В последние недели невозможно не заметить огромное количество статей, видео на YouTube, записей в Twitter и LinkedIn, посвященных GPT-3, а точнее созданному OpenAI чат-боту под названием ChatGPT, который недавно стал доступен более широкой аудитории. Специалисты прогнозируют, что это революция, и новый инструмент сможет взять на работу представителей многих профессий. Действительно ли есть чего бояться?
Ажиотаж по поводу возможностей ChatGPT ни в коем случае не преувеличен — крупные компании тоже видят этот потенциал. Все крупные игроки на рынке технологий вкладывают огромные средства в ИИ и строят целые отделы, посвященные этой теме. Компания OpenAI отлично уловила этот интерес. Через несколько дней после сообщений об инвестициях Microsoft в OpenAI мы узнаем, что… создателям ChatGPT подбрасывают еще 10 миллиардов долларов, которые они вложат в ближайшие годы. Особенно в контексте недавних увольнений в компании из Редмонда вы можете увидеть приоритеты Microsoft.
Конечно, компании OpenAI следует отдать должное за то, что она отлично распространяла свой продукт. Все говорят, обсуждают, пишут и спорят о ChatGPT. В «ленте» каждой социальной сети полно записей типа «10 способов, которыми ИИ поможет вам в работе», рассуждений о том, кто потеряет эту работу, а также признаний типа «весь мой код и электронные письма клиентам написаны для меня искусственный интеллект» (неважно, разумно ли хвастаться этим публично) или «Я больше не использую Google для поиска информации».
В то же время есть примеры ошибок и сбоев при попытке работы с ChatGPT. Можно задаться вопросом — действительно ли мы понимаем, какой инструмент у нас в руках, что он может делать и каковы его ограничения?
Что такое ChatGPT?
ChatGPT — это чат-бот, основанный на языковой модели GPT-3. GPT-3, с другой стороны, является расширением языковой модели GPT (Generative Pre-training Transformer) и был разработан для проведения бесед на основе предоставленных ему вопросов и ответов. ChatGPT способен понимать контекст и отвечать на вопросы, выдавая последовательные и логичные ответы.
Он построен на основе нейронной сети, состоящей из множества скрытых слоев. Эта сеть способна изучать закономерности из предоставленных ей данных и использовать их для получения ответов на новые вопросы. ChatGPT также способен запоминать новые слова и фразы, поэтому его способность отвечать на вопросы постоянно расширяется.
Модель GPT-3 была разработана OpenAI, исследовательской компанией искусственного интеллекта. OpenAI специализируется на создании языковых моделей, таких как GPT, которые способны изучать и понимать человеческий язык и отвечать на вопросы так же, как это делают люди.
В свою очередь, ChatGPT (бот) был разработан, чтобы позволить людям общаться с компьютером так же, как мы разговариваем с другими людьми. Его можно использовать для различных целей, таких как предоставление информации, решение проблем или просто сопровождение разговора. Таким образом, ChatGPT является полезным инструментом для людей, которые хотят общаться с компьютером более естественным образом.
Но чем ChatGPT не является?
В Интернете мы часто можем найти примеры некорректного использования ChatGPT — часто с забавным или печальным результатом. Это происходит из-за непонимания ограничений этой модели и непонимания того, что она не может делать .
ChatGPT может отвечать на вопросы и давать последовательные и логичные ответы на основе предоставленных ему входных данных. Всего столько и столько. Однако ChatGPT не человек и не имеет собственного мнения или эмоций. Поэтому ответы, полученные с помощью ChatGPT, не следует рассматривать как выражение взглядов или эмоций самой модели.
Кроме того, ChatGPT — это языковая модель, и ее не следует использовать для целей, требующих других типов навыков или способностей. Например, ChatGPT не следует использовать для обработки данных, кроме как для генерации текста.
Другими словами, ChatGPT не является моделью знаний или экспертной базой и поэтому не должен быть источником важной информации. Поскольку, как я уже упоминал, ответы, полученные с помощью ChatGPT, основаны на предоставленных ему входных данных и не являются выражением мнений или эмоций самой модели, для принятия важных решений или поиска следует использовать другие, более надежные источники. для важной информации.
