文章主题:文章关键词:阿西莫夫, Robopsychologist, ChatGPT, GPT3

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我的童年偶像是阿西莫夫笔下的机器人心理学家(Robopsychologist)苏珊凯文博士。

因为ChatGPT的存在,我有这个机会,在攻读PhD学位期间就能扮演一名半吊子机器人心理学家。

在2018年阅读Hassabis对未来人工智能发展的展望时,我注意到了他在文章结尾部分提到的一个有趣观点。他认为,我们有望逐步将心理学和神经科学的研究方法引入机器学习领域。这一设想为我们提供了一个新的视角,以期在不久的将来,我们能更好地理解人类智能的本质,并据此开发出更先进的人工智能系统。

尽管我们已经进入了一个以人工智能和机器学习为主导的时代(如GPT-3时代),但人类与这些技术之间的鸿沟依然存在。换言之,尽管我们有了强大的对话模型,但由于其相对简单的结构,我们仍然无法像与真人交流那样,与机器自如地沟通。此外,要将心理学的研究方法引入这个领域,更是如同跨过一道难以逾越的障碍。

自那日始,我反复想象着机器人心理学会的模样,以及我们如何去探索、理解机器人的内心世界。如今,在与对话模型的碰撞中,我们终于看到了希望的曙光。

ChatGPT 的问世无疑是革命性的,它让我们得以亲身体验人工智能的认知能力,并将其从遥远的科幻小说中带入现实世界。

在未来,随着对话模型或多模态交互模型的不断进步,认知心理学的实验方法、理论思维以及测量工具,都有望更加广泛地应用于机器学习领域。

在此,我向文学领域的巨匠阿西莫夫表示崇高的敬意,同时也要向杰出的机器人心理学家苏珊·凯文博士致以最诚挚的问候。此外,我还要向当今时代的领导者——OpenAI公司表示由衷的钦佩!

感慨的话说完了,让我们进入正题吧。

为了测试ChatGPT是否拥有最初步的“智能”,我们先来测试ChatGPT的工作记忆:

虽然很遗憾,ChatGPT 并没有成功区分“几种”与“几次”,但是它确确实实表现出了一定程度的工作记忆。

这绝不是“拟合语料库”或“习得了人类语言的结构”这种层次的能力,在我看来,这绝对是真正的工作记忆。

这里面还有一个很有意思的现象,ChatGPT 在复述水果与动物的名称时,自动按照对话中出现的历史顺序来排序——这或许跟自回归模型的性质有一定关系。

接下来要求 ChatGPT 分析最简单的逻辑命题:

为了防止 ChatGPT 利用常识“偷懒”,必须避免问题中出现的对象包含在 ChatGPT 训练时使用的语料库中。因此我脸滚键盘敲了一个虚构的动物“卡拉拉鲁卡”。

乍一看 ChatGPT 似乎可以正确理解原命题与逆命题、逆否命题之间的关系。

事实上其实并不是这样。当我们把原命题换成更常见的说法,例如“熊都爱吃蜂蜜”或者“卡比兽都爱睡觉”,此时 ChatGPT 可以利用学习到的常识“偷懒”。这种情况下,询问同样的问题,ChatGPT 反而会表现不好。最严重的情况下,ChatGPT 甚至会混淆逆命题与逆否命题,然后开始它招牌式一本正经的胡说八道……

先写到这……每天随缘更新一点

说句题外话,因为我个人是更偏神经科学一点,事实上认知心理学的范式我其实也不是很熟悉,应该要再多了解一下这方面的知识,做的实验会更严肃一些。

希望有想法的朋友可以在评论区多多交流(没有想法只是阿西莫夫书迷也行)

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