大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于gpt3什么語言的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、GPT的auto-regressive語言模型架構(gòu)在信息表示方面有什么架構(gòu)上的缺陷？具體如何改進(jìn)？

• 2、chatpgt是什么

• 3、算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是筑基新基建的最優(yōu)解？

• 4、圖靈測試已經(jīng)過時？現(xiàn)在有更高級的算法嗎？

一、GPT的auto-regressive語言模型架構(gòu)在信息表示方面有什么架構(gòu)上的缺陷？具體如何改進(jìn)？

1） GPT

在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有著驚艷的表現(xiàn)，其生成的文本在上下文連貫性和情感表達(dá)上都超過了人們對目前階段語言模型的預(yù)期。僅從模型架構(gòu)而言，GPT-2 并沒有特別新穎的架構(gòu)，它和 transformer 的 Decoder 類似。相比較于GPT-1，GPT -2 使用了更大的預(yù)料，更大和更深的模型。

從transformer的decoder里移除了decoder對encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的過程。

GPT是一個語言模型，每一個時刻只能看見當(dāng)前時刻前面時刻的信息，是一個auto regressive的過程。

GPT2，hidden state的大小有變化，根據(jù)層數(shù)的多少有small，medum，large，extra large的劃分。

GPT的訓(xùn)練過程是交叉式的預(yù)測下一個單詞，測試的時候是輸入一個句子生成另外一個句子。

GPT的預(yù)訓(xùn)練就是訓(xùn)練一個語言模型。而bert的預(yù)訓(xùn)練是masked language model和nsp的任務(wù)。

GPT由多個decocer block組成，每一個decoder block由masked self-attention和feed forward neural network組成。

一個timestamp的hidden state經(jīng)過線性層轉(zhuǎn)換為vocab size大小的embedding， 然后經(jīng)過softmax，算出每個詞匯的概率，找出其中概率最大的詞作為預(yù)測輸出，然后下一個時刻的詞作為真實輸出，計算兩者的cross entropy來訓(xùn)練模型。

每一個timestamp后面的位置都mask掉，設(shè)置一個負(fù)無群大的值，做softmax的時候，該位置的值就為0。

2）總結(jié)

• transformer decoder的構(gòu)造

• 預(yù)訓(xùn)練的時候做語言模型的訓(xùn)練

• GPT2用更多更深的block

• BERT是做NLU，generation做不了

• GPT天生就是語言模型，非常適合做generation的任務(wù)，在bert里能做的在gpt里也可以做

除了GPT-2 ，GPT-3依舊延續(xù)自己的單向語言模型訓(xùn)練方式，只不過把模型尺寸增大到了1750億，并且使用45TB數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練

二、chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI開發(fā)的大型預(yù)訓(xùn)練語言模型。這是GPT-3模型的一個變體，經(jīng)過訓(xùn)練可以在對話中生成類似人類的文本響應(yīng)。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架構(gòu)，這是一種使用自注意力機(jī)制處理輸入數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Transformer架構(gòu)廣泛應(yīng)用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務(wù)。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進(jìn)行對話的聊天機(jī)器人。這對客戶服務(wù)很有用，因為它提供了有用的信息或只是為了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事項:

支持中文和英文，都可以問，它不是Siri這種機(jī)器人，他是一種生產(chǎn)力的工具，要把它當(dāng)作真實的人來對話，可以讓它改進(jìn)，支持上下文多輪對話，放心大膽的問，每次回答的字?jǐn)?shù)有應(yīng)該有限制，可以使用“繼續(xù)問”等來追問，它會繼續(xù)寫。

AI屆已經(jīng)進(jìn)入新的范式，學(xué)會提問題會越來越重要

三、算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是筑基新基建的最優(yōu)解？

在“新基建”浪潮下，人工智能正成為經(jīng)濟(jì)增長的新引擎，各行各業(yè)開啟智能化升級轉(zhuǎn)型。算力在其中扮演了重要角色，是國家未來競爭力的集中體現(xiàn)。但事實是，在發(fā)展的過程中，高速增長的海量數(shù)據(jù)與更加復(fù)雜的模型，正在為算力帶來更大的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)為算力不足，效率不高。

算力誠可貴：數(shù)據(jù)、算法需要更多算力支撐

眾所周知，在人工智能發(fā)展的三要素中，無論是數(shù)據(jù)還是算法，都離不開算力的支撐，算力已成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵要素。

