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但可能有些小伙伴得说了 ， 我们看前面 GPT-3 好像什么都能做 ， 瞬间胜任了无数职业 ， 怎么还会是把猫当成狗的反应机？
差评君 ， 你这说法行不通啊 。
非也 ， 就像我前面提到的 ， 反应机的原理是所谓的 “ 照猫画猫 ” 。
那只要我们想办法把全天下所有的猫给它看一遍 ， 它不就不会翻车了嘛！
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这正是 GPT-3 干的事 。 其实在它之前还有 GPT-2， 当时研究人员使用了 100 多亿个参数训练它 ， 得出的结果已经让它站在世界顶尖 AI 的梯队里了 。
而这一次他们在训练 GPT-3 的时候 ， 直接把训练参数增加了接近 20 多倍 ， 达到了 1750 亿个参数 ， 素材达到了 45 TB！
根据大家的测试结果看 ， 除非你编一些根本不存在的问题给他 ， 不然 GPT-3 的翻车概率几乎不存在 。。。
问：你怎么波哥个魔哥？
答：你得用波哥来波哥个魔哥 。
问：引腰里有多少树？
答：引腰里有三棵树 。
问：你知道我问的都是个些什么嘛？
答：嗯 ， 我知道 。
。。。。。。
为了能够让 AI 跑的动 1750 亿个参数 ， 赞助商微软直接给 OpenAI 划拨了一台世界排名前五的超级计算机 。
据说 ， 光是里面装载的 NVIDIA 显卡和 AI 运算卡就接近上亿人民币 。
史无前例的聪明 AI ， 果然也得用史无前例的真金白银砸出来 。
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不过饶是如此 ， 哪怕 GPT-3 再聪明 ， 它也只能糅合别人的创造 ， 书写的别人的观点 。
脱离了训练使用的样本库 ， 它便无法再输出创意 ， 更没法自我学习 。
所以差评君觉得 ， GPT-3（ 以及之后的 AI ）能像现在这样帮助人们高效输出一些解决方案 ， 从某些繁杂琐碎的工作中解脱出来 。
但是它们永远无法替代人的思想 。
And that's what makes us human 。


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