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ChatGPT聊天机器人,百亿美元投资的AI,有望引发人工智能新浪潮
来源:互联网   发布日期:2023-02-03 08:47:32   浏览:5110次  

导读:ChatGPT机器人不仅风靡整个矽谷,微软也在2019年对OpenAI投资10亿美元,全球首富马斯克也大力称赞。世界经济论坛(WEF)今年1月中在瑞士达沃斯举行的年会,与会的企业巨子们,开口闭口都是聊天机器人ChatGPT,可见其火红程度。 图片来源:Business Today 过...

ChatGPT机器人不仅风靡整个矽谷,微软也在2019年对OpenAI投资10亿美元,全球首富马斯克也大力称赞。世界经济论坛(WEF)今年1月中在瑞士达沃斯举行的年会,与会的企业巨子们,开口闭口都是聊天机器人ChatGPT,可见其火红程度。

ChatGPT聊天机器人,百亿美元投资的AI,有望引发人工智能新浪潮

图片来源:Business Today

过了十年,人工智慧革命已然横扫全球,也标示着我们所知的历史迈向终局。有几万年的时间,是人类发明了各种工具,让自己变得更为强大。然而人工智慧不一样,这是史上首次,权力可能是从人类的指缝间流去。

ChatGPT是什么

ChatGPT聊天机器人,百亿美元投资的AI,有望引发人工智能新浪潮

图片来源:Search Engine Journal

ChatGPT不仅仅是个聊天机器人,它能用中、英文回答你的各种问题,可以针对使用者问题给予相应的长篇回覆,问答解惑、写程式,甚至撰写论文、剧本小说诗歌等等,都难不倒它;尽管其回答事实的准确性受到批评,但因其详细和清晰的回覆而受到关注。比起过往的聊天机器人,ChatGPT证明AI技术已经发展到一个新阶段,虽然有人认为此AI系统仍然是基于“资料模型” 而没有结合人类的因果逻辑思维,但无论如何,未来这项技术会发展到什么地步,都将值得关注。

揭密ChatGPT背后的OpenAI

ChatGPT聊天机器人,百亿美元投资的AI,有望引发人工智能新浪潮

图片来源:Mashable

ChatGPT是由位于美国旧金山的OpenAI开发,而OpenAI则是由企业OpenAI LP与非营利组织OpenAI Inc.成立的人工智慧实验室,特斯拉创办人伊隆·马斯克是创办人之一,主要理念是发展友善的人工智慧技术,帮助人类社会。

2018年,马斯克因为与其他创办人对OpenAI的发展方向出现分歧意见,而离开OpenAI。2019年微软投资OpenAI高达10亿美元,替Azure云端平台服务开发人工智能技术。微软执行长纳德拉(Satya Nadella)2023年1月17日出席瑞士达沃斯"世界经济论坛"表示,

微软计划将包括ChatGPT在内的人工智慧工具,整合至公司的所有产品,并将其作为平台供其他企业使用。微软将尽快采取行动,将OpenAI的工具商业化。OpenAI开发了多款具未来感的AI产品,除了ChatGPT,还有图像产生器DALL-E 2等。ChatGPT不仅能回答问题,还能写文章和诗,而Dall-E 2能够将文字转为图像。微软继2019年对OpenAI投资10亿美元后,外媒报导微软有意加码投资,外传投资金额可能高达100亿美元。微软则是婉拒对任合潜在交易表示意见。

依托微软强大生态,ChatGPT有望快速推广。此外Buzzfeed和亚马逊亦在探索ChatGPT应用场景,正在逐步落地。AIGC风潮渐盛,应用前景广阔。ChatGPT火爆的背后折射出AIGC在全球的蓬勃发展。AIGC(人工智能生成内容)是通过AI技术来自动或辅助生成内容,21世纪10年代中期以来已经进入快速发展阶段。从发展背景看,AIGC的兴起源于深度学习技术的快速突破和日益增长的数字内容共计需求;从应用价值方面看,AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎,为数字经济发展注入全新动能。

ChatGPT它能做到什么事

ChatGPT聊天机器人,百亿美元投资的AI,有望引发人工智能新浪潮

图片来源:USA Herald

ChatGPT是由OpenAI开发的自然语言处理(NLP)模型"GPT-3" 延伸出的"GPT-3.5",可以透过大量数据,来分析和理解输入文本的含义,并判断上下文来生成相应、连贯的回应。它可以通过人工智能模型来与用户对话,并自动理解用户的讯息,提供更精确、更有价值的信息,具有高度的自然语言理解能力和智能的回应方式。GPT-3这个模型也是当前最大的语言处理模型之一,拥有1,750亿个参数,内容大部分来自网络,包括数十万条维基百科条目、社群贴文和新闻,让ChatGPT能够相当自然地组织语句。

消息指出,虽然ChatGPT仍有一些限制,就是网路上找的资料不一定全对,但ChatGPT应用的效果比预期好非常多,任何事都可以与它聊,ChatGPT还能帮忙写程式或是Debug,目前可能无法完全取代写程式的工程师,但它可以给你一个简单的框架,然后使用者再自行修改。ChatGPT也能撰写文章,它会先给使用者大架构,虽然有些细节有误,但使用者也可进行微调,但如果是答案非常明确的文章,ChatGPT就不太适用。

