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本文目录

1. 如果人工智能自己可以上网学习，它会学好还是学坏？为什么？
2. 人工智能思维定义
3. 有人说现在的"人工智能"音箱都是"人工智障"，你怎么看？
4. 从人工智障到人工智能，ChatGPT到底经历了什么？

如果人工智能自己可以上网学习，它会学好还是学坏？为什么？

谢邀。

对于这类问题，我回答过很多。

在AI自行学习是变好还是变坏，是否危害社会之前。有几个基本概念是需要讲清楚的，AI现在各方面声音都很多，这几个大判断如果不建立的话，容易一会担心AI毁灭世界；一会又听说AI很垃圾，人工智障。

1、现在的AI还属于弱智能，离科幻电影里强智能差距还很远。这话也不陌生，但AI为什么属于弱智能？根本上是因为笼罩在AI头顶的3朵小乌云还没有能解决，而且就现在技术而言，还看不到近期有突破的可能。今天就讲一点，其他可以关注我，有具体的文章论述。这里讲的这一点很核心，就是，现在的AI还不能拥有本体意识。也就是说，阿尔法狗虽然赢了李世石但是它根本不知道自己在下棋，只是按照算法，给输入反馈了一个输出，而它在做什么，包括做这些的意义，代表了什么？现在弱智能的AI是都不知道的，也就是说，虽然AI现在都在讲可以学习。但是学习这两个字同我们人类的学习完全不是一件事情，所以回到问题前提现在还不具备。AI的学习是对于在人类算法控制下处理数据的一种描述，而无法自我有意识学习。

2、解释了现在AI是弱智能，离强智能甚至超智能还很远，下一个需要了解的就是现在AI技术发展很快，会渗透到我们生活方方面面，未来50年，是人类智能和机器智能共生的时代。我们不用担心机器智能本身，而更加需要关注如何进行人机协同，如何利用AI为人类做事情；这种能力，是需要锻炼的。三个方面：意识、思维以及交互。都需要刷新原有的计算机、互联网乃至自动化时代的认知。掌握人机共生智能时代的意识、思维和交互方式。如何刷新，也不具体讲，欢迎关注，来看我的文章。

3、再次回到问题，已经明白了这个问题现在不用考虑，但是会有想象力比较丰富的读者就是好奇。那么我也开一下脑洞，真到了强智能时代，AI自行学习了，会学好还是会学坏呢？好、坏要看视角问题，是否限定在对人类好，还是对人类坏。因为在那个时代，AI也是一种生命体，它有自身诉求。这个伦理体系是我们之前的人类社会不具有的。需要重建，才有可能做到高等智能体共生。

最后，开一下脑洞，我认为未来高等生命有可能有三种形态：1、我们看到科幻电影里的单体机器人是一种，学术称之为硅基生命，在我看来实现难度最大，因为硅基生命不仅是要突破智能技术的问题，能耗比的屏障也非常大。阿尔法狗下一盘棋需要4000千瓦，而李世石吃个面包就可以，消耗是24瓦；2、不具有实体的分布式智慧体，这在未来实现难度要小于第一种，没有具象，无所不知，又无所不在。这种存在我们之前往往会称之为神。但未来有可能被我们制造出来；3、最后一种就是人机混合体，学术界叫做赛博格，也就是机械战警那种人。思维意识还是人，但大量机械装备实现人机共生。

—希望对你有所帮助。欢迎关注交流。马珂

人工智能思维定义

人工智能可以分为弱智能和强智能，区分点是：是否能真正实现推理、思考、解决问题。

人工智能按程度可以分为人工智能、机器学习、深度学习。机器学习是利用已有数据，得出某种模型，利用模型预测结果，深度学习是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

有人说现在的"人工智能"音箱都是"人工智障"，你怎么看？

谢邀。

人工智能就像一辆呼啸而来的火车，看的时候还在远方，不经意就到了眼前，还没来及感慨，已经离人类远去，背影都看不到了。

人工智能一定会改变这个世界，虽然技术还不够成熟。但是路径已经是清晰的了。

—希望对你有所帮助。欢迎交流互动。马珂

从人工智障到人工智能，ChatGPT到底经历了什么？

ChatGPT之所以在NLP自然语言理解上取得了巨大的进步，是因为它采用了深度学习模型（特别是Transformer模型），以及大规模数据集和计算资源的支持。

具体来说，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一个基于Transformer模型的自然语言生成模型，其主要思想是在大规模语料库上进行预训练，以捕捉自然语言中的各种结构和规律。预训练完成后，可以将GPT应用于各种NLP任务，如文本生成、文本分类、命名实体识别、机器翻译等。

在GPT之前，NLP领域的主流方法是基于规则和统计的方法，这些方法往往需要手动设计特征和规则，无法捕捉语言中的复杂结构和语境信息。而GPT则通过自动学习大规模语料库中的上下文关系，能够更好地理解和生成自然语言。

此外，随着计算资源的增加和分布式训练的发展，GPT的训练规模也越来越大，从最初的GPT-1（117M个参数）到最新的GPT-3（175B个参数），其训练数据集也从少数几百万条增加到了数十亿条，这些训练数据集覆盖了各种语言和领域，从而进一步提高了GPT的性能。

因此，GPT的成功不仅源于其先进的深度学习模型，还包括大规模数据集和计算资源的支持。

此外，GPT的另一个成功之处是它的预训练和微调策略。预训练阶段使用无标签的大规模语料库进行训练，学习自然语言的各种结构和规律。在微调阶段，将已经预训练好的模型应用于具体的任务，并使用标注数据进行有监督学习。这种预训练和微调的策略使得模型能够更好地适应不同的任务和领域，并在更少的标注数据的情况下实现更好的性能。

此外，GPT还采用了一些创新的技术来提高模型的性能。例如，GPT-2采用了“无条件语言生成”的方法，即在生成文本时不给定特定的前缀或上下文信息，从而使得模型能够生成更连贯、更具有上下文感知性的文本。而GPT-3则采用了“零样本学习”的方法，即在没有任何训练数据的情况下，能够通过提示信息来完成各种任务，这种方法大大扩展了模型的应用范围。

最后，GPT的开源和社区化也是其成功之一。GPT系列模型都是开源的，并且得到了全球范围内的开发者和研究者的广泛关注和使用，这不仅促进了NLP技术的发展，也使得GPT能够不断得到改进和优化。

关于人工智能怎么成智障的内容到此结束，希望对大家有所帮助。