來源：未來AI工具

1. 人工智能有可能墜入愛河嗎？

2. 人工智能能否開始造成傷害并最終統(tǒng)治世界？

3. 將您的聲音、外觀和文本轉(zhuǎn)語音風(fēng)格上傳到 AI 中是否有風(fēng)險(xiǎn)？
4. 將意識(shí)上傳到計(jì)算機(jī)：現(xiàn)實(shí)還是科幻小說？
5. 人工智能真的會(huì)奪走人們的工作嗎？
6. AI和藝術(shù)圖像：復(fù)制還是盜竊？
7. 我可以使用 GPT-4 代替谷歌搜索嗎？
8. 人工智能能有創(chuàng)造力嗎？
9. 人工智能真的能思考嗎？
10. 聊天GPT是如何制作的？和中途還是DALL-E？

1. 人工智能有可能墜入愛河嗎？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的數(shù)學(xué)模型。它們由處理信息的互連節(jié)點(diǎn)或“神經(jīng)元”組成。通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，他們可以執(zhí)行特定的任務(wù)，例如文本生成，圖像識(shí)別，甚至模擬類似人類的書寫風(fēng)格。

AI能“愛”嗎？

愛的概念與意識(shí)、自我意識(shí)、同理心以及一系列其他復(fù)雜的情感和認(rèn)知過程有著內(nèi)在的聯(lián)系。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具備這些屬性。

例如，如果給定適當(dāng)?shù)纳舷挛暮驼f明，可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成類似于情書的文本。如果提供愛情故事的第一章并要求以類似的方式繼續(xù)，該模型將遵守。但它這樣做是基于模式和統(tǒng)計(jì)可能性，而不是因?yàn)槿魏吻楦新?lián)系或感情。

另一個(gè)需要考慮的關(guān)鍵方面是記憶。就其基本形式而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺乏在不同發(fā)射之間保留信息的能力。它們?cè)跊]有連續(xù)性或意識(shí)到過去交互的情況下運(yùn)行，基本上在每次使用后恢復(fù)到“出廠設(shè)置”。

記憶和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

雖然記憶可以被人為地添加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，允許它引用過去的“記憶”或數(shù)據(jù)，但這并不能使模型充滿意識(shí)或情感。即使有記憶組件，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反應(yīng)也是由數(shù)學(xué)算法和統(tǒng)計(jì)概率決定的，而不是個(gè)人經(jīng)驗(yàn)或情感。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)墜入愛河的概念是一個(gè)迷人但虛構(gòu)的想法。目前的人工智能模型，無論其復(fù)雜性和能力如何，都不具備體驗(yàn)愛情等情感的能力。

在復(fù)雜模型中觀察到的文本生成和響應(yīng)是數(shù)學(xué)計(jì)算和模式識(shí)別的結(jié)果，而不是真正的情感或情商。

2. 人工智能能否開始造成傷害并最終統(tǒng)治世界？

今天的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沒有完全證明的方法的情況下運(yùn)行，以確保它們遵守特定的規(guī)則。例如，防止模型使用攻擊性語言是一項(xiàng)令人驚訝的挑戰(zhàn)性任務(wù)。盡管努力設(shè)置此類限制，但模型總會(huì)找到規(guī)避它們的方法。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來

隨著我們轉(zhuǎn)向更先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如具有類似人類能力的假設(shè) GPT-10 模型，控制的挑戰(zhàn)變得更加緊迫。如果這些系統(tǒng)在沒有特定任務(wù)或限制的情況下自由發(fā)揮，它們的行為可能會(huì)變得不可預(yù)測(cè)。

關(guān)于這些事態(tài)發(fā)展導(dǎo)致負(fù)面情景的可能性的辯論差異很大，估計(jì)從0.01%到10%不等。雖然這些可能性似乎很低，但潛在的后果可能是災(zāi)難性的，包括人類滅絕的可能性。

