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gpt3什么語言

發(fā)布時間：2023-03-12 10:51:28 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 116 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于gpt3什么語言的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、GPT的auto-regressive語言模型架構(gòu)在信息表示方面有什么架構(gòu)上的缺陷？具體如何改進？
2、chatpgt是什么
3、算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是筑基新基建的最優(yōu)解？
4、圖靈測試已經(jīng)過時？現(xiàn)在有更高級的算法嗎？

gpt3什么語言

一、GPT的auto-regressive語言模型架構(gòu)在信息表示方面有什么架構(gòu)上的缺陷？具體如何改進？

1） GPT

在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有著驚艷的表現(xiàn)，其生成的文本在上下文連貫性和情感表達上都超過了人們對目前階段語言模型的預(yù)期。僅從模型架構(gòu)而言，GPT-2 并沒有特別新穎的架構(gòu)，它和 transformer 的 Decoder 類似。相比較于GPT-1，GPT -2 使用了更大的預(yù)料，更大和更深的模型。

從transformer的decoder里移除了decoder對encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的過程。

GPT是一個語言模型，每一個時刻只能看見當(dāng)前時刻前面時刻的信息，是一個auto regressive的過程。

GPT2，hidden state的大小有變化，根據(jù)層數(shù)的多少有small，medum，large，extra large的劃分。

GPT的訓(xùn)練過程是交叉式的預(yù)測下一個單詞，測試的時候是輸入一個句子生成另外一個句子。

GPT的預(yù)訓(xùn)練就是訓(xùn)練一個語言模型。而bert的預(yù)訓(xùn)練是masked language model和nsp的任務(wù)。

GPT由多個decocer block組成，每一個decoder block由masked self-attention和feed forward neural network組成。

一個timestamp的hidden state經(jīng)過線性層轉(zhuǎn)換為vocab size大小的embedding，然后經(jīng)過softmax，算出每個詞匯的概率，找出其中概率最大的詞作為預(yù)測輸出，然后下一個時刻的詞作為真實輸出，計算兩者的cross entropy來訓(xùn)練模型。

每一個timestamp后面的位置都mask掉，設(shè)置一個負(fù)無群大的值，做softmax的時候，該位置的值就為0。

2）總結(jié)

transformer decoder的構(gòu)造
預(yù)訓(xùn)練的時候做語言模型的訓(xùn)練
GPT2用更多更深的block
BERT是做NLU，generation做不了
GPT天生就是語言模型，非常適合做generation的任務(wù)，在bert里能做的在gpt里也可以做

除了GPT-2 ，GPT-3依舊延續(xù)自己的單向語言模型訓(xùn)練方式，只不過把模型尺寸增大到了1750億，并且使用45TB數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練

二、chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI開發(fā)的大型預(yù)訓(xùn)練語言模型。這是GPT-3模型的一個變體，經(jīng)過訓(xùn)練可以在對話中生成類似人類的文本響應(yīng)。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架構(gòu)，這是一種使用自注意力機制處理輸入數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Transformer架構(gòu)廣泛應(yīng)用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務(wù)。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進行對話的聊天機器人。這對客戶服務(wù)很有用，因為它提供了有用的信息或只是為了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事項:

支持中文和英文，都可以問，它不是Siri這種機器人，他是一種生產(chǎn)力的工具，要把它當(dāng)作真實的人來對話，可以讓它改進，支持上下文多輪對話，放心大膽的問，每次回答的字?jǐn)?shù)有應(yīng)該有限制，可以使用“繼續(xù)問”等來追問，它會繼續(xù)寫。

AI屆已經(jīng)進入新的范式，學(xué)會提問題會越來越重要

三、算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是筑基新基建的最優(yōu)解？

在“新基建”浪潮下，人工智能正成為經(jīng)濟增長的新引擎，各行各業(yè)開啟智能化升級轉(zhuǎn)型。算力在其中扮演了重要角色，是國家未來競爭力的集中體現(xiàn)。但事實是，在發(fā)展的過程中，高速增長的海量數(shù)據(jù)與更加復(fù)雜的模型，正在為算力帶來更大的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)為算力不足，效率不高。

算力誠可貴：數(shù)據(jù)、算法需要更多算力支撐

眾所周知，在人工智能發(fā)展的三要素中，無論是數(shù)據(jù)還是算法，都離不開算力的支撐，算力已成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵要素。

