ChatGPT 的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等人类创造的大量文本样本开始。然后训练一个神经网络来生成 “像这样” 的文本。特别是，让它能够从一个 “提示” 开始，然后继续生成 “像它被训练过的那样” 的文本。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/41560.html
正如我们所看到的，ChatGPT 中的实际神经网络是由非常简单的元素组成的，尽管有数十亿个元素。神经网络的基本操作也非常简单，主要是对它所生成的每一个新词（或词的一部分），通过其元素 “传递一次输入”（没有任何循环，等等）。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/41560.html
但出乎意料的是，这个过程可以产生成功地 “像” 网络上、书本上的文字。而且，它不仅是连贯的人类语言，它还 “说了些什么”，“按照它的提示” 利用它 “读” 到的内容。它并不总是说 “全局有意义”（或对应于正确的计算）的事情 —— 因为（例如，在没有获得 Wolfram|Alpha 的 “计算超能力” 的情况下），它只是根据训练材料中的事情 “听起来像” 说了一些话。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/41560.html
ChatGPT 的具体工程使它相当引人注目。但最终（至少在它能够使用外部工具之前），ChatGPT“只是” 从它所积累的 “传统智慧的统计数据” 中抽出一些 “连贯的文本线索”。但令人惊讶的是，其结果是如此的像人。正如我所讨论的，这表明了一些至少在科学上非常重要的东西：人类语言（以及它背后的思维模式）在某种程度上比我们想象的更简单，更 “像法律”。ChatGPT 已经隐晦地发现了这一点。但我们有可能通过语义语法、计算语言等明确地暴露它。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/41560.html
ChatGPT 在生成文本方面所做的工作令人印象深刻，而且其结果通常非常像我们人类会产生的东西。那么，这是否意味着 ChatGPT 的工作方式就像一个大脑？它的底层人工神经网络结构最终是以大脑的理想化为模型的。而且，当我们人类产生语言时，似乎很有可能发生的许多方面都很相似。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/41560.html
当涉及到训练（又称学习）时，大脑和当前计算机的不同 “硬件”（以及，也许，一些未开发的算法想法）迫使 ChatGPT 使用一种可能与大脑相当不同（在某些方面效率低得多）的策略。还有一点：即使与典型的算法计算不同，ChatGPT 内部也没有 “循环” 或 “对数据进行重新计算”。而这不可避免地限制了它的计算能力 —— 即使与目前的计算机相比也是如此，但与大脑相比肯定是如此。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/41560.html
目前还不清楚如何 “解决这个问题”，并且仍然保持以合理效率训练系统的能力。但这样做大概会让未来的 ChatGPT 做更多 “类似大脑的事情”。当然，有很多事情是大脑做得不好的 —— 特别是涉及到相当于不可简化的计算。对于这些，大脑和像 ChatGPT 这样的东西都必须寻求 “外部工具” —— 比如 Wolfram 语言。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/41560.html
但就目前而言，看到 ChatGPT 已经能够做到的事情是令人兴奋的。在某种程度上，它是基本科学事实的一个很好的例子，即大量简单的计算元素可以做非凡和意想不到的事情。但它也为我们提供了两千年来最好的动力，以更好地理解人类条件的核心特征，即人类语言及其背后的思维过程的基本特征和原则。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/41560.html
转自AI研究局，编辑：图灵人工智能文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/41560.html