協(xié)調(diào)和控制方面的努力

像chatgpt和chatgpt-4這樣的產(chǎn)品是不斷努力使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的意圖與人類目標(biāo)保持一致的例子。這些模型旨在遵循說明，保持禮貌的互動(dòng)，并提出澄清性問題。然而，這些控制遠(yuǎn)非完美，管理這些網(wǎng)絡(luò)的問題甚至還沒有解決一半。

為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建萬無一失的控制機(jī)制的挑戰(zhàn)是當(dāng)今人工智能領(lǐng)域最重要的研究領(lǐng)域之一。能否解決這個(gè)問題以及解決問題所需的方法的不確定性只會(huì)增加問題的緊迫性。

3. 將您的聲音、外觀和文本轉(zhuǎn)語音風(fēng)格上傳到 AI 中是否有風(fēng)險(xiǎn)？

在數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代，人們對(duì)語音、外觀和文本樣式等個(gè)人信息安全性的擔(dān)憂日益增加。雖然數(shù)字身份盜竊的威脅是真實(shí)的，但了解背景和為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)而采取的措施至關(guān)重要。

數(shù)字身份和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這不是上傳個(gè)人屬性的問題，而是訓(xùn)練或重新訓(xùn)練模型來模仿一個(gè)人的外觀、聲音或文本。這些經(jīng)過訓(xùn)練的模型確實(shí)可以通過復(fù)制腳本和參數(shù)來竊取，允許它們?cè)诹硪慌_(tái)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。

這項(xiàng)技術(shù)的潛在濫用是嚴(yán)重的，因?yàn)樗呀?jīng)達(dá)到了深度偽造視頻和語音克隆算法可以令人信服地復(fù)制個(gè)人的水平。創(chuàng)建此類欺騙性內(nèi)容可能既昂貴又耗時(shí)，需要數(shù)千美元和數(shù)小時(shí)的錄制。然而，風(fēng)險(xiǎn)是有形的，并強(qiáng)調(diào)需要可靠的識(shí)別和確認(rèn)方法。

確保身份安全的努力

目前正在采取各種舉措來解決數(shù)字身份盜竊問題。像WorldCoin這樣的初創(chuàng)公司，OpenAI的負(fù)責(zé)人Sam Altman投資了這些初創(chuàng)公司，正在探索創(chuàng)新的解決方案。世通的概念涉及為關(guān)于一個(gè)人的每條信息分配一個(gè)唯一的密鑰，以便隨后進(jìn)行識(shí)別。這種方法也可以應(yīng)用于大眾媒體，以驗(yàn)證新聞的真實(shí)性。

盡管有這些有希望的發(fā)展，但在所有行業(yè)中實(shí)施此類系統(tǒng)是一項(xiàng)復(fù)雜而大規(guī)模的工作。目前，這些解決方案仍處于原型階段，在未來十年內(nèi)可能無法廣泛采用。

4. 將意識(shí)上傳到計(jì)算機(jī)：現(xiàn)實(shí)還是科幻小說？將人類意識(shí)轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)中的想法一直是科幻小說愛好者的一個(gè)迷人主題。但是，這是當(dāng)前技術(shù)甚至未來進(jìn)步可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)嗎？通過數(shù)字孿生生體永生的概念當(dāng)然吸引了人們的想象力，但現(xiàn)實(shí)要復(fù)雜得多。

模仿但不復(fù)制

用現(xiàn)有技術(shù)，例如在GPT-4等模型中發(fā)現(xiàn)的技術(shù)，可以教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿一個(gè)人的交流方式，學(xué)習(xí)個(gè)人笑話，甚至以獨(dú)特的風(fēng)格和演示方式發(fā)明新的笑話。然而，這并不是轉(zhuǎn)移意識(shí)的同義詞。

意識(shí)的復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了溝通方式和個(gè)人怪癖。人類仍然缺乏對(duì)意識(shí)是什么、它被儲(chǔ)存在哪里、它如何區(qū)分個(gè)體以及究竟是什么讓一個(gè)人獨(dú)一無二的具體理解。