IDC發(fā)布的《數(shù)據(jù)時代2025》報告顯示，2018年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為33ZB (1ZB=1萬億GB)，到2025年將增長到175ZB，其中，中國將在2025年以48.6ZB的數(shù)據(jù)量及27.8%的占比成為全球最大的數(shù)據(jù)匯集地。

另據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)顯示，到2030年數(shù)據(jù)原生產(chǎn)業(yè)規(guī)模量占整體經(jīng)濟總量的15%，中國數(shù)據(jù)總量將超過4YB，占全球數(shù)據(jù)量30%。數(shù)據(jù)資源已成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，更多的產(chǎn)業(yè)通過利用物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、電商等結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源來提取有價值信息，而海量數(shù)據(jù)的處理與分析對于算力的需求將十分龐大。

算法上，先進模型的參數(shù)量和復(fù)雜程度正呈現(xiàn)指數(shù)級的增長趨勢。此前 Open AI 發(fā)表的一項研究就顯示，每三到四個月，訓(xùn)練這些大型模型所需的計算資源就會翻一番（相比之下，摩爾定律有 18 個月的倍增周期）。2012 至 2018 年間，深度學(xué)習(xí)前沿研究所需的計算資源更是增加了 30 萬倍。

到2020年，深度學(xué)習(xí)模型對算力的需求達到了每天百億億次的計算需求。2020年2月，微軟發(fā)布了最新的智能感知計算模型Turing-NLG，參數(shù)量高達到175億，使用125POPS AI計算力完成單次訓(xùn)練就需要一天以上。隨后，OpenAI又提出了GPT-3模型，參數(shù)量更達到1750億，對算力的消耗達到3640 PetaFLOPS/s-day。而距離GPT-3問世不到一年，更大更復(fù)雜的語言模型，即超過一萬億參數(shù)的語言模型SwitchTransformer即已問世。

由此可見，高速增長的海量數(shù)據(jù)與更加復(fù)雜的模型，正在給算力帶來更大的挑戰(zhàn)。如果算力不能快速增長，我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當(dāng)規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)用于人工智能的訓(xùn)練學(xué)習(xí)時，數(shù)據(jù)量將超出內(nèi)存和處理器的承載上限，整個深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現(xiàn)最基本的人工智能。

效率價更高：環(huán)境與實際成本高企，提升效率迫在眉睫

在計算工業(yè)行業(yè)，有個假設(shè)是“數(shù)字處理會變得越來越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所長克里斯托弗•曼寧表示，對于現(xiàn)有的AI應(yīng)用來說卻不是這樣，特別是因為不斷增加的研究復(fù)雜性和競爭性，使得最前沿模型的訓(xùn)練成本還在不斷上升。

根據(jù)馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特校區(qū)研究人員公布的研究論文顯示，以常見的幾種大型 AI 模型的訓(xùn)練周期為例，發(fā)現(xiàn)該過程可排放超過 626000 磅二氧化碳，幾乎是普通汽車壽命周期排放量的五倍（其中包括汽車本身的制造過程）。

例如自然語言處理中，研究人員研究了該領(lǐng)域中性能取得最大進步的四種模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人員在單個 GPU 上訓(xùn)練了至少一天，以測量其功耗。然后，使用模型原始論文中列出的幾項指標(biāo)來計算整個過程消耗的總能量。

結(jié)果顯示，訓(xùn)練的計算環(huán)境成本與模型大小成正比，然后在使用附加的調(diào)整步驟以提高模型的最終精度時呈爆炸式增長，尤其是調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)以盡可能完成詳盡的試驗，并優(yōu)化模型的過程，相關(guān)成本非常高，幾乎沒有性能收益。BERT 模型的碳足跡約為1400 磅二氧化碳，這與一個人來回坐飛機穿越美洲的排放量相當(dāng)。

此外，研究人員指出，這些數(shù)字僅僅是基礎(chǔ)，因為培訓(xùn)單一模型所需要的工作還是比較少的，大部分研究人員實踐中會從頭開發(fā)新模型或者為現(xiàn)有模型更改數(shù)據(jù)集，這都需要更多時間培訓(xùn)和調(diào)整，換言之，這會產(chǎn)生更高的能耗。根據(jù)測算，構(gòu)建和測試最終具有價值的模型至少需要在六個月的時間內(nèi)訓(xùn)練 4789 個模型，換算成碳排放量，超過 78000 磅。而隨著 AI 算力的提升，這一問題會更加嚴(yán)重。