IDC發(fā)布的《數(shù)據(jù)時代2025》報告顯示，2018年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為33ZB (1ZB=1萬億GB)，到2025年將增長到175ZB，其中，中國將在2025年以48.6ZB的數(shù)據(jù)量及27.8%的占比成為全球最大的數(shù)據(jù)匯集地。

另據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)顯示，到2030年數(shù)據(jù)原生產(chǎn)業(yè)規(guī)模量占整體經(jīng)濟(jì)總量的15%，中國數(shù)據(jù)總量將超過4YB，占全球數(shù)據(jù)量30%。數(shù)據(jù)資源已成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，更多的產(chǎn)業(yè)通過利用物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、電商等結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源來提取有價值信息，而海量數(shù)據(jù)的處理與分析對于算力的需求將十分龐大。

算法上，先進(jìn)模型的參數(shù)量和復(fù)雜程度正呈現(xiàn)指數(shù)級的增長趨勢。此前 Open AI 發(fā)表的一項研究就顯示，每三到四個月，訓(xùn)練這些大型模型所需的計算資源就會翻一番（相比之下，摩爾定律有 18 個月的倍增周期）。2012 至 2018 年間，深度學(xué)習(xí)前沿研究所需的計算資源更是增加了 30 萬倍。

到2020年，深度學(xué)習(xí)模型對算力的需求達(dá)到了每天百億億次的計算需求。2020年2月，微軟發(fā)布了最新的智能感知計算模型Turing-NLG，參數(shù)量高達(dá)到175億，使用125POPS AI計算力完成單次訓(xùn)練就需要一天以上。隨后，OpenAI又提出了GPT-3模型，參數(shù)量更達(dá)到1750億，對算力的消耗達(dá)到3640 PetaFLOPS/s-day。而距離GPT-3問世不到一年，更大更復(fù)雜的語言模型，即超過一萬億參數(shù)的語言模型SwitchTransformer即已問世。

由此可見，高速增長的海量數(shù)據(jù)與更加復(fù)雜的模型，正在給算力帶來更大的挑戰(zhàn)。如果算力不能快速增長，我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當(dāng)規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)用于人工智能的訓(xùn)練學(xué)習(xí)時，數(shù)據(jù)量將超出內(nèi)存和處理器的承載上限，整個深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現(xiàn)最基本的人工智能。

效率價更高：環(huán)境與實際成本高企，提升效率迫在眉睫

在計算工業(yè)行業(yè)，有個假設(shè)是“數(shù)字處理會變得越來越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所長克里斯托弗•曼寧表示，對于現(xiàn)有的AI應(yīng)用來說卻不是這樣，特別是因為不斷增加的研究復(fù)雜性和競爭性，使得最前沿模型的訓(xùn)練成本還在不斷上升。

根據(jù)馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特校區(qū)研究人員公布的研究論文顯示，以常見的幾種大型 AI 模型的訓(xùn)練周期為例，發(fā)現(xiàn)該過程可排放超過 626000 磅二氧化碳，幾乎是普通 汽車 壽命周期排放量的五倍（其中包括 汽車 本身的制造過程）。

例如自然語言處理中，研究人員研究了該領(lǐng)域中性能取得最大進(jìn)步的四種模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人員在單個 GPU 上訓(xùn)練了至少一天，以測量其功耗。然后，使用模型原始論文中列出的幾項指標(biāo)來計算整個過程消耗的總能量。

結(jié)果顯示，訓(xùn)練的計算環(huán)境成本與模型大小成正比，然后在使用附加的調(diào)整步驟以提高模型的最終精度時呈爆炸式增長，尤其是調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)以盡可能完成詳盡的試驗，并優(yōu)化模型的過程，相關(guān)成本非常高，幾乎沒有性能收益。BERT 模型的碳足跡約為1400 磅二氧化碳，這與一個人來回坐飛機(jī)穿越美洲的排放量相當(dāng)。

此外，研究人員指出，這些數(shù)字僅僅是基礎(chǔ)，因為培訓(xùn)單一模型所需要的工作還是比較少的，大部分研究人員實踐中會從頭開發(fā)新模型或者為現(xiàn)有模型更改數(shù)據(jù)集，這都需要更多時間培訓(xùn)和調(diào)整，換言之，這會產(chǎn)生更高的能耗。根據(jù)測算，構(gòu)建和測試最終具有價值的模型至少需要在六個月的時間內(nèi)訓(xùn)練 4789 個模型，換算成碳排放量，超過 78000 磅。而隨著 AI 算力的提升，這一問題會更加嚴(yán)重。

