Es ist nicht mehr nötig, darüber zu diskutieren, ob künstliche Intelligenz den Turing-Test bestanden hat. Als Ergebnis wurden Detektoren entwickelt, die von künstlicher Intelligenz generierte Texte von von Menschen geschriebenen unterscheiden konnten. Heutzutage ist es für jeden eine Herausforderung, wenn nicht gar unmöglich, dies allein zu erreichen.
@Mitte der Reise / DVA
Die Menschen verlassen sich nicht auf die Perfektion solcher Detektoren, sondern haben bereits begonnen, neue Lebensregeln zu akzeptieren. So verbieten sie beispielsweise die Verwendung generativer KI-Sprachtools in Prüfungen und verpflichten die Autoren wissenschaftlicher Arbeiten, den Einsatz solcher Tools in ihren Texten offenzulegen.
Seit diesem Jahr zweifeln wir nicht mehr daran, dass ChatGPT eine Rede, einen Aufsatz, eine Predigt oder einen Nachruf auf professionellem Niveau schreiben kann. Jetzt stellen wir ganz andere Behauptungen über solche KI-Systeme auf.
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Was ist beispielsweise echte KI?
KI kann keine großartigen Songs erschaffen (denn wie der berühmte australische Rockmusiker, Dichter und Autor Nick Cave über von ChatGPT im Stil von Nick Cave verfasste Songtexte schreibt: „Lieder entstehen durch Leiden und einen schwierigen inneren Kampf ums Schaffen, und die Algorithmen fühlen nicht und die Daten leiden nicht“);
Die KI ist weiter fortgeschritten als je zuvor, macht jedoch häufig Fehler bei der Beantwortung von Fragen, die Folgendes erfordern:
Ein Verständnis für Maßeinheiten (z. B. wie weit ist es zwischen Chicago und Tokio?);
Komplexe Berechnungen (z. B. was ist 3 hoch 73?);
Aktuelles Wissen über jüngste Ereignisse (zum Beispiel, was im Februar 2022 rund um den Globus passiert ist).
Aber alles im Bereich der KI entwickelt sich in einem wahnsinnigen Tempo. Und wenn es bei Punkt 1 (Erstellen von „großartigen Songs“) noch Probleme gibt, dann hat man bei Punkt 2 bereits deutliche Fortschritte gemacht.
Vor einem Monat schlug Stephen Wolfram vor, dass eine solche Lösung GPT-Pooling und Wolfram Alpha sei. Es kann eine leistungsstarke Kombination aus sprachlicher Intelligenz, Verständnis und Verarbeitung von Informationen in natürlicher Sprache von GPT und computergestützter Intelligenz, Verständnis und Verarbeitung von Informationen in computergestützter Hinsicht von Wolfram Alpha bieten. Diese Kombination ermöglicht es Ihnen, genauere und detailliertere Antworten zu erhalten, indem Sie zwei Arten des Denkens kombinieren: sprachlich und computergestützt.
Eine solche Kombination könnte es einem idealen KI-Assistenten ermöglichen, mit einem natürlichen Sprachbefehl problemlos zwischen menschlicher Textgenerierung und nicht-menschlichen Rechenaufgaben zu wechseln. Im Idealfall sollte ChatGPT die Wolfram Language lernen, eine Sprache, in der Menschen und Computer „rechnerisch denken“ können.
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Der erste vereinfachte Versuch hierzu wurde von James Weaver bei IBM unternommen. Er entwickelte seine eigene Version des integralen Ansatzes, ChatGPT-LangChain. Dies ist nicht genau das, was Wolfram im Sinn hatte, sondern eher eine Nachahmung seines Ansatzes. Anstatt ChatGPT beizubringen, wie es mit Alpha arbeitet, kombiniert LangChain einfach Alpha und GPT 3.5, die Technologie, auf der ChatGPT basiert. Das System führt je nach Frage des Benutzers einen API-Aufruf an Alpha oder GPT 3.5 durch. Wenn die Frage eher zu einem Rechenmodell passt, das harte Fakten oder Berechnungen erfordert, führt es einen API-Aufruf an Alpha durch. Wenn die Frage jedoch weniger Präzision und mehr Kreativität erfordert, führt es einen API-Aufruf an GPT 3.5 durch.
LangChain kann eine Reihe von Problemen in Mathematik, Physik und Weltwissen lösen. Am Ende des Gesprächs „schätzte“ LangChain, dass KI bis 2035 das Niveau menschlicher Intelligenz erreichen könnte.
Wir ermutigen Sie, selbst mit LangChain zu chatten. Alles ist kostenlos; Sie benötigen lediglich einen OpenAI API-Schlüssel.
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Der Beitrag „LangChain: So kombinieren Sie ChatGPT und Wolfram Alfa, um genauere und detailliertere Antworten zu erhalten“ erschien zuerst auf Metaverse Post.