🔥揭秘ChatGPT：它真的那么聪明？带你科学探索人工智能的疑惑与未来🔥

编者按: 智显未来，洞见新知。中科院之声与中国科学院自动化研究所联合开设“智言智语”科普专栏，为你介绍人工智能相关知识与故事，从最新成果到背后趣闻，带你徜徉AI空间，看人工智能如何唤醒万物，让世界变得更美好 。

🌟ChatGPT引发了全球热议🔥——从各行各业的专业人士到普通大众，都纷纷加入了这场科技风暴的探讨。💡无论是对其超凡能力的惊叹，还是对未来AI发展的深思，这个话题已经触及了我们生活的方方面面。💻它不仅改变了交流方式，也引领着一场关于智慧与创新的新征程。🌍无论你站在哪一边，ChatGPT无疑正在塑造我们的未来。🎓

🎉🚀ChatGPT：开启智能探索新篇章🔍💡 你是否对它的强大能力心存疑惑？🤔我们带你揭秘ChatGPT背后的科技奥秘，探讨其对社会的深远影响🌍。未来之路，AI将如何塑造世界？🎓让我们一起跨越认知边界，迎接变革的挑战与机遇！💡🚀#ChatGPT探索 #人工智能影响 #未来发展可能

首先，如果我们问问ChatGPT，人类对你最好奇的是哪些问题，它会做出怎样的“自我审视”呢？

它是否真的很厉害？有时候是不是很奇怪？是不是真的很智能？是否很有趣？

【好奇一：它是否真的很厉害？】

Q1：ChatGPT可以出色完成多少有难度的任务？

🌟ChatGPT🚀——AI语言巨匠🌟🔥结合RLHF与LLM，ChatGPT以卓越创新引领潮流🔥通过深度学习的力量，它解锁了通用且强大的自然语言处理魔法✨无论何时何地，用户都能享受到高质量的对话与闲聊体验🔍分类、问答、摘要？不在话下！它能精准理解并回应每个需求💡应用场景广泛，从信息检索到创作，ChatGPT都能流畅应对🌈快速生成逻辑连贯的回答，行业报告也不在话下📝SEO优化提示：#ChatGPT技术 #强化学习 #LLM模型 #自然语言处理 #AI对话体验

Q2：ChatGPT厉害到有可能取代部分职业吗？

🌟ChatGPT革新性地运用了大数据语言技术，集问答、对话与创新思维于一身，它的出现无疑对各行各业产生了深远影响🌟。🚀从客服到文案创作，它能高效替代重复性强的任务，对归纳者、动画师乃至美工等创意职业构成挑战💡。🎨对于依赖大量知识和训练的翻译工作，其精准度和效率提升将颠覆传统✿。💻初级程序员也可能面临重构代码的压力，基础咨询服务行业也需要适应这一智能浪潮✿。📝然而，对于需要高度原创力和深度理解的工作，ChatGPT尚无法完全替代人类的独特智慧和经验🌈。SEO优化词汇：ChatGPT革新性语言模型、替代重复任务、创意职业挑战、知识翻译颠覆、初级程序员重构、基础服务行业适应、原创力与深度理解。

🌟未来10年认知智能大爆发！AI将赋能无数领域，让生活更便捷。不必惊慌，ChatGPT只是冰山一角，它在语言层面展现的强大只是开始。虽然已能辅助总结归纳和编程，但迈向全面理解人类的路还漫长。眼神、动作等复杂交互，AI还需更多探索与突破。🚀让我们期待科技的进步，拥抱智能未来！SEO优化词汇：认知智能#10年大趋势#AI赋能#生活便捷#ChatGPT冰山一角#深度理解#技术革新#表情交互#探索之路