另據(jù) Synced 最近的一份報告，華盛頓大學(xué)的 Grover 專門用于生成和檢測虛假新聞，訓(xùn)練較大的Grover Mega模型的總費用為2.5萬美元；OpenAI 花費了1200萬美元來訓(xùn)練它的 GPT-3語言模型；谷歌花費了大約6912美元來訓(xùn)練 BERT，而Facebook針對當(dāng)前最大的模型進(jìn)行一輪訓(xùn)練光是電費可能就耗費數(shù)百萬美元。

對此，F(xiàn)acebook人工智能副總裁杰羅姆•佩森蒂在接受《連線》雜志采訪時認(rèn)為，AI科研成本的持續(xù)上漲，或?qū)е挛覀冊谠擃I(lǐng)域的研究碰壁，現(xiàn)在已經(jīng)到了一個需要從成本效益等方面考慮的地步，我們需要清楚如何從現(xiàn)有的計算力中獲得最大的收益。

在我們看來，AI計算系統(tǒng)正在面臨計算平臺優(yōu)化設(shè)計、復(fù)雜異構(gòu)環(huán)境下計算效率、計算框架的高度并行與擴(kuò)展、AI應(yīng)用計算性能等挑戰(zhàn)。算力的發(fā)展對整個計算需求所造成的挑戰(zhàn)會變得更大，提高整個AI計算系統(tǒng)的效率迫在眉睫。

最優(yōu)解：智算中心大勢所趨，應(yīng)從國家公共設(shè)施屬性做起

正是基于上述算力需求不斷增加及所面臨的效率提升的需要，作為建設(shè)承載巨大AI計算需求的算力中心（數(shù)據(jù)中心）成為重中之重。

據(jù)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)Synergy Research Group的數(shù)據(jù)顯示，截至到2020年第二季度末，全球超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的數(shù)量增長至541個，相比2015年同期增長一倍有余。另外，還有176個數(shù)據(jù)中心處于計劃或建設(shè)階段，但作為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，隨之而來的就是能耗和成本的大幅增加。

這里我們僅以國內(nèi)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)為例，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)有了驚人的耗電量。據(jù)《中國數(shù)據(jù)中心能耗現(xiàn)狀白皮書》顯示，在中國有 40 萬個數(shù)據(jù)中心，每個數(shù)據(jù)中心平均耗電 25 萬度，總體超過 1000 億度，這相當(dāng)于三峽和葛洲壩水電站 1 年發(fā)電量的總和。如果折算成碳排放則大概是 9600 萬噸，這個數(shù)字接近目前中國民航年碳排放量的 3 倍。

但根據(jù)國家的標(biāo)準(zhǔn)，到2022年，數(shù)據(jù)中心平均能耗基本達(dá)到國際先進(jìn)水平，新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心的 PUE（電能使用效率值，越低代表越節(jié)能）達(dá)到 1.4 以下。而且北上廣深等發(fā)達(dá)地區(qū)對于能耗指標(biāo)控制還非常嚴(yán)格，這與一二線城市集中的數(shù)據(jù)中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等計算能力提升服務(wù)器，尤其是數(shù)據(jù)中心的的計算效率應(yīng)是正解。

但眾所周知的事實是，面對前述龐大的AI計算需求和提升效率的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心已經(jīng)越來越難以承載這樣的需求，為此，AI服務(wù)器和智算中心應(yīng)運而生。

與傳統(tǒng)的服務(wù)器采用單一的CPU不同，AI服務(wù)器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯(lián)的需求，為自然語言處理、計算機(jī)視覺、語音交互等人工智能應(yīng)用場景提供強(qiáng)大的算力支持，已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的重要支撐力量。

值得一提的是，目前在AI服務(wù)器領(lǐng)域，我們已經(jīng)處于領(lǐng)先的地位。

近日，IDC發(fā)布了2020HI《全球人工智能市場半年度追蹤報告》，對2020年上半年全球人工智能服務(wù)器市場進(jìn)行數(shù)據(jù)洞察顯示，目前全球半年度人工智能服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)55.9億美元（約326.6億人民幣），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成為全球AI服務(wù)器頭號玩家，華為、聯(lián)想也殺入前5（分別排在第四和第五）。

