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从 Watson 到 ChatGPT:AI 聊天机器人和局限性 “人工智能可以学习

2024-05-15 03:27:12 [百科] 来源:避面尹邢网

从 Watson 到 ChatGPT:AI 聊天机器人和局限性

作者:科技狠活与软件技术 人工智能 ChatGPT 在企业采用方面还有很长的天机路要走。此博客解释了当前形式的器人 ChatGPT 的局限性。 ChatGPT 在企业采用方面还有很长的和局路要走。此博客解释了当前形式的限性 ChatGPT 的局限性。

ChatGPT 的天机发布及其提供的响应将 Conversation AI 带回了最前沿,并通过简单的器人 Web 界面让每个人都可以使用 Conversation AI。我们看到了许多创造性的和局方式来使用 ChatGPT 以及它可能如何影响未来以及围绕它是否会取代 Google 搜索引擎和工作的问题。

好吧,限性让我们通过以下分析来解决这个问题。天机

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从早期的器人Watson 系统到ChatGPT,对话式 AI 仍然存在一个基本问题。和局

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缺乏领域智能。限性​

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虽然 ChatGPT 在对话式 AI 领域无疑取得了进步,天机但我想从我的器人书中提到以下内容——真正的 AI:聊天机器人(2019 年出版)。

“人工智能可以学习,和局但不能思考。”

关于如何使用人工智能系统的输出,思考总是留给人类。人工智能系统及其知识将始终局限在它所学的知识范围内,但永远不能在需要领域专业知识和智能的地方进行泛化(像人类一样)。

领域智能的一个例子是什么?

举一个简单的例子,您要求对话式人工智能代理“为短裤和纱丽推荐服装”。

从根本上说,任何技术人员都会将它们视为两种不同的选择——将服装与短裤搭配,将服装与纱丽搭配,或者提出澄清问题,或者暗示这些选项是不相交的,不能组合。

但是对于 ChatGPT(或任何通用对话式 AI),响应如下所示。显然,在不了解领域和上下文的情况下,试图填写一些回复。这是一个非常简单的例子,但复杂性呈指数增长,因为需要深厚的专业知识和相关性——就像医生推荐治疗方案一样。这正是我们在使用 AI 代理解决健康问题时看到许多失败的确切原因。他们试图训练通用人工智能,而不是构建领域专家人工智能系统。

这个生成式对话 AI 系统的另一个问题如下:

可解释性——让 AI 输出可以解释它是如何到达的。我在我之前的博客中对此进行了描述 – Responsible And Ethical AI

信任和推荐偏差——正确的推荐和适应性。我已经在我之前的博客中对此进行了解释。

有关更多详细信息,我在我的简短电子书 –真正的人工智能:聊天机器人(2019)中解释了这个概念。

您可以在我的网站上在线找到这本书或注册免费视频课程。

此博客的目的是让人们了解 ChatGPT 及其当前的局限性。任何技术通常都有一系列限制,了解这些限制将有助于您在设计和开发解决方案时牢记这些限制。

ChatGPT 无疑会推动对话人工智能的发展,而构建它需要花费大量的时间和精力。然而,企业采用它还有很长的路要走。

为了使 ChatPT 与企业采用相关,我们需要以下内容:

  • 领域适应性
  • 领域情报
  • 可解释性
  • 透明度
  • 无偏见
  • 隐私
  • 可扩展性——用于训练和推理的计算能力
  • 降低环境足迹

在我看来,ChatGPT 和其他 AI 聊天机器人将类似于任何其他工具来帮助您获取所需信息,您将利用您的思维和智慧来完成工作。

所以,高枕无忧;当前版本的 ChatGPT 不会取代任何需要思考和深厚专业知识的东西!!

责任编辑:华轩 来源: 今日头条 人工智能ChatGPT聊天机器人

(责任编辑:热点)

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