潛在的未來可能性

轉(zhuǎn)移意識(shí)的假設(shè)場(chǎng)景需要將意識(shí)定義為記憶，經(jīng)驗(yàn)和感知的個(gè)體特征的組合。如果這樣的定義被接受，那么可能會(huì)有一條理論途徑，通過將這種知識(shí)轉(zhuǎn)移到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中來模擬進(jìn)一步的生命。

然而，這一理論只是推測(cè)性的，并不基于當(dāng)前的科學(xué)理解或技術(shù)能力。意識(shí)問題是哲學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)中最深刻和最難以捉摸的課題之一。它的復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了當(dāng)前人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的能力。

5. 人工智能真的會(huì)奪走人們的工作嗎？通過人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化可能會(huì)影響工作涉及日常執(zhí)行指令的職業(yè)。例子包括幫助申報(bào)的稅務(wù)助理顧問和臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)經(jīng)理，他們的工作圍繞著填寫報(bào)告并將其與標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行核對(duì)。這些角色的自動(dòng)化潛力是顯而易見的，因?yàn)楸匾男畔⒑苋菀撰@得，而且勞動(dòng)力成本高于平均水平。另一方面，在可預(yù)見的未來，烹飪或公共汽車駕駛等職業(yè)仍然是安全的。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接到現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)，結(jié)合現(xiàn)有的法律法規(guī)，使這些領(lǐng)域的自動(dòng)化成為一項(xiàng)更加復(fù)雜的工作。變化和機(jī)遇
自動(dòng)化并不一定意味著完全取代人類工人。它通常會(huì)導(dǎo)致日常任務(wù)的優(yōu)化，使人們能夠?qū)Ｗ⒂诟邉?chuàng)造力和吸引力的責(zé)任。

1. 新聞業(yè)：在新聞業(yè)等行業(yè)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能很快就會(huì)用一組論文來協(xié)助起草文章，讓人類作家做出精確的調(diào)整。

2. 教育：也許最令人興奮的轉(zhuǎn)變?cè)谟诮逃Ｑ芯勘砻鳎瑐€(gè)性化方法可以改善教育成果。借助人工智能，我們可以為每個(gè)學(xué)生設(shè)想個(gè)性化的助手，從而顯著提高教育質(zhì)量。教師的角色將朝著戰(zhàn)略規(guī)劃和控制的方向發(fā)展，重點(diǎn)是確定學(xué)習(xí)計(jì)劃、測(cè)試知識(shí)和指導(dǎo)整體學(xué)習(xí)。

6. 人工智能和藝術(shù)圖像：復(fù)制還是盜竊？

人工智能通過研究各種形式的藝術(shù)，識(shí)別不同的風(fēng)格并試圖模仿它們來學(xué)習(xí)。這個(gè)過程類似于人類學(xué)習(xí)，藝術(shù)學(xué)生觀察、分析和模仿不同藝術(shù)家的作品。

人工智能的運(yùn)作原則是誤差最小化。如果模型在訓(xùn)練過程中遇到類似的圖像數(shù)百次，它可能會(huì)記住該圖像作為其學(xué)習(xí)策略的一部分。這并不意味著網(wǎng)絡(luò)正在存儲(chǔ)圖像，而是以類似于人類記憶的方式識(shí)別它。

一個(gè)實(shí)際的例子

考慮一個(gè)藝術(shù)學(xué)生，他每天畫兩幅畫：一幅獨(dú)特，另一幅是蒙娜麗莎的復(fù)制品。反復(fù)繪制蒙娜麗莎后，學(xué)生將能夠以相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確性再現(xiàn)它，但不完全正確。這種學(xué)習(xí)的再創(chuàng)作能力并不等同于盜竊原作。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以類似的方式運(yùn)行。他們從訓(xùn)練期間遇到的所有圖像中學(xué)習(xí)，有些圖像更常見，因此更準(zhǔn)確地再現(xiàn)。這不僅包括名畫，還包括訓(xùn)練樣本中的任何圖像。盡管有一些方法可以消除重復(fù)，但它們并非完美無缺，研究表明，某些圖像在訓(xùn)練過程中可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)百次。