這里業(yè)內(nèi)也許會好奇，緣何中國會在AI服務(wù)器方面領(lǐng)跑全球？

以浪潮為例，自1993年，浪潮成功研制出中國首臺小型機(jī)服務(wù)器以來，經(jīng)過30年的積累，浪潮已經(jīng)攻克了高速互聯(lián)芯片，關(guān)鍵應(yīng)用主機(jī)、核心數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)等一系列核心技術(shù)，在全球服務(wù)器高端俱樂部里占有了重要一席。在AI服務(wù)器領(lǐng)域，從全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不斷刷新業(yè)界最強(qiáng)的人工智能超級服務(wù)器的紀(jì)錄，這是為了滿足行業(yè)用戶對人工智能計算的高性能要求而創(chuàng)造的。浪潮一直認(rèn)為，行業(yè)客戶希望獲得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技術(shù)的公司進(jìn)行賦能，浪潮就可以很好地扮演這一角色。加快人工智能落地速度，幫助企業(yè)用戶打開了人工智能應(yīng)用的大門。

由此看，長期的技術(shù)創(chuàng)新積淀、核心技術(shù)的掌握以及對于產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的準(zhǔn)確判斷、研發(fā)是領(lǐng)跑的根本。

至于智算中心，去年發(fā)布的《智能計算中心規(guī)劃建設(shè)指南》公布了智能計算中心技術(shù)架構(gòu)，基于最新人工智能理論，采用領(lǐng)先的人工智能計算架構(gòu)，通過算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放四大作業(yè)環(huán)節(jié)，支撐和引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、智能產(chǎn)業(yè)、智慧城市和智慧 社會 應(yīng)用與生態(tài) 健康 發(fā)展。

通俗地講，智慧時代的智算中心就像工業(yè)時代的電廠一樣，電廠是對外生產(chǎn)電力、配置電力、輸送電力、使用電力；同理智算中心是在承載AI算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放過程，讓數(shù)據(jù)進(jìn)去讓智慧出來，這就是智能計算中心的理想目標(biāo)。

需要說明的是，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心不同，“智算中心”不僅把算力高密度地集中在一起，而且要解決調(diào)度和有效利用計算資源、數(shù)據(jù)、算法等問題，更像是從計算器進(jìn)化到了大腦。此外，其所具有的開放標(biāo)準(zhǔn)，集約高效、普適普惠的特征，不僅能夠涵蓋融合更多的軟硬件技術(shù)和產(chǎn)品，而且也極大降低了產(chǎn)業(yè)AI化的進(jìn)入和應(yīng)用門檻，直至普惠所有人。

其實我們只要仔細(xì)觀察就會發(fā)現(xiàn)，智算中心包含的算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放，可謂集AI能力之大成，具備全棧AI能力。

這里我們不妨再次以浪潮為例，看看何謂全棧AI能力？

比如在算力生產(chǎn)層面，浪潮打造了業(yè)內(nèi)最強(qiáng)最全的AI計算產(chǎn)品陣列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服務(wù)器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓(xùn)練基準(zhǔn)測試19項世界紀(jì)錄（保證充足的算力，解決了算力提升的需求）；在算力調(diào)度層面，浪潮AIStation人工智能開發(fā)平臺能夠為AI模型開發(fā)訓(xùn)練與推理部署提供從底層資源到上層業(yè)務(wù)的全平臺全流程管理支持，幫助企業(yè)提升資源使用率與開發(fā)效率90%以上，加快AI開發(fā)應(yīng)用創(chuàng)新（解決了算力的效率問題）；在聚合算力方面，浪潮持續(xù)打造更高效率更低延遲硬件加速設(shè)備與優(yōu)化軟件棧；在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智能客戶與開發(fā)者提供快速高效開發(fā)AI模型的能力，開啟AI全自動建模新方式，加速產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

那么接下來的是，智算中心該遵循怎樣的發(fā)展路徑才能充分發(fā)揮它的作用，物盡其用？

IDC調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超過九成的企業(yè)正在使用或計劃在三年內(nèi)使用人工智能，其中74.5%的企業(yè)期望在未來可以采用具備公用設(shè)施意義的人工智能專用基礎(chǔ)設(shè)施平臺，以降低創(chuàng)新成本，提升算力資源的可獲得性。

由此看，智能計算中心建設(shè)的公共屬性原則在當(dāng)下和未來就顯得尤為重要，即智能計算中心并非是盈利性的基礎(chǔ)設(shè)施，而是應(yīng)該是類似于水利系統(tǒng)、水務(wù)系統(tǒng)、電力系統(tǒng)的公共性、公益性的基礎(chǔ)設(shè)施，其將承載智能化的居民生活服務(wù)、政務(wù)服務(wù)智能化。因此，在智能計算中心規(guī)劃和建設(shè)過程中，要做好布局，它不應(yīng)該通過市場競爭手段來實現(xiàn)，而要體現(xiàn)政府在推進(jìn)整個 社會 智能化進(jìn)程的規(guī)劃、節(jié)奏、布局。