另據(jù) Synced 最近的一份報告，華盛頓大學(xué)的 Grover 專門用于生成和檢測虛假新聞，訓(xùn)練較大的Grover Mega模型的總費用為2.5萬美元；OpenAI 花費了1200萬美元來訓(xùn)練它的 GPT-3語言模型；谷歌花費了大約6912美元來訓(xùn)練 BERT，而Facebook針對當(dāng)前最大的模型進行一輪訓(xùn)練光是電費可能就耗費數(shù)百萬美元。

對此，F(xiàn)acebook人工智能副總裁杰羅姆•佩森蒂在接受《連線》雜志采訪時認(rèn)為，AI科研成本的持續(xù)上漲，或?qū)е挛覀冊谠擃I(lǐng)域的研究碰壁，現(xiàn)在已經(jīng)到了一個需要從成本效益等方面考慮的地步，我們需要清楚如何從現(xiàn)有的計算力中獲得最大的收益。

在我們看來，AI計算系統(tǒng)正在面臨計算平臺優(yōu)化設(shè)計、復(fù)雜異構(gòu)環(huán)境下計算效率、計算框架的高度并行與擴展、AI應(yīng)用計算性能等挑戰(zhàn)。算力的發(fā)展對整個計算需求所造成的挑戰(zhàn)會變得更大，提高整個AI計算系統(tǒng)的效率迫在眉睫。

最優(yōu)解：智算中心大勢所趨，應(yīng)從國家公共設(shè)施屬性做起

正是基于上述算力需求不斷增加及所面臨的效率提升的需要，作為建設(shè)承載巨大AI計算需求的算力中心（數(shù)據(jù)中心）成為重中之重。

據(jù)市場調(diào)研機構(gòu)Synergy Research Group的數(shù)據(jù)顯示，截至到2020年第二季度末，全球超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的數(shù)量增長至541個，相比2015年同期增長一倍有余。另外，還有176個數(shù)據(jù)中心處于計劃或建設(shè)階段，但作為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，隨之而來的就是能耗和成本的大幅增加。

這里我們僅以國內(nèi)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)為例，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)有了驚人的耗電量。據(jù)《中國數(shù)據(jù)中心能耗現(xiàn)狀白皮書》顯示，在中國有 40 萬個數(shù)據(jù)中心，每個數(shù)據(jù)中心平均耗電 25 萬度，總體超過 1000 億度，這相當(dāng)于三峽和葛洲壩水電站 1 年發(fā)電量的總和。如果折算成碳排放則大概是 9600 萬噸，這個數(shù)字接近目前中國民航年碳排放量的 3 倍。

但根據(jù)國家的標(biāo)準(zhǔn)，到2022年，數(shù)據(jù)中心平均能耗基本達到國際先進水平，新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心的 PUE（電能使用效率值，越低代表越節(jié)能）達到 1.4 以下。而且北上廣深等發(fā)達地區(qū)對于能耗指標(biāo)控制還非常嚴(yán)格，這與一二線城市集中的數(shù)據(jù)中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等計算能力提升服務(wù)器，尤其是數(shù)據(jù)中心的的計算效率應(yīng)是正解。

但眾所周知的事實是，面對前述龐大的AI計算需求和提升效率的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心已經(jīng)越來越難以承載這樣的需求，為此，AI服務(wù)器和智算中心應(yīng)運而生。

與傳統(tǒng)的服務(wù)器采用單一的CPU不同，AI服務(wù)器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯(lián)的需求，為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智能應(yīng)用場景提供強大的算力支持，已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的重要支撐力量。

值得一提的是，目前在AI服務(wù)器領(lǐng)域，我們已經(jīng)處于領(lǐng)先的地位。

近日，IDC發(fā)布了2020HI《全球人工智能市場半年度追蹤報告》，對2020年上半年全球人工智能服務(wù)器市場進行數(shù)據(jù)洞察顯示，目前全球半年度人工智能服務(wù)器市場規(guī)模達55.9億美元（約326.6億人民幣），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成為全球AI服務(wù)器頭號玩家，華為、聯(lián)想也殺入前5（分別排在第四和第五）。

