ChatGPT AI đã phát triển đến giai đoạn nào? - soi kèo bóng đá hôm nay

Một lời mở đầu: Tôi không phải là chuyên gia kỹ thuật, vì vậy nếu có gì sai sót về mặt công nghệ, rất mong được chỉ ra.

Thứ nhất: Gần đây, ChatGPT của OpenAI đang trở thành hiện tượng gây sốt khắp nơi. Tôi cũng nhanh chóng mua một tài khoản trên Taobao để trải nghiệm ngay lập tức. Tôi làm trong lĩnh vực sản phẩm tìm kiếm, có chút hiểu biết về công nghệ. Trước khi ChatGPT xuất hiện, tôi luôn nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là điều quá xa vời và mô hình AI hiện tại (Transformer lớn) khó có thể đạt được. Thực tế là, trước ChatGPT, tất cả các trợ lý giọng nói hoặc robot trò chuyện đa năng đều khiến tôi cảm thấy chán nản - thậm chí dùng làm đồ chơi cũng chẳng thú vị. Trong ngành, chúng tôi thường tự giễu cợt rằng: “Có bao nhiêu nhân lực thì mới có bấy nhiêu trí tuệ” - bởi vì AI cần một lượng lớn dữ liệu đánh dấu.

Nhưng ChatGPT thật sự gây ấn tượng soi kèo bóng đá hôm nay mạnh. Nó có thể thực hiện những cuộc trò chuyện liền mạch và trôi chảy, giống như một thực thể toàn tri thức, có khả năng đạt mức độ chấp nhận được trong mọi lĩnh vực. Mặc dù chưa hoàn hảo, nhưng nó đã đủ tốt để sử dụng. Nhiều người đã bắt đầu coi nó như một công cụ hỗ trợ cho các công việc liên quan đến văn bản, từ viết kịch bản, viết bản kiểm điểm, đến viết mã nguồn.

Thứ hai: Ban đầu, tôi nghĩ rằng mô hình AI hiện tại không thể đạt được AGI, chủ yếu là do cách nó hiểu thế giới khác xa so với con người. Huấn luyện mô hình AI thường đòi hỏi đầu vào là một khối dữ liệu khổng lồ, vượt xa lượng thông tin mà một người tiếp thu từ khi sinh tỷ số trực tuyến bóng đá 7m.cn ra đến trưởng thành. Nhưng tại sao trước ChatGPT, các j88 casino mô hình AI vẫn tỏ ra vụng về?

Bởi vì con người có khả năng hiểu và rút ra quy luật từ các hiện tượng khác nhau, sau đó áp dụng những quy luật này để phân tích, suy luận và giải quyết vấn đề. Khi giáo viên giới thiệu khung phân tích SWOT qua một ví dụ, học sinh có thể nhanh chóng áp dụng kiến thức đó vào các trường hợp khác. Điều này chính là khả năng hiểu. Hơn nữa, quá trình từ hiện tượng đến quy luật và ứng dụng quy luật để giải quyết vấn đề đều có tính giải thích cao.

Trái lại, mô hình AI hiện tại, mặc dù có thể trả lời câu hỏi sau khi được huấn luyện bằng dữ liệu lớn, nhưng thực chất nó không thực sự hiểu câu hỏi. Mối liên hệ logic giữa câu hỏi và câu trả lời cũng không thể giải thích được. Trong công việc, tôi thường gặp phải tình trạng đau đầu khi đối diện với hiệu ứng hộp đen của thuật toán. Khi phát hiện mô hình trả lời sai một câu hỏi, rất khó để xác định lý do vì sao nó sai.

Thứ ba: Vậy nhưng bây giờ, ChatGPT lại thể hiện trí thông minh vượt ngoài dự đoán. Làm thế nào để giải thích điều này? Qua nghiên cứu, tôi được biết về một cải tiến kỹ thuật quan trọng khác: ChatGPT đã tích hợp hệ thống phản hồi dựa trên con người (RLHF). Đầu tiên, một lượng lớn dữ liệu chưa được đánh dấu sẽ được đưa vào mô hình để học các đặc trưng ngôn ngữ, sau đó sử dụng dữ liệu được đánh dấu bởi con người để tối ưu hóa. Số lượng dữ liệu đánh dấu cần thiết rất nhỏ nhưng đã mang lại hiệu quả đáng kể. – Chỉ cần một lượng nhỏ nhân công, đã có thể đạt được trí thông minh ở cấp độ cao.