總結(jié)： 當(dāng)下，算力成為推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)的根基和我國“新基建“的底座已經(jīng)成為共識，而如何理性看待其發(fā)展中遇到的挑戰(zhàn)，在不斷高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的發(fā)展策略和形式，找到最優(yōu)解，將成為政府相關(guān)部門以及相關(guān)企業(yè)的重中之重。

四、圖靈測試已經(jīng)過時？現(xiàn)在有更高級的算法嗎？

亞馬遜Alexa副總裁兼首席科學(xué)家Rohit Prasad認(rèn)為，舊的計算標(biāo)準(zhǔn)對當(dāng)今的人工智能時代已不再具有借鑒意義。

今年是艾倫·圖靈引入“圖靈測試”概念的論文發(fā)表70周年。在這篇論文里，他回答了這個問題——“機(jī)器會思考嗎？”。該測試的目標(biāo)是確定機(jī)器能否表現(xiàn)出與人類難以分辨的對話行為。

圖靈預(yù)測，到2000年，普通人在模擬游戲中將人工智能與真人區(qū)分開的概率將不到70%，游戲中的回應(yīng)者可能是真人，也可能是人工智能，而評估者對此毫不知情。

阿蘭·圖靈

為什么20年過后，作為一個產(chǎn)業(yè)，我們還無法實現(xiàn)這個目標(biāo)呢？我認(rèn)為圖靈提出的努力目標(biāo)對我這樣的人工智能科學(xué)家來說并不是一個實用目標(biāo)。

圖靈測試充滿了限制性因素，圖靈自己在這篇開創(chuàng)性論文中就討論過其中一些。隨著如今人工智能普遍集成到手機(jī)、汽車和家庭中，一個事實越來越明顯：人們更關(guān)心他們與機(jī)器的交互是實用、無縫和透明的，實現(xiàn)機(jī)器與人真假難分的理念已經(jīng)過時。

因此，是時候讓這個70年來一直作為靈感源泉的傳奇退役了，我們需要設(shè)立一個全新的挑戰(zhàn)來賦予研究者和從業(yè)者以同樣的靈感。

圖靈測試與公眾想象力

在概念引入后的短短幾年里，圖靈測試成為人工智能學(xué)術(shù)界的北極星。

六七十年代最早出現(xiàn)的聊天機(jī)器人“伊麗莎”（ELIZA）和“帕里”（PARRY）的目標(biāo)就是通過圖靈測試。2014年，聊天機(jī)器人“尤金·古斯特曼”（Eugene Goostman）宣布它通過了圖靈測試，騙過了33%的人類裁判，讓他們誤以為自己是真人。然而，正如其他人所指出的，騙過30%人類裁判的標(biāo)準(zhǔn)是武斷的，即使這樣，這場勝利還是讓一些人覺得過時了。

然而，圖靈測試?yán)^續(xù)激發(fā)著公眾想象力。OpenAI的“生成性預(yù)訓(xùn)練”Transformer 3（GPT-3）語言模型以其擊敗圖靈測試的潛力而成為頭條新聞。同樣地，記者、商界領(lǐng)袖和其他觀察家仍然會問我：“Alexa什么時候能通過圖靈測試？”

毫無疑問，圖靈測試是衡量Alexa智能的一種方法，但這樣衡量Alexa的智能真的重要嗎？有意義嗎？

要回答這個問題，讓我們回到圖靈第一次提出這篇論文的時候。

1950年，第一臺商用計算機(jī)尚未開售，光纖電纜的基礎(chǔ)性研究又過了四年才發(fā)表，人工智能領(lǐng)域也還沒有形成，要到1956年才正式確立。如今手機(jī)的計算能力是阿波羅11號的10萬倍，再加上云計算和高帶寬連接，人工智能可以在數(shù)秒內(nèi)根據(jù)海量數(shù)據(jù)做出決策。

雖然圖靈的最初設(shè)想仍能賦予我們靈感，但將圖靈測試?yán)斫鉃槿斯ぶ悄苓M(jìn)步的終極標(biāo)志，必然會受到它剛提出時所處時代的局限。

首先，圖靈測試幾乎沒有考慮人工智能的機(jī)器屬性，比如快速計算和信息查找等，這些才是現(xiàn)代人工智能最有效的特征。

刻意強(qiáng)調(diào)騙過人類，意味著人工智能要通過圖靈測試，就必須在回答諸如“你知道3434756的立方根是多少嗎？”或者“西雅圖離波士頓有多遠(yuǎn)？”這類問題的時候做出停頓。