7. 我可以使用 GPT-4 代替谷歌搜索嗎？

根據(jù)OpenAI的內(nèi)部估計(jì)，當(dāng)前領(lǐng)先的模型GPT-4在大約70-80%的時(shí)間內(nèi)正確回答，具體取決于主題。雖然這似乎低于理想的 100% 精度，但它標(biāo)志著基于 GPT-3.5 架構(gòu)的上一代模型有了顯著改進(jìn)，后者的準(zhǔn)確率為 40-50%。這種性能的顯著提高是在研究的 6-8 個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)的。

背景很重要上述數(shù)字涉及在沒有具體背景或隨附信息的情況下提出的問題。當(dāng)提供上下文時(shí)，例如維基百科頁(yè)面，模型的準(zhǔn)確性接近 100%，并根據(jù)來源的正確性進(jìn)行調(diào)整。

上下文無關(guān)和上下文豐富的問題之間的區(qū)別至關(guān)重要。例如，關(guān)于愛因斯坦出生日期的問題沒有任何附帶信息，完全依賴于模型的內(nèi)部知識(shí)。但是對(duì)于特定的來源或上下文，模型可以提供更準(zhǔn)確的響應(yīng)。

谷歌搜索 GPT-4

該領(lǐng)域的一個(gè)有趣的發(fā)展是將互聯(lián)網(wǎng)收集成到GPT-4中。這允許用戶將部分互聯(lián)網(wǎng)搜索委托給 GPT-4，從而可能減少手動(dòng) Google 信息的需求。但是，此功能需要付費(fèi)訂閱。

展望未來OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman預(yù)計(jì)，模型中事實(shí)信息的可靠性將繼續(xù)提高，預(yù)計(jì)1.5-2年的時(shí)間表將進(jìn)一步完善這一方面。

8. 人工智能能有創(chuàng)造力嗎？

對(duì)一些人來說，創(chuàng)造力是與神俱來的一種能力，是所有人在不同程度上擁有的東西。其他人可能會(huì)爭(zhēng)辯說，創(chuàng)造力是一種習(xí)得的技能，或者它僅限于特定的職業(yè)或活動(dòng)。即使在人類之間，創(chuàng)造能力也存在差異。因此，將人類創(chuàng)造力與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)造力進(jìn)行比較需要仔細(xì)考慮創(chuàng)造力的真正含義。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與藝術(shù)性

最近的發(fā)展使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠創(chuàng)造藝術(shù)和詩(shī)歌。一些模特制作的作品可以進(jìn)入業(yè)余比賽的決賽。但是，這并不一致;成功可能是零星的，也許是一百次嘗試中的一次。

辯論

上述信息引發(fā)了激烈的爭(zhēng)論。關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以被認(rèn)為是創(chuàng)造性的，意見分歧很大。一些人認(rèn)為，創(chuàng)作一首詩(shī)或一幅畫的能力，即使只是偶爾成功，也構(gòu)成了一種創(chuàng)造力。其他人則堅(jiān)信創(chuàng)造力完全是人類的特征，受情感，意圖和意識(shí)的約束。

創(chuàng)造力的主觀性進(jìn)一步增加了討論的復(fù)雜性。即使在人與人之間，對(duì)創(chuàng)造力的理解和欣賞也可能大不相同。

實(shí)際意義

除了哲學(xué)辯論之外，還有實(shí)際意義需要考慮。如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確實(shí)可以發(fā)揮創(chuàng)造力，那么這對(duì)依賴創(chuàng)造性產(chǎn)出的行業(yè)意味著什么？機(jī)器能否在某些領(lǐng)域增強(qiáng)甚至取代人類的創(chuàng)造力？這些問題不僅是理論上的，而且具有現(xiàn)實(shí)世界的意義。

