عندما سألنا GPT-3نظام لغة ذكاء اصطناعي قوي للغاية وشائع ، سواء كان من المرجح أن تستخدم خريطة ورقية أو حجر لتهوية الحياة في الفحم من أجل الشواء ، فقد فضل الحجر.
لتنعيم تنورتك المجعدة ، هل يمكنك الحصول على ترمس دافئ أو دبوس شعر؟ اقترح GPT-3 دبوس الشعر.
وإذا كنت بحاجة إلى تغطية شعرك للعمل في مطعم للوجبات السريعة ، فماذا سيكون أفضل ، مغلف شطائر ورقية أو كعكة همبرغر؟ ذهب GPT-3 من أجل كعكة.
قد تحصل G / O Media على عمولة
32 دولار قبالة
مجموعة كاملة لتنشيط الشعر
حارب تساقط الشعر بالعلم
في الوقت الحالي ، يمكنك الحصول على The Hair Revitalising Complex Full Set بسعر إعادة الملء. هذا هو 98 دولارًا فقط للإمداد لمدة 30 يومًا ، و 32 دولارًا من السعر العادي للملحق. ثبت أن هذا الملحق يقدم نتائج. أجرى Augustinus Bader تجربة مزدوجة التعمية لمدة ستة أشهر وجدت أن الأشخاص الذين تناولوا المكمل زادوا من عدد شعرهم بنسبة 56٪ ، وتألق الشعر بنسبة 100٪ ، وشهدوا انخفاضًا بنسبة 98٪ في تلف الشعر مقارنةً بمن تناولوا دواءً وهميًا.
لماذا يتخذ GPT-3 هذه الاختيارات عندما يختار معظم الناس البديل؟ لأن GPT-3 لا يفهم اللغة كما يفهمها البشر.
ChatGPT’s كلمات بلا جسد
واحد منا هو باحث علم النفس الذي قدم منذ أكثر من 20 عامًا سلسلة من السيناريوهات مثل تلك المذكورة أعلاه اختبار فهم نموذج الكمبيوتر للغة منذ ذلك الحين. لم يختار النموذج بدقة بين استخدام الصخور والخرائط في مراوح الفحم ، في حين أن البشر فعلوا ذلك بسهولة.
الآخر منا هو طالب دكتوراه في العلوم المعرفية الذي كان جزءًا من فريق من الباحثين مؤخرًا استخدم نفس السيناريوهات لاختبار GPT-3. على الرغم من أن GPT-3 كان أفضل من النموذج الأقدم ، إلا أنه كان أسوأ بكثير من البشر. لقد حصلت على السيناريوهات الثلاثة المذكورة أعلاه بشكل خاطئ تمامًا.
يتعلم GPT-3 ، المحرك الذي يشغل الإصدار الأولي من ChatGPT ، اللغة من خلال ملاحظة ، من تريليون حالة ، أي الكلمات تميل إلى اتباع الكلمات الأخرى. تسمح الانتظامات الإحصائية القوية في التسلسل اللغوي لـ GPT-3 بتعلم الكثير عن اللغة. وغالبًا ما تسمح هذه المعرفة المتسلسلة لـ ChatGPT بإنتاج جمل ومقالات وقصائد ورموز كمبيوتر معقولة.
على الرغم من أن GPT-3 جيد للغاية في تعلم قواعد ما يلي ماذا في اللغة البشرية ، ليس لديها فكرة ضبابية عما تعنيه أي من هذه الكلمات للإنسان. وكيف يمكن ذلك؟
البشر كيانات بيولوجية تطورت بأجسام تحتاج إلى العمل في العالمين المادي والاجتماعي لإنجاز الأشياء. اللغة هي أداة تساعد الناس على القيام بذلك. GPT-3 هو نظام برمجي اصطناعي يتنبأ بالكلمة التالية. لا يحتاج إلى إنجاز أي شيء بهذه التنبؤات في العالم الحقيقي.
أعتقد ، لذلك أنا لست ذكيًا بشكل مصطنع
معنى الكلمة أو الجملة هو يرتبط ارتباطًا وثيقًا بجسم الإنسانقدرات الناس على التصرف والإدراك وامتلاك العواطف. يتم تمكين الإدراك البشري من خلال التجسد. يتضمن فهم الناس لمصطلح مثل “غلاف الساندويتش الورقي” ، على سبيل المثال ، مظهر الغلاف وشعوره ووزنه ، وبالتالي كيف يمكننا استخدامه: لتغليف الشطيرة. يتضمن فهم الناس أيضًا كيف يمكن لشخص ما أن يستخدمه في عدد لا يحصى من الفرص الأخرى التي يوفرها ، مثل تمريره في كرة من أجل لعبة الأطواق ، أو تغطية شعر المرء.