這里業(yè)內(nèi)也許會好奇，緣何中國會在AI服務(wù)器方面領(lǐng)跑全球？

以浪潮為例，自1993年，浪潮成功研制出中國首臺小型機服務(wù)器以來，經(jīng)過30年的積累，浪潮已經(jīng)攻克了高速互聯(lián)芯片，關(guān)鍵應(yīng)用主機、核心數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)等一系列核心技術(shù)，在全球服務(wù)器高端俱樂部里占有了重要一席。在AI服務(wù)器領(lǐng)域，從全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不斷刷新業(yè)界最強的人工智能超級服務(wù)器的紀(jì)錄，這是為了滿足行業(yè)用戶對人工智能計算的高性能要求而創(chuàng)造的。浪潮一直認(rèn)為，行業(yè)客戶希望獲得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技術(shù)的公司進行賦能，浪潮就可以很好地扮演這一角色。加快人工智能落地速度，幫助企業(yè)用戶打開了人工智能應(yīng)用的大門。

由此看，長期的技術(shù)創(chuàng)新積淀、核心技術(shù)的掌握以及對于產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的準(zhǔn)確判斷、研發(fā)是領(lǐng)跑的根本。

至于智算中心，去年發(fā)布的《智能計算中心規(guī)劃建設(shè)指南》公布了智能計算中心技術(shù)架構(gòu)，基于最新人工智能理論，采用領(lǐng)先的人工智能計算架構(gòu)，通過算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放四大作業(yè)環(huán)節(jié)，支撐和引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟、智能產(chǎn)業(yè)、智慧城市和智慧社會應(yīng)用與生態(tài) 健康發(fā)展。

通俗地講，智慧時代的智算中心就像工業(yè)時代的電廠一樣，電廠是對外生產(chǎn)電力、配置電力、輸送電力、使用電力；同理智算中心是在承載AI算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放過程，讓數(shù)據(jù)進去讓智慧出來，這就是智能計算中心的理想目標(biāo)。

需要說明的是，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心不同，“智算中心”不僅把算力高密度地集中在一起，而且要解決調(diào)度和有效利用計算資源、數(shù)據(jù)、算法等問題，更像是從計算器進化到了大腦。此外，其所具有的開放標(biāo)準(zhǔn)，集約高效、普適普惠的特征，不僅能夠涵蓋融合更多的軟硬件技術(shù)和產(chǎn)品，而且也極大降低了產(chǎn)業(yè)AI化的進入和應(yīng)用門檻，直至普惠所有人。

其實我們只要仔細(xì)觀察就會發(fā)現(xiàn)，智算中心包含的算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放，可謂集AI能力之大成，具備全棧AI能力。

這里我們不妨再次以浪潮為例，看看何謂全棧AI能力？

比如在算力生產(chǎn)層面，浪潮打造了業(yè)內(nèi)最強最全的AI計算產(chǎn)品陣列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服務(wù)器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓(xùn)練基準(zhǔn)測試19項世界紀(jì)錄（保證充足的算力，解決了算力提升的需求）；在算力調(diào)度層面，浪潮AIStation人工智能開發(fā)平臺能夠為AI模型開發(fā)訓(xùn)練與推理部署提供從底層資源到上層業(yè)務(wù)的全平臺全流程管理支持，幫助企業(yè)提升資源使用率與開發(fā)效率90%以上，加快AI開發(fā)應(yīng)用創(chuàng)新（解決了算力的效率問題）；在聚合算力方面，浪潮持續(xù)打造更高效率更低延遲硬件加速設(shè)備與優(yōu)化軟件棧；在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智能客戶與開發(fā)者提供快速高效開發(fā)AI模型的能力，開啟AI全自動建模新方式，加速產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

那么接下來的是，智算中心該遵循怎樣的發(fā)展路徑才能充分發(fā)揮它的作用，物盡其用？

IDC調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超過九成的企業(yè)正在使用或計劃在三年內(nèi)使用人工智能，其中74.5%的企業(yè)期望在未來可以采用具備公用設(shè)施意義的人工智能專用基礎(chǔ)設(shè)施平臺，以降低創(chuàng)新成本，提升算力資源的可獲得性。

