人工智能知道没人告诉它的事情
哥伦比亚大学哲学家拉斐尔·米利埃 (Raphael Milliere) 在三月份的纽约大学会议上举了另一个例子，展示了法学硕士的惊人能力。 这些模型已经表明它们可以编写计算机代码。 这令人印象深刻，但并不奇怪，因为互联网上有很多代码示例。 Milliere 更进一步，证明 GPT 也可以执行代码。 这位哲学家输入了一个计算第 83 个斐波那契数的程序。 他说，这是一个高度多步骤的推理。 机器人做对了。 当 Milliere 直接询问斐波那契第 83 个数字时，GPT 是错误的。 这表明该系统并不是简单地重复互联网。 它实际上是在执行自己的计算以获得正确的答案。
它不是一台计算机。 它缺少工作记忆等基本计算元素。 GPT 的发明者 OpenAI 承认 GPT 本身不应该能够运行代码。 此后，他们开发了一个特殊的插件，这是 ChatGPT 在回答问题时使用的工具，这使得它能够这样做。 然而，该插件在 Milliere 的演示中并未使用。 相反，他假设机器通过利用根据上下文解释单词的机制来临时记忆，这与大自然如何将其现有能力重新用于新功能的情况类似。
这种即时做出决策的能力表明法学硕士的内部复杂性远远超出了简单的统计分析。 研究人员发现这些系统似乎能够理解它们所学到的东西。 上周，在学习表征国际会议上，哈佛大学博士生 Kenneth Li 与他的人工智能研究同事麻省理工学院的 Aspen K. Hopkins 和东北大学的 David Bau 以及 Fernanda Viegas 和 Hanspeter Pfister 两人都在哈佛大学，建立了一个较小版本的 GPT 网络来研究其内部运作方式。 研究人员以文本格式输入数百万个黑白棋棋盘游戏来训练网络。 该模型近乎完美。
来源和详细信息：
https://www.scientificamerican.com/article/how-ai-knows-things-no-one-told-it/