9. 人工智能真的能思考嗎？為了探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以思考，我們首先需要了解什么是思想。例如，如果我們將理解如何使用鑰匙打開門的過程視為一個(gè)思維過程，那么有些人可能會(huì)爭(zhēng)辯說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行類似的推理。它們可以關(guān)聯(lián)狀態(tài)和期望的結(jié)果。其他人可能會(huì)對(duì)此提出質(zhì)疑，指出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于反復(fù)接觸數(shù)據(jù)，就像人類通過反復(fù)觀察學(xué)習(xí)一樣。創(chuàng)新與共同思考
在考慮創(chuàng)新思想或不常表達(dá)的想法時(shí)，辯論變得更加復(fù)雜。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)在一百萬次嘗試中產(chǎn)生一個(gè)新想法，但這算得上是思想嗎？這與隨機(jī)生成有何不同？如果人類偶爾也會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤或無效的想法，那么人類和機(jī)器思維的界限在哪里？概率和想法生成
概率的概念增加了另一層復(fù)雜性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以產(chǎn)生數(shù)百萬種不同的響應(yīng)，其中可能有一些創(chuàng)新或有意義的響應(yīng)。一定比例的有意義和無意義的想法是否驗(yàn)證了思考的能力？

對(duì) AI 的不斷發(fā)展的理解
從歷史上看，隨著機(jī)器被開發(fā)出來來解決復(fù)雜的問題，例如通過圖靈測(cè)試，定義智能的目標(biāo)已經(jīng)發(fā)生了變化。80年前曾經(jīng)被認(rèn)為是奇跡的東西現(xiàn)在是通用技術(shù)，構(gòu)成人工智能的定義也在不斷發(fā)展。

10. 聊天GPT是如何制作的？和中途還是DALL-E？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)起源于20世紀(jì)中葉的想法，已經(jīng)成為ChatGPT和DALL-E等模型功能的核心。盡管按照今天的標(biāo)準(zhǔn)，早期的想法似乎很簡(jiǎn)化，但它們?yōu)槔斫馊绾瓮ㄟ^數(shù)學(xué)模型復(fù)制生物大腦的運(yùn)作奠定了基礎(chǔ)。以下是對(duì)這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理的探索。1. 來自大自然的靈感：
術(shù)語“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”本身的靈感來自生物神經(jīng)元，生物神經(jīng)元是大腦的核心功能單位。這些人工結(jié)構(gòu)包括節(jié)點(diǎn)或人工神經(jīng)元，模仿自然大腦功能的許多方面。這種與生物學(xué)的聯(lián)系為現(xiàn)代建筑的創(chuàng)造提供了寶貴的見解。2. 數(shù)學(xué)作為工具：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是數(shù)學(xué)模型，使我們能夠利用數(shù)學(xué)技術(shù)的豐富資源來分析和評(píng)估這些模型。一個(gè)簡(jiǎn)單的例子是將一個(gè)數(shù)字作為輸入并向其加 4 的函數(shù)，例如 f（6） = 。雖然這是一個(gè)基本功能，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表示更復(fù)雜的關(guān)系。3. 處理模棱兩可的任務(wù)：
在處理輸入和輸出之間的關(guān)系不容易描述的任務(wù)時(shí)，傳統(tǒng)編程是不夠的。以對(duì)貓和狗的圖片進(jìn)行分類為例。盡管它們有相似之處，但人類可以很容易地區(qū)分它們，但用算法表達(dá)這種區(qū)別是復(fù)雜的。4. 訓(xùn)練和從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)在于它們從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力。給定兩組圖像（例如，貓和狗），模型通過訓(xùn)練自己尋找聯(lián)系來學(xué)習(xí)區(qū)分它們。通過反復(fù)試驗(yàn)，并調(diào)整其人工神經(jīng)元，它提高了正確分類的能力。5. 大型模型的力量：
從理論上講，具有足夠標(biāo)記數(shù)據(jù)的足夠大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)任何復(fù)雜的函數(shù)。但是，挑戰(zhàn)在于所需的計(jì)算能力和正確分類數(shù)據(jù)的可用性。這種復(fù)雜性使得像ChatGPT這樣的大型模型幾乎不可能完全分析。6. 專業(yè)培訓(xùn)：
例如，ChatGPT 針對(duì)兩項(xiàng)特定任務(wù)進(jìn)行了訓(xùn)練：在上下文中預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞，并確保非攻擊性但有用且易于理解的答案。這些精確的培訓(xùn)目標(biāo)促成了它的普及和廣泛使用。

