大型语言模型能真正理解人类语言吗?
2023-05-20 来源:飞速影视
原创 Scottish Fold Cats Social Listening与文本挖掘
内容提要:
大型语言模型(Large Language Models,LLMs)代表了人工智能的一大进步,特别是朝着“类人(human-like)”的通用人工智能的目标迈进。但也有人声称,机器学习 "只是统计学",因此,在这一宏大的目标中,人工智能的进步好似“水中月、镜中花”一般虚幻。在这里,我采取相反的观点,即大型语言模型在语言(language)、理解(understanding)、智能(intelligence)、社会性(sociality)和人格(personhood)的本质方面有很多东西可以“传授”给我们。具体来说: 从任何可证伪的意义上来说,统计学确实相当于理解。此外,我们所认为的智能大部分是内在的对话性(inherently dialogic)的,因而是社会性的;同时,它也需要一种心智理论(theory of mind)。
复杂的序列学习(complex sequence learning)和社会互动(social interaction)可能是一般智力的充分基础,包括心灵理论和意识(consciousness)。由于另一个生命的内部状态只能通过互动来理解,所以对于 "它 "何时变成 "谁 "的问题不可能有客观的答案,但对许多人来说,在计算机上运行的神经网络( neural network)有可能在不久的将来跨越这个门槛。
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Large Language Models: 新的摩尔定律?
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与基于大型语言模型的最新一代人工智能聊天机器人(AI chatbots)进行对话,可能既令人兴奋又令人不安。许多人还没有过这种体验:这些模型对计算的要求仍然很高,无法广泛使用。随着新芯片的开发,这种情况肯定会在未来几年内发生改变,普罗大众得以在各类应用中低成本使用这些模型。
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