由此看，智能計算中心建設(shè)的公共屬性原則在當(dāng)下和未來就顯得尤為重要，即智能計算中心并非是盈利性的基礎(chǔ)設(shè)施，而是應(yīng)該是類似于水利系統(tǒng)、水務(wù)系統(tǒng)、電力系統(tǒng)的公共性、公益性的基礎(chǔ)設(shè)施，其將承載智能化的居民生活服務(wù)、政務(wù)服務(wù)智能化。因此，在智能計算中心規(guī)劃和建設(shè)過程中，要做好布局，它不應(yīng)該通過市場競爭手段來實現(xiàn)，而要體現(xiàn)政府在推進整個社會智能化進程的規(guī)劃、節(jié)奏、布局。

總結(jié)： 當(dāng)下，算力成為推動數(shù)字經(jīng)濟的根基和我國“新基建“的底座已經(jīng)成為共識，而如何理性看待其發(fā)展中遇到的挑戰(zhàn)，在不斷高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的發(fā)展策略和形式，找到最優(yōu)解，將成為政府相關(guān)部門以及相關(guān)企業(yè)的重中之重。

四、圖靈測試已經(jīng)過時？現(xiàn)在有更高級的算法嗎？

亞馬遜Alexa副總裁兼首席科學(xué)家Rohit Prasad認(rèn)為，舊的計算標(biāo)準(zhǔn)對當(dāng)今的人工智能時代已不再具有借鑒意義。

今年是艾倫·圖靈引入“圖靈測試”概念的論文發(fā)表70周年。在這篇論文里，他回答了這個問題——“機器會思考嗎？”。該測試的目標(biāo)是確定機器能否表現(xiàn)出與人類難以分辨的對話行為。

圖靈預(yù)測，到2000年，普通人在模擬游戲中將人工智能與真人區(qū)分開的概率將不到70%，游戲中的回應(yīng)者可能是真人，也可能是人工智能，而評估者對此毫不知情。

阿蘭·圖靈

為什么20年過后，作為一個產(chǎn)業(yè)，我們還無法實現(xiàn)這個目標(biāo)呢？我認(rèn)為圖靈提出的努力目標(biāo)對我這樣的人工智能科學(xué)家來說并不是一個實用目標(biāo)。

圖靈測試充滿了限制性因素，圖靈自己在這篇開創(chuàng)性論文中就討論過其中一些。隨著如今人工智能普遍集成到手機、汽車和家庭中，一個事實越來越明顯：人們更關(guān)心他們與機器的交互是實用、無縫和透明的，實現(xiàn)機器與人真假難分的理念已經(jīng)過時。

因此，是時候讓這個70年來一直作為靈感源泉的傳奇退役了，我們需要設(shè)立一個全新的挑戰(zhàn)來賦予研究者和從業(yè)者以同樣的靈感。

圖靈測試與公眾想象力

在概念引入后的短短幾年里，圖靈測試成為人工智能學(xué)術(shù)界的北極星。

六七十年代最早出現(xiàn)的聊天機器人“伊麗莎”（ELIZA）和“帕里”（PARRY）的目標(biāo)就是通過圖靈測試。2014年，聊天機器人“尤金·古斯特曼”（Eugene Goostman）宣布它通過了圖靈測試，騙過了33%的人類裁判，讓他們誤以為自己是真人。然而，正如其他人所指出的，騙過30%人類裁判的標(biāo)準(zhǔn)是武斷的，即使這樣，這場勝利還是讓一些人覺得過時了。

然而，圖靈測試?yán)^續(xù)激發(fā)著公眾想象力。OpenAI的“生成性預(yù)訓(xùn)練”Transformer 3（GPT-3）語言模型以其擊敗圖靈測試的潛力而成為頭條新聞。同樣地，記者、商界領(lǐng)袖和其他觀察家仍然會問我：“Alexa什么時候能通過圖靈測試？”

毫無疑問，圖靈測試是衡量Alexa智能的一種方法，但這樣衡量Alexa的智能真的重要嗎？有意義嗎？

要回答這個問題，讓我們回到圖靈第一次提出這篇論文的時候。

1950年，第一臺商用計算機尚未開售，光纖電纜的基礎(chǔ)性研究又過了四年才發(fā)表，人工智能領(lǐng)域也還沒有形成，要到1956年才正式確立。如今手機的計算能力是阿波羅11號的10萬倍，再加上云計算和高帶寬連接，人工智能可以在數(shù)秒內(nèi)根據(jù)海量數(shù)據(jù)做出決策。