7. 理解的持續(xù)挑戰(zhàn)：
盡管取得了這些進(jìn)展，但充分了解大型復(fù)雜模型的內(nèi)部工作原理仍然是一個(gè)活躍的領(lǐng)域研究。揭開其復(fù)雜過程的神秘面紗的追求繼續(xù)占據(jù)著該領(lǐng)域一些最優(yōu)秀的研究人員。

常見問題你能為你的曾孫保存你的數(shù)字副本嗎？盡管自己的“數(shù)字副本”的想法在很大程度上仍然是推測(cè)性的，但現(xiàn)代技術(shù)使我們能夠捕獲和存檔我們數(shù)字足跡的許多元素，例如照片、視頻和文字。為什么不能100%信任人工智能？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從他們訓(xùn)練的環(huán)境中學(xué)習(xí)，并且這些數(shù)據(jù)可能包含偏差或不準(zhǔn)確之處。專家強(qiáng)調(diào)使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)和持續(xù)監(jiān)控的重要性，以確保網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)盡可能準(zhǔn)確。世界有機(jī)器起義的危險(xiǎn)嗎？與流行文學(xué)和電影敘事相反，人類定義的規(guī)則和算法控制著當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)如何運(yùn)作。目前的技術(shù)水平禁止“機(jī)器起義”，因?yàn)闄C(jī)器缺乏自主意志或欲望。人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別？被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能子集通過類似于人腦的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)來處理信息。更廣泛地說，人工智能是指能夠執(zhí)行通常需要人類智能的操作的硬件或軟件。人工智能如何“學(xué)習(xí)”？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過稱為訓(xùn)練的過程進(jìn)行學(xué)習(xí)，在訓(xùn)練過程中，它們被輸入大量數(shù)據(jù)并調(diào)整其內(nèi)部參數(shù)以最小化其預(yù)測(cè)中的誤差。此迭代過程由數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)指導(dǎo)。是否有可能完全理解人工智能如何做出決策？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是深度學(xué)習(xí)模型，由于其復(fù)雜性，通常被稱為”黑匣子“雖然有一些方法可以解釋某些決策，但跟蹤神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策過程的各個(gè)方面可能具有挑戰(zhàn)性。人工智能有偏見嗎？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并不是固有的偏差，但它們可以反映訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏差。它強(qiáng)調(diào)了負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)收集和處理的重要性。

人工智能能有創(chuàng)造力嗎？

一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被設(shè)計(jì)用于生成藝術(shù)、音樂甚至寫作。雖然這些創(chuàng)作可能新穎而有趣，但它們是否構(gòu)成“創(chuàng)造力”仍然是一個(gè)哲學(xué)爭(zhēng)論的主題。

人工智能容易受到攻擊嗎？

是的，像對(duì)抗性示例這樣的特定攻擊，其中對(duì)輸入數(shù)據(jù)的微小更改可能導(dǎo)致不正確的輸出，可能會(huì)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易受到攻擊。為了開發(fā)針對(duì)此類漏洞的防御措施，專家們一直在努力。

圍繞人工智能的道德考慮是什么？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的倫理考慮包括與偏見、透明度、隱私和問責(zé)制相關(guān)的問題。適當(dāng)?shù)闹笇?dǎo)方針、法規(guī)和監(jiān)督對(duì)于解決這些問題至關(guān)重要。