事實上，人工智能立刻就知道這些答案，而做出停頓讓自己的回答聽起來更像真人，并不是利用其技能的最佳方式。

此外，圖靈測試沒有考慮到人工智能使用傳感器聽、看和感受外部世界的能力越來越強(qiáng)大。相反，圖靈測試僅限于文字溝通。

其次，要想讓人工智能在今天更實用，這些系統(tǒng)需要高效地完成我們的日常任務(wù)。當(dāng)你讓人工智能助手幫你關(guān)掉車庫的燈時，你并不想發(fā)起一場對話。相反，你會希望它立刻滿足這個要求，并以一個簡單確認(rèn)比如“ok”或“好的”來通知你。

即使你與人工智能助手就一個熱門話題進(jìn)行廣泛對話，或讓它為孩子朗讀故事，你還是想知道它是人工智能而非真人。事實上，通過假裝真人來“騙過”用戶會帶來真正的風(fēng)險。想想反烏托邦的可能性，我們已開始看到散布假消息的機(jī)器人和深度虛假新聞的出現(xiàn)。

人工智能面臨全新的重大挑戰(zhàn)

與其說沉迷于讓人工智能與人類毫無差別，我們更應(yīng)該致力于構(gòu)建能增強(qiáng)人類智力、以公平和包容的方式改善我們?nèi)粘Ｉ畹娜斯ぶ悄堋?/p>

一個有價值的潛在目標(biāo)是，讓人工智能表現(xiàn)出類似人類的智能屬性——包括常識、自我監(jiān)督和語言能力，與快速搜索、記憶喚起和代表你完成任務(wù)等機(jī)器效率相結(jié)合。最終的結(jié)果是學(xué)習(xí)和完成各種任務(wù)，適應(yīng)全新的情況，遠(yuǎn)超一個普通人所能做的。

這一焦點揭示了當(dāng)前人工智能領(lǐng)域真正重要的研究——感官理解，對話，淵博的知識，高效學(xué)習(xí)，決策推理，以及消除任何不恰當(dāng)偏見（即實現(xiàn)公平）。這些領(lǐng)域的進(jìn)展可以用多種方式來衡量。

一種方法是將挑戰(zhàn)分解為多個任務(wù)。例如，Kaggle的“抽象和推理挑戰(zhàn)”專注于解決人工智能從未見過的推理任務(wù)。

另一種方法是為人機(jī)交互設(shè)計一個大規(guī)模的現(xiàn)實世界挑戰(zhàn)，比如“Alexa 社交機(jī)器人大獎賽”——一個面向大學(xué)生的對話型人工智能大賽。

事實上，當(dāng)我們2016年推出Alexa大獎賽時，我們就應(yīng)該如何評價競爭對手的“社交機(jī)器人”展開了激烈的辯論。我們是想讓人們相信社交機(jī)器人是真人，展開某種程度的圖靈測試嗎？或者，我們是想讓人工智能具備進(jìn)行自然對話的能力，從而促進(jìn)學(xué)習(xí)、提供娛樂，還是只是把它當(dāng)作一種令人愉悅的消遣？

首個獲得公民身份的機(jī)器人“索菲亞”

我們制定了一個規(guī)則，要求社交機(jī)器人在20分鐘內(nèi)與真人就包括娛樂、體育、政治和科技在內(nèi)的廣泛熱門話題進(jìn)行連貫有趣的對話。

在決賽前的開發(fā)階段，客戶會根據(jù)是否愿意與機(jī)器人再次交談來給它打分。在決賽中，獨立的人類裁判會根據(jù)連貫性和自然性以5分制為其打分。

如果任何一個社交機(jī)器人的平均對話時長達(dá)到20分鐘，并獲得4.0以上的分?jǐn)?shù)，那它就能通過這個重大挑戰(zhàn)。

雖然目前還沒有社交機(jī)器人通過這一重大挑戰(zhàn)，但這種方法正引導(dǎo)人工智能研發(fā)，使其在基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)方法的幫助下，擁有類似于人的對話能力。它優(yōu)先考慮讓人工智能在適當(dāng)情況下展現(xiàn)出幽默和同理心，而無需假裝成真人。

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