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人工智慧可以说是一个目标,是一个我们想要达到的目标。它不是一个单一的技术,并没有哪一个技术叫做人工智慧,人工智慧是一个目标。
生成式人工智慧是要机器产生复杂而有结构的物件。比如说文章,文章也有一连串的文字所构成的。比如说影像,影像是由一堆像素所组成的。比如说语音,语音是由一堆取样点所组成的。所谓的复杂有结构又是什么意思呢?这个复杂到底应该要复杂到什么程度呢?要复杂到没有办法穷举。
没有办法穷举到底是什么意是呢?
我们来想象一个情景,今天你在ChatGPT上跟他说,用100个字写一篇100字的文章。想想看,假设你要写一篇100字的文章,到底有多少种可能性?你要把各种不同各式各样的中文的字组起来,组成100字的文章到底有几种可能呢?这个都是我们高中学过的排列组合的问题。
我们假设中文常用的字是一千,当然中文实际上常用字是远超过1000了。为了计算方便,就假设是1000。好,那一百字的文章有多少可能性呢?就是把一千连成100次,一千连成100次是多少?是1000的100次方,也就是十的300次方。
十的300次方是一个很大的数目吗?它是一个大到不可思议的数目,宇宙中原子的数目估计只有10的80次方而已。所以今天当机器要写一个100字的文章的时候,它的可能性有十的300次方那么多。而机器要从十的300次方里面挑出一个合理的答案作为他给你的答复。所以这显然是一个非常困难的问题。当机器解这个生成式AI的问题的时候,他是要从近乎无穷的可能中找出一个适当的组合。
分类问题是一种在有限选项中做出选择的问题,不是生成式AI。
有什么样的问题可以归类为分类的问题呢?举例来说,gmail有这个垃圾邮件侦测的功能,有时候它如果侦测到一封信是垃圾邮件,会自动放到垃圾邮件夹里面。Gmail在做垃圾邮件侦测的时候,只有两个选项,给他一封信,他只有两个可得的答复是垃圾邮件或不是垃圾邮件。这种选项有限的情况下,就不是生成式AI或你作为一个影像
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