Hãy thử quay lại nhìn nhận vấn đề này từ góc độ não bộ con người: Quá trình học tập của con người có lẽ không sử dụng nhiều dữ liệu như ChatGPT, nhưng thực tế thì cũng không hề ít. Ngoài kiến thức sách vở, mọi thứ mà chúng ta nhìn thấy, nghe thấy và cảm nhận trong cuộc sống đều là đầu vào thông tin. Ngay từ khi còn bé chưa biết chữ, chúng ta đã liên tục nghe, nói và nhìn thấy các sự vật, khái niệm, giúp củng cố ấn tượng.

Hệ thống RLHF thì hoàn toàn phù hợp với hoạt động giảng dạy của con người. Một đứa trẻ lần đầu tiên nhìn thấy chú mèo không biết đó là gì, sẽ hỏi mẹ. Mẹ sẽ giải thích, lần sau nhìn thấy có thể vẫn chưa nhớ, sẽ hỏi lại, và lần thứ ba có khả năng cao là đã nhớ rồi. Đây chính là quá trình biến đặc trưng thành kiến thức và lưu trữ trong não bộ. ChatGPT cũng tương tự, chỉ khác là thay vì gặp vấn đề là hỏi, nó lại đọc qua một lượng lớn tài liệu văn bản trước, sau đó tối ưu hóa kiến thức đã học thông qua phản hồi đối thoại với con người.

Hãy tưởng tượng hai tình huống:

1. Nếu biến ChatGPT thành một thực thể vật lý, tạo ra một robot có năm giác quan, có khả năng di chuyển tự do, để nó tương tác và học hỏi mỗi ngày từ con người và thiên nhiên, nhận phản hồi (bao gồm cả việc bị đánh vào lúc nào sẽ đau, hay hành vi tấn công con người sẽ bị trừng phạt), liệu nó có trở thành siêu trí tuệ nhân tạo không?
2. Nếu để một người học theo kiểu ChatGPT: nhốt họ trong một căn phòng chứa đầy tài liệu dữ liệu khổng lồ, cách ly với thế giới bên ngoài, tập trung đọc suốt vài chục năm, sau đó giao tiếp và nhận phản hồi tương tác. Không xét đến vấn đề tâm lý, liệu não bộ con người có thể làm tốt hơn ChatGPT không?

Tôi không có câu trả lời, chỉ thấy rằng sự so sánh này khá thú vị. Nếu ChatGPT có thể tạo ra câu trả lời chính xác tuyệt đối, trong những trường hợp không chắc chắn cũng có thể thừa nhận đó chỉ là phỏng đoán, và từ góc độ “tạo văn bản” (chứ không phải suy luận) có thể đưa ra giải thích logic, liệu chúng ta có thể cho rằng ChatGPT đã đạt được sự hiểu biết không? Tính giải thích của con người, mặc dù trong đầu có quá trình suy luận rõ ràng, nhưng cuối cùng vẫn chỉ thể hiện dưới dạng ngôn ngữ. Phải không?

Thứ tư: Sự xuất hiện của ChatGPT khiến tôi tin rằng AI (hoặc ít nhất là AIGC) có thể đạt được trí thông minh ở cấp độ cao trong lĩnh vực kiến thức và kỹ năng trong tương lai gần. Nó sẽ trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho nhiều nhà lao động trí óc. Chỉ cần AI không có ý thức, nó sẽ mãi mãi chỉ là công cụ của con người. Nhưng liệu trí thông minh ở cấp độ cao có thể dẫn đến một sự thay đổi chất lượng, đột ngột tạo ra ý thức như trong nhiều bộ phim không?

Lưu ý:

1. ↩
2. ↩