Является ли ChatGPT искусственным интеллектом? Объясним основные понятия
- Искусственный интеллект ( ИИ ) — это отрасль информатики, которая занимается созданием компьютеров и систем, способных выполнять задачи так же, как люди, такие как понимание языка, обучение, принятие решений и решение проблем.
- Нейронные сети — это математические модели, имитирующие структуру и функции человеческого мозга . Нейронные сети состоят из множества слоев взаимосвязанных нейронов, способных изучать закономерности из получаемых ими данных и использовать их для решения новых задач.
- Модель GPT ( Generative Pre-training Transformer ) — это языковая модель. Он может генерировать тексты на основе предоставленных ему входных данных и может изучать новые слова и фразы. Модель GPT широко используется в различных приложениях, таких как генерация текста, перевод и ответы на вопросы. ChatGPT — это его расширение, специально разработанное для общения в чате.
- Сильный искусственный интеллект ( общий искусственный интеллект ) — это, вероятно, несуществующая модель искусственного интеллекта со всеми чертами, приписываемыми человеческому разуму. В частности, это такие уникальные навыки, как креативность или инициативность. Есть два основных подхода к созданию сильного ИИ. Первый — это функционалистский подход, также известный как поведенческий. Он основан на предположении, что любое человеческое поведение можно воспроизвести, имитируя его — если мы не можем отличить искусственный интеллект от «настоящего человека», значит, с этим подходом мы добились успеха. Второй — редукционистский подход. Согласно этому подходу структуры человеческого мозга должны быть отражены в виде искусственной нейронной сети.
- Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, посвященная алгоритмам, которые автоматически улучшаются благодаря опыту в форме воздействия данных. Алгоритмы машинного обучения строят математическую модель для прогнозирования или принятия решений. Одна из форм машинного обучения называется обучение с учителем, т. е. во время которого результаты проверяются человеком для обеспечения их качества. Это именно тот подход, который использует OpenAI.
Подводя итог этому мини-глоссарию терминов, можно сказать, что ChatGPT — это, конечно же, пример искусственного интеллекта. Однако это очень широкое понятие и включает в себя как распознавание изображений, например, в Google Фото, так и нейронные сети, выявляющие отклонения от среднего при анализе медицинских данных. К сожалению, в Интернете есть способ свалить все эти термины «в один мешок».
Заменит ли ИИ журналистов?
Мы не можем сказать, что будет в будущем, но на данный момент используемые модели не могут заменить журналистскую работу. Тексты, созданные языковыми моделями, такими как ChatGPT, являются результатом статистического анализа ранее написанных текстов. Модель выбирает наиболее вероятные результаты для заданной темы и контекста, что вряд ли можно назвать творчеством, но ближе к ловкому плагиату. В модели также отсутствует инициатива, проверка фактов и возможность расширения контекста. Из-за того, что ТШП-3 является моделью языка, а не знаний, она иногда просто на равных относится к фактам и выдумкам.
Самое смешное, что такое использование искусственного интеллекта было предсказано еще в 1972 году Станиславом Лемом. В рассказе «137 секунд», опубликованном в еженедельнике Przekrój , он описывает компьютер в редакции газеты, который способен переписывать текст, когда выявляются новые факты (число жертв катастрофы изменилось), или добавить абзац журналистской "ваты", когда отсутствуют факты (какие-то клише о том, что обе команды проявили храбрый настрой во время матча или что собравшиеся болельщики были эмоциональны). Именно так сейчас работает искусственный интеллект в контексте работы журналиста.
Пример: чат-бот, который говорит, но не проверяет факты
Пример отсутствия чувства фактчекинговой реальности — ситуация, свидетелем которой я стал сам во время разговора с ботом OpenAI. Я спросил его, как выглядел основатель и бывший генеральный директор Microsoft Билл Гейтс. Бот ответил, что носит деловой костюм и бородку. Лошадь с скандалом тому, кто найдет фотографию Билла Гейтса с козлиной бородкой, а его повседневный стиль в одежде когда-то был шоком для других членов руководства компании.
