还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

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如果给你一个“穿越”的超能力,你最想回到哪个历史名人身边聊聊天?牛顿?霍金?还是诺贝尔?

尽管穿越时空的技术目前还遥遥无期,8 3 Q ! . L I z但和历史名人对9 B W Z s话的心愿已经有人帮你实现了!

D 3 * 6 [ N -近,一个名叫Av Q -I Writer的对话网站火遍了外网,在这里,你可以指定历史上几乎所有记录在册的名人并且跟他们写信,AI Writer则可以模仿这位历w ` x h 6史人物的口吻和知识内涵给你回信。r 2 _ L = }

比如让牛顿给你讲讲万有引力,让居里夫人给你讲讲辐射,或者让费曼给你讲c t p d 6 3 o D v讲量子计算机......

这听起来有点意思啊,) ` r ;话不多说,快来跟文摘菌一o f 7 _ ! C起“穿越”来一探究竟吧!

图灵、霍金、居里夫人,统统都能模仿

这个AI W3 6 n $ ] e F Writer可以模仿很多位名人,除了上文中提到的这些名人,还可以问问史上第一H W + | C g 8位程序v T a V V员Ada Lovelace分析机和差分机的区别,甚至是一些文学史上的名人K F 8 q 7 E D V P,比如英国著名小说家Mary Shelley,可以问问她的长篇小说《弗兰~ A ^ 4 [ a - W 6肯斯坦》是不是反科N N D p * 2 3学的,等等。

先来看看效果如何。

第一个问题嘛,文摘菌想先问问图灵。

毕竟乍一看,这个项目是在向* F 6 _ s r他70年前提出的“图灵测试”致敬:测试者与机器隔开的情况下,通过键盘向被测试者随意提问。如果机器让平均每t ] t : 个参与者做出超过30%的误判“对面是个人) w f O (”,+ 4 p | O { ! ~ !那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。

还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

所以文摘菌也十分好奇,人工智能之父图灵对这个可以模仿历史名人口吻回信的AI Writer会有什么看法~

这位“图灵”先生表示,“这我得想一下,就目前而言,我想说人们可能会对这些名人的说话方式出奇的类似而感到奇怪,而且说) & q , b a @ X !话还都那么有条理。人们可能会觉得他们是在和一个人聊天。”

那如果能l ; W ]和霍金聊天会是一种什么感觉呢?作为离我们最l * Y : C ~近的物理大师,能跟霍金教授聊天可是让Shedon晕倒级别的荣幸。

文摘菌选了一个比较小众的P 5 H E概念来提问:“霍金先生,你能给我们的读者解释一下什么是霍C O v - / 4 = 6 ?金辐射(Hawking radiation)吗?“

这位“霍金”先生也立刻回信了。

“有两个要点,你们可以在 Preskill 的书中找到,书中记录了我精确计算后的霍金辐射。还有一点很* U F u { 0 j重要,你现在可以使用Bekenstein-Hawking熵方程式(黑洞热力学V ^ _ u y)从黑洞中提取能量。“

作为一名教师,霍M 3 G R |金确实比图灵更谆谆善诱,不仅解释了霍金辐射是什么,“霍金”先生还指出,“这个公式在物理学家中并不广为人知,所以你最好解释一下这个公式是什么以及如何使用它。”

还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

此外,这个AI Writer还模仿霍金在回信中推算验证了一把,最后还得出了霍金B b = 8 /公式等价于热力学第二定律也应该被应用在黑洞上。

文摘菌看了AI Writer的回信,可以说是小有模样,文本也较为连贯。虽然这些大师们的智慧与风采显然不是一个AI就能S - d } I x轻易模仿到的。但站在AI的角度来说,这波操作和今年3月在GitHub上大火的“胡编生成器”以及“观后感生成器”似乎有些相似。

仔细探究后果不其然,这个项目也是基于OpenAI的API接口,以及今年6月Openm M x Z cA{ p ? w & t j ]I发布的GPT-3建立起来的。

用到OpenAI的API接口,套用GPT-L T 63强大能力

AI Writer官网显示l b M T T 4 L ),这个算法使用了OpenAI的API接口,首先能够识别出人们是在给哪位名人写信,然后可以根据内容中的关键词了解语义,再使用API作为接收方,使用API的内部知识进行响应。

还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

据作者介绍,AI Writer几乎可以对话历史上所有的科学家以及2 K ^ L Z Y 3 .文化历史名人!由于项目作者 AndrewMayne 是位作家,因此在平时的创作过程中他可能3 z n ) C需要构建一些虚拟人物,而AI Writer完全可以为他在构建虚拟人物时提供一些灵感。

