Больше не нужно обсуждать, прошел ли искусственный интеллект тест Тьюринга. В результате были созданы детекторы, которые могли бы отличать тексты, сгенерированные искусственным интеллектом, от написанных человеком. В наше время это сложно, если не невозможно, для кого-либо сделать это самостоятельно.
@Midjourney / DVA
Не полагаясь на совершенство таких детекторов, люди уже начали принимать новые жизненные правила. Например, они запрещают использование генеративных инструментов ИИ для языка на экзаменах и обязывают авторов научных работ сообщать о любом использовании таких инструментов в своих текстах.
С этого года мы больше не сомневаемся, что ChatGPT может писать речь, эссе, проповедь или некролог на профессиональном уровне. Теперь мы делаем совершенно другие заявления о таких системах ИИ.
Рекомендуемая запись: Топ-10 инструментов SEO на основе ИИ в 2023 году для цифровых маркетологов
Например, что такое настоящий ИИ?
ИИ не может создать великую песню (потому что, как пишет знаменитый австралийский рок-музыкант, поэт и писатель Ник Кейв о текстах, написанных ChatGPT в стиле Ника Кейва, "песни возникают из страдания и тяжелой внутренней борьбы за создание, а алгоритмы не чувствуют, и данные не страдают");
ИИ более развит, чем когда-либо, но он часто ошибается, отвечая на вопросы, требующие:
Понимания единиц измерения (например, как далеко от Чикаго до Токио?);
Сложных расчетов (например, чему равно 3 в степени 73?);
Текущих знаний о недавних событиях (например, что произошло в мире в феврале 2022 года).
Но все в области ИИ развивается с безумной скоростью. И если с пунктом 1 (создание "великих песен") все еще есть проблемы, то с пунктом 2 уже достигнуты значительные успехи.
Месяц назад Стивен Вольфрам предложил, что такое решение — это GPT pooling и Wolfram Alpha. Это может предоставить мощное сочетание лингвистического интеллекта, понимания и обработки информации в терминах естественного языка от GPT и вычислительного интеллекта, понимания и обработки информации в вычислительных терминах от Wolfram Alpha. Это сочетание позволяет получать более точные и подробные ответы, комбинируя два вида мышления: лингвистическое и вычислительное.
Такое сочетание могло бы позволить идеальному ИИ-ассистенту легко переключаться между генерацией человеческого текста и не-человеческими вычислительными задачами с помощью команды на естественном языке. В идеале ChatGPT должен быть обучен говорить на языке Вольфрама, языке, на котором люди и компьютеры могут "мыслить вычислительно."
Рекомендуемая запись: Встречайте ChatGPT: ИИ, который может убить Google
Первой упрощенной попыткой этого был Джеймс Уивер из IBM. Он создал свою собственную версию интегрального подхода, ChatGPT-LangChain. Это не совсем то, что имел в виду Вольфрам, а скорее имитация его подхода. Вместо того чтобы обучать ChatGPT, как работать с Alpha, LangChain просто соединяет Alpha и GPT 3.5, на базе которой построен ChatGPT. Система делает API-запрос либо к Alpha, либо к GPT 3.5, в зависимости от вопроса пользователя. Если вопрос больше подходит для вычислительной модели, требующей точных фактов или расчетов, будет сделан API-запрос к Alpha. Но если вопрос требует меньшей точности и больше креативности, будет сделан API-запрос к GPT 3.5.
LangChain может решать множество задач в математике, физике и знании о мире. В конце беседы LangChain "угадал", что ИИ сможет достичь уровня человеческого интеллекта к 2035 году.
Мы рекомендуем вам пообщаться с LangChain самостоятельно. Все бесплатно; вам просто нужен ключ API OpenAI.
Читать больше об ИИ:
ChatGPT побил рекорд по росту аудитории с более чем 100 миллионами в январе
Трафик StackOverflow резко упал с запуском ChatGPT
Kagi: Первый пример веб-поиска, усиленного эквивалентом ChatGPT
Запись "LangChain: Как совместить ChatGPT и Wolfram Alpha, чтобы получить более точные и подробные ответы" впервые появилась на Metaverse Post.