雖然圖靈的最初設(shè)想仍能賦予我們靈感，但將圖靈測試?yán)斫鉃槿斯ぶ悄苓M步的終極標(biāo)志，必然會受到它剛提出時所處時代的局限。

首先，圖靈測試幾乎沒有考慮人工智能的機器屬性，比如快速計算和信息查找等，這些才是現(xiàn)代人工智能最有效的特征。

刻意強調(diào)騙過人類，意味著人工智能要通過圖靈測試，就必須在回答諸如“你知道3434756的立方根是多少嗎？”或者“西雅圖離波士頓有多遠？”這類問題的時候做出停頓。

事實上，人工智能立刻就知道這些答案，而做出停頓讓自己的回答聽起來更像真人，并不是利用其技能的最佳方式。

此外，圖靈測試沒有考慮到人工智能使用傳感器聽、看和感受外部世界的能力越來越強大。相反，圖靈測試僅限于文字溝通。

其次，要想讓人工智能在今天更實用，這些系統(tǒng)需要高效地完成我們的日常任務(wù)。當(dāng)你讓人工智能助手幫你關(guān)掉車庫的燈時，你并不想發(fā)起一場對話。相反，你會希望它立刻滿足這個要求，并以一個簡單確認(rèn)比如“ok”或“好的”來通知你。

即使你與人工智能助手就一個熱門話題進行廣泛對話，或讓它為孩子朗讀故事，你還是想知道它是人工智能而非真人。事實上，通過假裝真人來“騙過”用戶會帶來真正的風(fēng)險。想想反烏托邦的可能性，我們已開始看到散布假消息的機器人和深度虛假新聞的出現(xiàn)。

人工智能面臨全新的重大挑戰(zhàn)

與其說沉迷于讓人工智能與人類毫無差別，我們更應(yīng)該致力于構(gòu)建能增強人類智力、以公平和包容的方式改善我們?nèi)粘Ｉ畹娜斯ぶ悄堋?/p>

一個有價值的潛在目標(biāo)是，讓人工智能表現(xiàn)出類似人類的智能屬性——包括常識、自我監(jiān)督和語言能力，與快速搜索、記憶喚起和代表你完成任務(wù)等機器效率相結(jié)合。最終的結(jié)果是學(xué)習(xí)和完成各種任務(wù)，適應(yīng)全新的情況，遠超一個普通人所能做的。

這一焦點揭示了當(dāng)前人工智能領(lǐng)域真正重要的研究——感官理解，對話，淵博的知識，高效學(xué)習(xí)，決策推理，以及消除任何不恰當(dāng)偏見（即實現(xiàn)公平）。這些領(lǐng)域的進展可以用多種方式來衡量。

一種方法是將挑戰(zhàn)分解為多個任務(wù)。例如，Kaggle的“抽象和推理挑戰(zhàn)”專注于解決人工智能從未見過的推理任務(wù)。

另一種方法是為人機交互設(shè)計一個大規(guī)模的現(xiàn)實世界挑戰(zhàn)，比如“Alexa 社交機器人大獎賽”——一個面向大學(xué)生的對話型人工智能大賽。

事實上，當(dāng)我們2016年推出Alexa大獎賽時，我們就應(yīng)該如何評價競爭對手的“社交機器人”展開了激烈的辯論。我們是想讓人們相信社交機器人是真人，展開某種程度的圖靈測試嗎？或者，我們是想讓人工智能具備進行自然對話的能力，從而促進學(xué)習(xí)、提供娛樂，還是只是把它當(dāng)作一種令人愉悅的消遣？

首個獲得公民身份的機器人“索菲亞”

我們制定了一個規(guī)則，要求社交機器人在20分鐘內(nèi)與真人就包括娛樂、體育、政治和科技在內(nèi)的廣泛熱門話題進行連貫有趣的對話。

在決賽前的開發(fā)階段，客戶會根據(jù)是否愿意與機器人再次交談來給它打分。在決賽中，獨立的人類裁判會根據(jù)連貫性和自然性以5分制為其打分。

如果任何一個社交機器人的平均對話時長達到20分鐘，并獲得4.0以上的分?jǐn)?shù)，那它就能通過這個重大挑戰(zhàn)。

雖然目前還沒有社交機器人通過這一重大挑戰(zhàn)，但這種方法正引導(dǎo)人工智能研發(fā)，使其在基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)方法的幫助下，擁有類似于人的對話能力。它優(yōu)先考慮讓人工智能在適當(dāng)情況下展現(xiàn)出幽默和同理心，而無需假裝成真人。

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