由此k M U n q ] z p可见,OpenAI的API内部语料非常丰富,而这Z : 7背后,靠X n {的是强大( l c +的GPT-3。

这里也给不熟悉的读者再复习一下OpenAI在今年6月放出的大招——GPT-3。GPT-3依旧延续了此前的单向语言模型训练方式,但GPT-3的模型尺寸大得惊人,参数量高达1750亿,相当于1600个Gs 7 [ q aPT1的大小,这还不包括实际训练中需要存储地梯度等中间变量。

还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

因此这也导致它训练起来非常昂贵,大概要花1200万美金,约合人民币# g h W8500多万。

同时,GPT-3主要聚B . 4 % ,焦于更通用的NL8 8 y g , 5 l k RP模型,因此GPT-3的主要目标是用更少的领域数据、且不经过精9 K i调步骤k % f w {去解决问题,解决了当前BERT类模型对领域内有标签数据的过分依赖以及对于领域数据^ [ J L G u } E J分布的过拟合的两个缺点。

GPT-3的发布甚至令一些业内人士感到恐慌,“这似乎正在形成AI领域的科研垄断”。然而GPT-3对AI行业又十分重要,甚至至少能够给深度学习“续命”5-10年。

由此可见,GPT-3丰富的语料为AI Writer这个项目打足了气。又话说回来,正是有着如此丰富的语料,才能让 AndrewM% V oayne 这样的非专业AI领域研究者以及其他热爱AI技术的人员能够更容易的打造自己的AI项目。

GPT-3被玩儿坏了,不仅可以让AI写食谱,还能写谷歌的广告词

为了让更多人享用到GPT-3的魅力,OpenAI最近也开放了GPT-l j ] |3的AP` e r BI接口,不用码代码也能轻松上! ] / & d Z p手。上文提到的AI Writer的创作者也不是科班出身的技术从业者,而是一位热爱人工R F w q + f智能的华尔街日报畅销$ 0 J z小说作家 AndrewMayne。

这不,很多之前对技术不感冒的大u f 6 BV也纷纷开始试用,并做出了一些很酷的demo,在Twitter引起了热议,网友纷纷表示,“GPT-3被玩坏了”。

比如旧金山一位开发商和艺术家Arram Sabeti 就在推特上说:“玩GPT-3就仿佛可以看到未来。” 这几乎就是自GPT-3发布以来社交媒体上大部分人对这个强大语料库的反! - z应。

还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

Sabeti在博客上展示了他用GPT-3做的许多AI生成文本项目,比如可以用AI写一篇短篇小说,用AI写歌、新闻稿等等。他还发了6 ! W 8 6一篇博文称,“GPT-3几乎什么都能写!”

还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

Sabeti博客链接:

https://arr.am/2020/07/09/gO # !pt-3-C i N v / F yan-ai-thats-eeriO r U J : / Aly-good-aj y kt-writing-almost-anything/

除此之外,还有一位名叫elyase的热心网友整理出了大家用GPT-3做的项目集锦,有趣的Demo项目都在这个合集里:

https://gi# h 0thub.com/elyase/awesome-gpt3

文摘菌看了一下,有用GPT-3做数据分A $ I Y析的,比如根据描述创建图表;有做逻辑推理的,比如让GPT-3做数学题;还有一些比R ) Z 9 @ T较常规的文本生成项目,比如可以让AI帮你想Google的广告词:

还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

可以让AI帮你做简报、做创意食谱,还能让它生成莎士比亚风格的z Q C V ) = | r H诗歌:

还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

Wired有一篇文章写道,“A W 4 H a W ?GPT-3如此令人Y M R 4着迷,或许更多地证明了语言和人类智能存在的魅力,而非人工智能。人们在Twitter上发表的一般都是正向的夸赞,而不是指出它的缺点,这可能会在无形中夸大GPT-3。”

随着GPT-3在AI界得到广泛应用,就连它的发明者也在呼吁要谨慎行事。OpenAI的首席执V 8 | #行官Sam Altman周日在twitter上写道,“GPT-3的炒作太过了,它仍然有严重的弱点,有时还会犯非常愚蠢的错误。”

还没搞懂人工智能吧,要不,让图灵“亲自”给你讲讲?

因此,当技术的发展迎来新的突破时,我们也仍要客观的面对。

最后,也双手奉上这个K * ; :神奇的跟名人写信的网站,你想跟哪位历史人物对话并且说些什么?留言告诉我们吧!

AI Writer地址:

https://aiwriter.app/

相关报道:

https://www.wired.com/story/ai-text-d ) | H W X 2 &generator-gpt-3-8 ? qlearning-language-fitfully/

https://www.technologyreview.com/2020/07/20/1005454/openai-machine-learning-languagj 1 Qe-generator-gpt-3-nlp/

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原文发布时间:2020-07-30
本文作者:牛婉杨
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