圖靈「親自」給你講人工智能

簡介： 還沒搞懂人工智能吧，要不，讓圖靈「親自」給你講講？

若是給你一個「穿越」的超能力，你最想回到哪一個歷史名人身邊聊聊天？牛頓？霍金？仍是諾貝爾？

儘管穿越時空的技術目前還遙遙無期，但和歷史名人對話的心願已經有人幫你實現了！

最近，一個名叫AI Writer的對話網站火遍了外網，在這裏，你能夠指定歷史上幾乎全部記錄在冊的名人而且跟他們寫信，AI Writer則能夠模仿這位歷史人物的口吻和知識內涵給你回信。

好比讓牛頓給你講講萬有引力，讓居里夫人給你講講輻射，或者讓費曼給你講講量子計算機......

這聽起來有點意思啊，話很少說，快來跟文摘菌一塊兒「穿越」來一探究竟吧！

圖靈、霍金、居里夫人，通通都能模仿

這個AI Writer能夠模仿不少位名人，除了上文中提到的這些名人，還能夠問問史上第一位程序員Ada Lovelace分析機和差分機的區別，甚至是一些文學史上的名人，好比英國著名小說家Mary Shelley，能夠問問她的長篇小說《弗蘭肯斯坦》是否是反科學的，等等。

先來看看效果如何。

第一個問題嘛，文摘菌想先問問圖靈。

畢竟乍一看，這個項目是在向他70年前提出的「圖靈測試」致敬：測試者與機器隔開的狀況下，經過鍵盤向被測試者隨意提問。若是機器讓平均每一個參與者作出超過30%的誤判「對面是我的」，那麼這臺機器就經過了測試，並被認爲具備人類智能。

因此文摘菌也十分好奇，人工智能之父圖靈對這個能夠模仿歷史名人口吻回信的AI Writer會有什麼見解~

這位「圖靈」先生表示，「這我得想一下，就目前而言，我想說人們可能會對這些名人的說話方式出奇的相似而感到奇怪，並且說話還都那麼有條理。人們可能會以爲他們是在和一我的聊天。」

那若是能和霍金聊天會是一種什麼感受呢？做爲離咱們最近的物理大師，能跟霍金教授聊天但是讓Shedon暈倒級別的榮幸。

文摘菌選了一個比較小衆的概念來提問：「霍金先生，你能給咱們的讀者解釋一下什麼是霍金輻射(Hawking radiation)嗎？「

這位「霍金」先生也馬上回信了。

「有兩個要點，大家能夠在 Preskill 的書中找到，書中記錄了我精確計算後的霍金輻射。還有一點很重要，你如今可使用Bekenstein-Hawking熵方程式(黑洞熱力學)從黑洞中提取能量。「

做爲一名教師，霍金確實比圖靈更諄諄善誘，不只解釋了霍金輻射是什麼，「霍金」先生還指出，「這個公式在物理學家中並不廣爲人知，因此你最好解釋一下這個公式是什麼以及如何使用它。」

此外，這個AI Writer還模仿霍金在回信中推算驗證了一把，最後還得出了霍金公式等價於熱力學第二定律也應該被應用在黑洞上。

文摘菌看了AI Writer的回信，能夠說是小有模樣，文本也較爲連貫。雖然這些大師們的智慧與風采顯然不是一個AI就能輕易模仿到的。但站在AI的角度來講，這波操做和今年3月在GitHub上大火的「胡編生成器」以及「觀後感生成器」彷佛有些類似。

仔細探究後果不其然，這個項目也是基於OpenAI的API接口，以及今年6月OpenAI發佈的GPT-3創建起來的。

用到OpenAI的API接口，套用GPT-3強大能力

AI Writer官網顯示，這個算法使用了OpenAI的API接口，首先可以識別出人們是在給哪位名人寫信，而後能夠根據內容中的關鍵詞瞭解語義，再使用API做爲接收方，使用API的內部知識進行響應。

據做者介紹，AI Writer幾乎能夠對話歷史上全部的科學家以及文化歷史名人！因爲項目做者 AndrewMayne 是位做家，所以在平時的創做過程當中他可能須要構建一些虛擬人物，而AI Writer徹底能夠爲他在構建虛擬人物時提供一些靈感。

因而可知，OpenAI的API內部語料很是豐富，而這背後，靠的是強大的GPT-3。

這裏也給不熟悉的讀者再複習一下OpenAI在今年6月放出的大招——GPT-3。GPT-3依舊延續了此前的單向語言模型訓練方式，但GPT-3的模型尺寸大得驚人，參數量高達1750億，至關於1600個GPT1的大小，這還不包括實際訓練中須要存儲地梯度等中間變量。

所以這也致使它訓練起來很是昂貴，大概要花1200萬美金，約合人民幣8500多萬。

同時，GPT-3主要聚焦於更通用的NLP模型，所以GPT-3的主要目標是用更少的領域數據、且不通過精調步驟去解決問題，解決了當前BERT類模型對領域內有標籤數據的過度依賴以及對於領域數據分佈的過擬合的兩個缺點。

GPT-3的發佈甚至令一些業內人士感到恐慌，「這彷佛正在造成AI領域的科研壟斷」。然而GPT-3對AI行業又十分重要，甚至至少可以給深度學習「續命」5-10年。

因而可知，GPT-3豐富的語料爲AI Writer這個項目打足了氣。又話說回來，正是有着如此豐富的語料，才能讓 AndrewMayne 這樣的非專業AI領域研究者以及其餘熱愛AI技術的人員可以更容易的打造本身的AI項目。

Wired有一篇文章寫道，「GPT-3如此使人着迷，或許更多地證實了語言和人類智能存在的魅力，而非人工智能。人們在Twitter上發表的通常都是正向的誇讚，而不是指出它的缺點，這可能會在無形中誇大GPT-3。」

隨着GPT-3在AI界獲得普遍應用，就連它的發明者也在呼籲要謹慎行事。OpenAI的首席執行官Sam Altman週日在twitter上寫道，「GPT-3的炒做太過了，它仍然有嚴重的弱點，有時還會犯很是愚蠢的錯誤。」

所以，當技術的發展迎來新的突破時，咱們也仍要客觀的面對。

文章來源：https://yqh.aliyun.com/detail/17608