真正让 ChatGPT 发挥作用的是什么
[美] 斯蒂芬 • 沃尔弗拉姆(Stephen Wolfram)
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
人类语言,及其生成所涉及的思维过程,一直被视为复杂性的巅峰。人类大脑“仅”有约 1000 亿个神经元(及约 100 万亿个连接),却能够做到这一切,确实令人惊叹。人们可能会认为,大脑中不只有神经元网络,还有某种具有尚未发现的物理特性的新层。但是有了 ChatGPT 之后,我们得到了一条重要的新信息:一个连接数与大脑神经元数量相当的纯粹的人工神经网络,就能够出色地生成人类语言。
这仍然是一个庞大而复杂的系统,其中的神经网络权重几乎与当前世界上可用文本中的词一样多。但在某种程度上,似乎仍然很难相信语言的所有丰富性和它能谈论的事物都可以被封装在这样一个有限的系统中。这里面的部分原理无疑反映了一个普遍现象(这个现象最早在规则 30的例子中变得显而易见):即使基础规则很简单,计算过程也可以极大地放大系统的表面复杂性。但是,正如上面讨论的那样,ChatGPT 使用的这种神经网络实际上往往是特别构建的,以限制这种现象(以及与之相关的计算不可约性)的影响,从而使它们更易于训练。
那么,ChatGPT 是如何在语言方面获得如此巨大成功的呢?我认为基本答案是,语言在根本上比它看起来更简单。这意味着,即使是具有简单的神经网络结构的 ChatGPT,也能够成功地捕捉人类语言的“本质”和背后的思维方式。此外,在训练过程中,ChatGPT 已经通过某种方式“隐含地发现”了使这一切成为可能的语言(和思维)规律。
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ChatGPT是一种人工神经网络,其在语言生成方面取得了巨大成功。文章指出,尽管人类语言和思维过程被认为是复杂的,但ChatGPT的成功表明语言可能比我们想象的更简单。它能够捕捉人类语言的本质和思维方式,并在训练过程中隐含地发现了语言和思维的规律。此外,文章还讨论了语言的语法规则和逻辑对于语言生成和理解的重要约束作用。ChatGPT的成功为我们提供了证据,表明我们仍然可以期待发现重大的新语言和思维规律,从而以更直接、更高效和更透明的方式进行类似ChatGPT的工作。文章还提到了ChatGPT可能会在更复杂的形式逻辑上失败的可能性。总的来说,文章强调了ChatGPT的成功为我们提供了证据,表明我们仍然可以期待发现重大的新语言和思维规律,从而以更直接、更高效和更透明的方式做出类似ChatGPT的事情。
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