人工智能的现状

ChatGPT聊天机器人,百亿美元投资的AI,有望引发人工智能新浪潮

图片来源:South China Morning Post

在百度搜索中,人工智能被定义为是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。究其本质是对人的思维的信息过程的模拟。简单点理解就是,人工智能可以像人一样思考并且辅助人类享受更具有效率的生活。

人工智能已逐渐走向成熟,如今悄无声息地走进了千家万户,成为了人类日常生产生活的重要一环。埃森哲面向全球领先企业1600余名高管和数据科学家的调研发现,近75%的企业已将AI整合至自身业务战略当中,并对30%的AI试点项目进行了后续扩展,以期取得规模化成效,42%的受访企业表示AI项目回报超出了预期。而未达到预期的仅为1%。人工智能正在逐渐成为企业的创新型驱动器,加速产品研发速度,从多层次多维度上极大程度地提升了客户的体验。当前针对人工智能的研究主要集中在机器学习和深度学习领域。基本上所有AI模型的构建都会运用机器学习,作为人工智能的核心,机器学习是使计算机具有智能的根本途径。而深度学习则指的是,通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征的神经网络化的深度置信网络。也就是说深度学习更好地模拟了人类的大脑,通过多个隐藏层的多层感知器形成了深度学习结构。

然而人工智能发展至今依旧存在一定的局限性。首先AI不会自主跨领域学习,比如美团训练的AI可以给用户推送适合的外卖,但是用户无法让美团的AI帮自己打车。AI需要对单一领域进行研究,即使是火爆全球的ChatGPT本质上也是一款语言处理人工智能,尚无法面面俱到。同时AI的构建需要海量的数据。以OpenAI为例,2018年第一代GPT的参数量就有1.17亿,而2020年5月发布的GPT-3的参数量已经达到了1750亿,虽然当前ChatGPT的参数量尚未公布,但毫无疑问也是巨量的。

与此同时,人工智能的研究需要大量的资金支持,以我们上文提到的OpenAI Five为例,OpenAI每天使用256块GPU和13万块CPU训练它。当前的AI产业随着快速地发展,逐渐走向了一场拼数据、拼算力的没有硝烟的战常人工智能或许无法在三年内对我们的生产生活方式带来彻底的变革,但在不久的将来,AI的普及和利用将成为历史的趋势和使命。

科技巨头为何纷纷力捧

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图片来源:Dailyio.com

根据彭博最新消息指出,微软未来几年将向人工智能工具ChatGPT的创建者OpenAI投资100亿美元,自去年11月推出以来,ChatGPT在互联网名声大噪,几天之内就积累了超过100万用户,并引发了关于AI在工作场所所起作用的讨论。微软已经在2019年向OpenAI投入了10亿美元,并在2021年再次投资,OpenAI需要微软的资金和云计算能力来处理海量数据,并运行日益复杂的模型,从而让DALL-E之类的程序基于少量文字就能生成逼真的图像,如果在ChatGPT对话框中输入问题,其可以生成令人惊讶的类似于人类的对话文本。

微软董事长兼执行长Satya Nadella在声明中表示,“我们与OpenAI建立了伙伴关系,共同目标是负责任地推进尖端人工智能研究,并民主化人工智能使其成为新技术平台”。声明中详述了投资决定,但没有披露金额。一位知情人士称,投资将分多年进行,总规模为100亿美元。

2023 关于ChatGPT 等AI 发展的预测

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图片来源:Emarsys.com

Smartling AI与机器翻译副总裁Olga Beregovaya受访时表示,她认为ChatGPT重塑了机器翻译。Smartling是一家云端智慧翻译服务公司,在内文交付翻译前、透过ChatGPT GPT-3模型在后台编辑过程中改进翻译内文来源。ChatGPT改变了大众对未来的认知,最特别的是这是一项现在就够实用、并且迅速推进的科技,人们同步了解这项新技术、无论是如何使用它还是如何防止它被滥用。

OpenAI正努力避免让旗下产品在亮相后引爆文化冲击。企业与供应商若有心启用,ChatGPT和其他生成式AI工具可能会在2023年对企业产生惊天动地的变化。红杉资本指出,生成式人工智慧将有望创造出数兆美元的经济价值。

值得信赖、与人类价值观保持一致的通用人工智慧,届时会来自结构化程度更高、内建知识更多的系统,并至少结合了一定程度的用于推理和规划的显式工具,这些都是GPT等系统所缺乏的。在十年,或许更短的时间内,人工智慧的重点将从纯粹关注扩展大型语言模型,转移到关注将它们与广泛的其他技术整合。等到了2043年撰写回顾的时候,知识史学家将会得出结论,一开始我们的研究方向过于强调大型语言模型,然后钟摆逐渐摆向具有更深理解力、更结构化的系统,这是关键转变。


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