Я решил исправить ChatGPT и получил автоматическую формулу "вы правы, извините за путаницу". Приводит ли это к модификации знаний в процессе машинного обучения? Я очень сомневаюсь. Таким образом, OpenAI подвергнет себя манипуляциям, к которым пользователи Интернета всегда готовы. Достаточно вспомнить случай с Тэем, ботом, созданным Microsoft в Твиттере, который всего за один день стал шовинистом, фашистом и расистом — и все благодаря «обучению» интернет-пользователей.
На рынке есть больше инструментов этого типа, часто коммерческих, поддерживающих творческую работу, например, copy.ai или WriteSonic. Сегодня многие люди хвастаются в социальных сетях тем, что пишут все электронные письма и рекламный контент, используя инструменты этого типа. Однако это может привести к ухудшению их качества.
Заменит ли ИИ программистов?
Работа программиста – это специфическая работа. Отчасти это очень творческая работа. Он направлен на преобразование бизнес-требований в код, модель данных, поведение приложения. С другой стороны, это несколько подражательно - создание т.н. шаблонный код , т. е. код, написанный для того, чтобы код, реализующий бизнес-логику, работал, часто занимает значительную часть времени инженера-программиста. Этот код, например, устанавливает соединение со службой или базой данных REST или стандартный поток, такой как фильтрация или поиск в структурах данных.
Именно в создании этого воспроизводимого кода искусственный интеллект может наиболее полно поддерживать работу программиста. Пишу "помощь" специально, потому что заменой программиста это назвать сложно, как дрель не заменяет столяра.
Таких решений на данный момент очень много, некоторые из них отлично интегрируются со средами программирования. Самые известные решения — Copilot от GitHub и Intellicode, встроенный в Visual Studio. Оба этих решения созданы дочерними компаниями Microsoft.
Copilot предлагает код на основе имени функции или комментария, он может грамотно переписать кусок кода и «угадать», что мы пытаемся написать, сохраняя локальные имена переменных и классов. Это отличный инструмент, к сожалению, были обвинения в том, что ИИ второго пилота обучался на... чужом коде, поэтому предлагаемые решения могут быть защищены авторским правом.
Что общего у этих решений? Готовая, продуманная объектная модель, позволяющая расправить крылья искусственного интеллекта. Эта модель пока должна быть создана человеком, потому что ИИ недостаточно знает о реальном мире, чтобы предложить ее. Это хорошо иллюстрирует моя авантюра с ChatGPT, которую я попросил решить простую программную задачу.
Пример: ИИ представляет себе часы
Информационный бюллетень Daily Coding Problem отправляет заинтересованным программистам одно задание по программированию каждый день — особенно те, которые появляются в различных компаниях во время собеседований при приеме на работу. Несколько недель назад встала задача написать программу, которая по заданному времени вычисляла бы угол между стрелками часов в заданное время. Это довольно просто — я думаю, что большинство из нас сделали бы это даже в Excel. Вопрос, однако, заключался в следующем: при каких значениях часов угол равен нулю - то есть по-человечески говоря, когда стрелки часов совпадают. Это немного сложнее, но решаемодля начинающего программиста. К сожалению, ChatGPT даже не начинающий программист - и главное, он не человек и часов не видел. Он написал код, правильно измеривший угол, но в ответ написал: «Угол между стрелками равен нулю в 12:00 и 0:00».
Я ответил, что думаю, что стрелки перекрываются каждый час. Искусственный интеллект, как обычно, согласился со мной, добавив, что подсказки перекрываются каждый круглый час. Что явно не соответствует действительности.
Вопреки тому, что говорится в учебниках и видео на YouTube «как писать код, не будучи программистом, используя ChatGPT», это не инструмент для написания кода. Интересно, что в портфолио OpenAI есть такая модель. Это называется OpenAI Codex , модель, специализирующаяся на написании кода, в частности, на преобразовании естественного языка в код на желаемом языке программирования. Это специализированная модель, основанная, как и ChatGPT, на GPT-3.
Заменит ли искусственный интеллект переводчиков?
