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Spectrum 的 2023 年人工智能热门故事:AI 末日、ChatGPT 幻觉、Nvidia 的成功等等

发布于:2024-06-06 编辑:匿名 来源:网络

IEEE Spectrum 的一年很可能会作为人工智能历史上最疯狂、最戏剧性的年份之一载入史册。

OpenAI 在年底推出了 ChatGPT。

当人们还在试图了解OpenAI ChatGPT的强大功能时,该公司于2018年3月发布了最新的大规模语言模型GPT-4(大规模语言模型本质上是面向消费者的应用)。

背后的大脑)。

整个春天,一些领先的专业人士都在担心不断改进的人工智能可能带来的负面后果——这些后果从令人不安到生死攸关。

首先是一封呼吁暂停先进模型开发的公开信,随后是一份风险声明、首届人工智能安全国际峰会以及美国行政命令和欧盟人工智能法案等具有里程碑意义的法规。

以下是Spectrum 2019年人工智能领域排名前10的文章,按照读者的阅读时间顺序排列。

让我们享受阅读有关今年可能载入史册的人工智能的故事……除非这一年更加疯狂。

10. AI 艺术生成器可以被滥用来制作 NSFW 图像 使用 Dall-E 2 和 Stable Diffusion 等文本到图像生成器,用户输入描述他们想要生成的图像的提示,模型会完成剩下的工作。

虽然他们有适当的保护措施来防止用户生成暴力、色情和其他不可接受的图像,但人工智能研究人员和黑客都对找出如何规避这些保护措施感兴趣。

破解是白帽子和黑帽子的新爱好。

9. OpenAI 的 Moonshot:解决 AI 价值对齐问题 OpenAI 的 Jan Leike 的问答深入探讨了 AI 价值对齐问题。

有人担心,人类可能会构建出超级智能的人工智能系统,其目标与人类的目标不一致,这可能会导致人类物种的灭绝。

这确实是一个重要的问题,OpenAI 正在投入大量资源来寻找方法,对尚不存在的问题进行实证研究(因为超级智能 AI 系统尚不存在)。

8、Nvidia 成功的秘诀 Nvidia 的 AI 加速 GPU 迎来了好年头,其 H- 无疑成为了科技领域最热门的硬件。

该公司首席科学家比尔·达利 (Bill Dally) 在一次会议上反思了推动英伟达跻身榜首的四个因素。

IEEE Spectrum 高级编辑 Sam Moore 写道:“摩尔定律只是 Nvidia 魔法的一小部分,而新的数字格式才是重要部分。

7. ChatGPT 的错觉可能会阻碍其成功困扰大型语言模型的一个问题是它们习惯于编造事实——用最自信的语气讲述不可预测的谎言。

当人们尝试将它用于真正重要的事情时(例如,在撰写法律摘要时,这种习惯就成为一个特殊问题),而一些外部专家(例如 Meta AI 的 Yann LeCun)则不同意。

对人工智能现状的十大见解 这是列表中的列表!每年,Spectrum 编辑都会分析斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所发布的大规模人工智能指数,将报告提炼成几个反映最重要趋势的图表。

今年的亮点包括训练大型模型的成本和能源需求,以及工业界在招募博士和构建模型方面相对于学术界的主导地位。

5. 令人毛骨悚然的新数字来世产业 以下摘录来自 Wendy H. Wong。

的书《我们,数据》。

允许您录制一个故事,其他人可以稍后通过提问来回放。

有一些例子表明,人们根据已故亲人留下的数据构建自己的数字复制品。

4. AI Apocalypse:记分卡 该项目位于 Spectrum。

当编辑们讨论真正智能人工智能的实践者(在该领域工作了几十年的人)在两个重要问题上持有如此截然不同的观点时,这是多么令人惊讶。

也就是今天的大规模人工智能。

语言模型是否预测人工智能将很快实现超人的智能,这种超智能的人工智能系统是否会为智人带来厄运?为了帮助读者了解各种观点,我们创建了一个记分卡 3。

多年的数学打开了人工智能的神秘黑匣子。

众所周知,为当今人工智能提供动力的神经网络是黑匣子。

Spectrum 的 2023 年人工智能热门故事:AI 末日、ChatGPT 幻觉、Nvidia 的成功等等

研究人员向他们提供训练数据并查看结果,但对中间发生的事情不太了解。

一组研究流体动力学的研究人员决定使用傅里叶分析(一种用于识别已存在约 2 年的模型的数学技术)来研究 Duolingo 的 AI 如何向您学习。

学习内容 本文是 Spectrum 的标志性深入研究文章之一,由构建该技术的专家撰写的专题文章。

他们解释说,在这种情况下,是语言学习应用程序 Duolingo 背后的人工智能团队。

如何开发 Birdbrain,这是一个人工智能系统,利用教育心理学和机器学习来提供适当难度的课程,以保持用户的参与度。

1. GPT-4的流行度已经消退。

频谱读者有逆向思维,所以他们非常喜欢罗德尼·布鲁克斯的问答。

他称自己是人工智能怀疑论者,并在该领域工作了数十年。

布鲁克斯并没有称赞 GPT-4 是迈向通用人工智能的一步,而是提请人们注意大型语言模型从一项任务推广到另一项任务的难度。

“大型语言模型擅长的是回答它们听起来应该是什么样子,但这与它们应该是什么样子的答案不同,”他说。

【全年计划】ACT国际商报旗下两本优秀杂志:《化合物半导体》 & 《半导体芯科技》 全年研讨会计划已出炉。

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