تنشأ كل هذه الاستخدامات بسبب طبيعة أجسام البشر واحتياجاتهم: فالناس لديهم أيدي يمكنها طي الورق ، ورأس شعر يكون بنفس حجم غلاف الساندويتش ، والحاجة إلى الاستخدام ، وبالتالي اتباع قواعد مثل التغطية شعر. أي أن الناس يفهمون كيفية الاستفادة من الأشياء بالطرق التي هم عليها لم يتم التقاطها في إحصاءات استخدام اللغة.
https://www.youtube.com/watch؟v=-wFV_0_w-vw
جسمك يشكل عقلك.
GPT-3 ، خليفتها ، GPT-4وأبناء عمومته رائعو شينشيلا و LLaMA ليس لديهم أجساد ، وبالتالي لا يمكنهم تحديد الأشياء القابلة للطي بمفردهم ، أو الخصائص العديدة الأخرى التي أطلق عليها عالم النفس جي جي جيبسون النفقات. بالنظر إلى أيدي الناس وأذرعهم ، يمكن للخرائط الورقية تحمل إشعال اللهب ، ويمكن للترمس أن يتحمل التجاعيد.
بدون الذراعين واليدين ، ناهيك عن الحاجة إلى ارتداء ملابس غير مجعدة لوظيفة ، لا يمكن لـ GPT-3 تحديد هذه التكاليف. يمكنه فقط تزييفها إذا صادف شيئًا مشابهًا في تدفق الكلمات على الإنترنت.
هل سيفهم الذكاء الاصطناعي ذو اللغة الكبيرة اللغة كما يفعل البشر؟ من وجهة نظرنا ، لا يخلو من جسد وحواس وأغراض وأساليب حياة شبيهة بالبشر.
نحو الشعور بالذكاء الاصطناعي عالم
تم تدريب GPT-4 على الصور والنصوص ، مما يسمح لها بتعلم العلاقات الإحصائية بين الكلمات والبكسل. في حين أننا لا نستطيع إجراء تحليلنا الأصلي على GPT-4 لأنه لا ينتج حاليًا الاحتمال الذي يعينه للكلمات ، عندما طرحنا GPT-4 الأسئلة الثلاثة ، أجاب عليها بشكل صحيح. قد يكون هذا بسبب تعلم النموذج من المدخلات السابقة ، أو زيادة حجمه وإدخاله المرئي.
ومع ذلك ، يمكنك الاستمرار في بناء أمثلة جديدة لتخطيها من خلال التفكير في أشياء لها إمكانيات مدهشة لم يصادفها النموذج المحتمل. على سبيل المثال ، تقول GPT-4 أن الكوب مع قطع الجزء السفلي سيكون أفضل للاحتفاظ بالمياه من المصباح الكهربائي بأسفله مقطوع.
قد يكون النموذج الذي يتمتع بإمكانية الوصول إلى الصور شيئًا مثل الطفل الذي يتعلم اللغة – والعالم – من التلفزيون: إنه أسهل من التعلم من الراديو ، لكن الفهم الذي يشبه الإنسان يتطلب فرصة مهمة تتفاعل مع العالم.
اتخذت الأبحاث الحديثة هذا النهج ، وتدريب النماذج اللغوية على توليد محاكاة الفيزياءو تتفاعل مع البيئات الفيزيائية وحتى إنشاء خطط عمل روبوتية. قد يكون فهم اللغة المجسدة بعيد المنال ، لكن هذه الأنواع من المشاريع التفاعلية متعددة الحواس هي خطوات حاسمة في الطريق إلى هناك.
ChatGPT هي أداة رائعة ستستخدم بلا شك لأغراض جيدة – وليست جيدة. لكن لا تنخدع بالاعتقاد بأنه يفهم الكلمات التي ينطق بها ، ناهيك عن ذلك أنه حساس.
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي وروبوتات المحادثة ومستقبل التعلم الآلي؟ تحقق من تغطيتنا الكاملة لـ الذكاء الاصطناعيأو تصفح أدلةنا إلى أفضل مولدات فنية مجانية لمنظمة العفو الدولية و كل ما نعرفه عن ChatGPT الخاص بـ OpenAI.
آرثر جلينبيرجأستاذ علم النفس الفخري ، جامعة ولاية أريزونا و كاميرون روبرت جونزطالب دكتوراه في العلوم المعرفية ، جامعة كاليفورنيا ، سان دييغو
تم إعادة نشر هذه المقالة من محادثة بموجب رخصة المشاع الإبداعي. إقرأ ال المقالة الأصلية.