Будучи моделью естественного языка, обработка текстов наиболее близка к ней. Он отлично справляется с переводческими задачами, часто позволяя понять текст на другом языке вместе с его контекстом.
Полученный текст не является литературным произведением, и в нем довольно часто встречаются ошибки. Переводчику еще многое предстоит сделать, но, как и в работе программиста, ему сможет помочь искусственный интеллект.
Можем ли мы знать, что текст был написан искусственным интеллектом?
Хотя нет ничего плохого в том, чтобы поддерживать свою собственную работу с помощью искусственного интеллекта или чат-бота, такого как ChatGPT, заявление о том, что работа, выполненная ИИ, является вашей собственной, может быть мошенничеством. Это, безусловно, тот случай, когда мы пытаемся использовать такой текст, например, в школе, вместо домашнего задания, которое мы должны написать сами.
Можем ли мы проверить, что текст был написан человеком? На данный момент (все еще) да. Есть инструменты, проверяющие степень оригинальности текста — тексты от ИИ не отличаются особой оригинальностью. Степень достоверности результата таких средств достаточно велика.
Одним из таких решений является GPTZero — инструмент для учителей, позволяющий с высокой степенью достоверности проверить авторство текста. В настоящее время продукт находится в стадии закрытого бета-тестирования . Глядя на то, как часто в последнее время мы получаем сообщения о том, что учащиеся используют ChatGPT для написания домашних заданий, учителям следует как можно скорее ознакомиться с этим решением.
Что нас ждет в будущем? GPT-4 должен быть революцией, но так ли это на самом деле?
Решения на основе GPT-3 будут становиться все лучше и лучше и будут лучше писать на естественном языке. Дальнейшие модели, разработанные OpenAI и другими компаниями, также находятся в стадии подготовки, и, учитывая огромные инвестиции компаний, упомянутых во введении, работа будет продвигаться быстрее и интенсивнее.
OpenAI готовит GPT-4, вокруг которого уже ходят легенды. В инфографике, разошедшейся по Интернету, было утверждение, что GPT-4 будет иметь… триллионы параметров.
Хотя это звучит сенсационно, это неправда; Эти выводы были подтверждены Сам основатель OpenAI Сэм Альтман в недавнем интервью . Непонимание возникает из-за того, что количество параметров не переводится в качество модели, а скорее их выбор или метод проверки в обучении с помощью. Само существование такого слуха подтверждает не только большой энтузиазм, но и непонимание концепции искусственного интеллекта. Интересно, что сам основатель OpenAI говорит в интервью, что нам не стоит слишком горячиться , потому что с нынешними ожиданиями нас ждет разочарование.
В последние дни также появился доступ к моделям OpenAI в разделе когнитивных инструментов в Azure — коммерческом облаке Microsoft . Это может стать самым большим прорывом, потому что разработчики смогут использовать инструменты OpenAI в своих приложениях, написав всего несколько строк кода. Это правда, что OpenAI также предоставляет свои модели в виде API, но Azure обеспечивает наибольший диапазон и масштабируемость. Доступ к API позволяет превратить сервис GPT-3 из игрушки во что-то, что разработчики могут использовать для создания полезных программ, других сервисов и приложений. Хорошим примером этого является статья разработчика Мате Маршалко в Medium , где он описывает, как он построил, используя доступ к GPT-3 API, Siri и приложение Shortcuts для iOS, умную систему управления.умный дом , то есть интеллектуальные домашние устройства.
В отличие от обычного помощника, благодаря использованию искусственного интеллекта, нам не приходится буквально выдавать, что нам нужно и в какой комнате: достаточно сказать, например, «Я иду спать через 10 минут, настройте температура».
Различные применения ИИ в приложениях, которыми пользуются обычные пользователи, тоже начинают появляться как грибы после дождя. Сюрреалистичные и гиперреалистичные аватарки из приложения "Линза" - это игрушка - а вот, например, надстройка для браузера, объясняющая сложные тексты на иностранном языке, чтобы их мог понять человек, плохо знающий язык (или ребенок), - это это реальная выгода и настоящий прорыв. И именно такие приложения действительно ускорят адаптацию ИИ в каждой сфере нашей жизни.