【好奇二：它有时候很奇怪？】

Q3：为什么它的回答有时候很奇怪？（为什么ChatGPT的回答有时候违背事实？）

🌟ChatGPT虽已超凡，但仍需改进💡。在常识处理上，它似乎少了点直觉，面对难题时的理解力有待提升。生成过程中，模型偶尔会混淆视听，对意图理解过于依赖，导致误解频发。当用户意图含糊时，它的回复往往不够精准。🌟过多的短语和模板重复，使得部分回应显得冗长且缺乏新意。这与训练数据偏向长篇的回答模式不无关系。尽管如此，ChatGPT仍是我们期待的进步方向，未来优化空间无限大！🚀

Q4：小学生擅长的鸡兔同笼问题，为什么难倒了会写大学论文的ChatGPT？

ChatGPT经过了大量数学题库的逻辑训练，所以能够求解相当多的数学问题。但似乎它只学习到了推理的基本模式，而并未学习到推理的核心本质。作为生成式的大模型，在鸡兔同笼这样对人来说比较简单的数学问题上，ChatGPT即使列对了鸡兔同笼的方案，也难免产生错误的推理结果。

Q5：它真的可以像人一样沟通交流吗？

就目前来看，ChatGPT虽然展现了前所未有的强大功能，但离完全取代人工还有一定距离。首先，在多模态感认知方面，ChatGPT仅利用文本这一单模态数据，只能进行文本对话，难以适配真实世界的多模态对话场景；另外在常识问题处理方面，ChatGPT缺乏世界知识的驱动，难以突破常识问题理解的瓶颈。

并且，ChatGPT缺乏人类的生活体验，还无法真正理解世界和人类，没有鲜明的感情与个性。

【好奇三：它是否真的很智能？】

Q6：它的工作原理是什么？是直接复制信息吗？

ChatGPT的工作原理是利用GPT-3.5模型的世界知识建模、上下文学习和通用语言生成能力，通过在人工标注的高质量对话指令数据上监督式训练对话生成模型和对话质量评估模型，进而利用强化学习不断调优对话生成策略，实现了与人类意图相对齐的对话生成能力。

具体而言，基于GPT-3.5基础模型，ChatGPT首先通过收集的全球用户的真实问题，在人工标注的问答和对话数据基础上作为监督数据，对GPT-3.5基础模型进行微调，得到初步的ChatGPT模型；以此为基础，接着针对每个问题生成多个候选答案并进行人工排序，根据排序结果训练奖励模型；之后再基于强化学习方法利用奖励模型对ChatGPT模型再次进行微调，即在微调过程中让ChatGPT的回复使得奖励模型的得分最高。而优化后的ChatGPT模型又可以重复前面的“模仿学习+强化学习”步骤，不断优化ChatGPT，从而得到性能最优的通用人机对话模型。这样一来，不仅可以与用户针对任意话题进行高质量的对话和闲聊，而且可以准确地按照用户意图实现分类、问答、摘要和创作等若干应用场景的自然语言理解与生成任务。

Q7：可以说这是一项变革性的技术吗？

过去几年类ChatGPT技术已经得到深入研究，ChatGPT通过产品方式展现在大众面前。但ChatGPT的突然爆火意味着人机交互走出了技术深闺，标志着以大模型为核心的智能计算范式的确立，敲开了通用化人工智能大门。近年来，以GPT-3、ChatGPT为代表的大模型技术所取得的显著成果表明，增大模型规模和数据规模是突破现有人工智能技术应用瓶颈行之有效的方法。ChatGPT的成功标志着从以专用小模型训练为主的“手工作坊时代”到以通用大模型预训练为主的“工业化时代”的人工智能研究范式转变。

这一转变具有十分重要的意义。通过先进的算法架构、可能多的数据，汇集大量算力，集约化的训练模式，由此得到的通用大模型可在广泛应用场景下通过极低代价的模型微调实现高性能的任务适配，使人工智能技术的先进能力更好、更有效地应用到各个场景里面，从而大大降低开发成本，加速产业发展。ChatGPT的出现为人工智能产业注入了新的活力，同时也极大促进了通用化人工智能的发展。

Q8：ChatGPT的爆火，将如何影响未来全球人工智能领域的发展方向？

ChatGPT在实现通用化人工智能的道路上迈出了坚实的一步。未来，可以期待我们在知识推理、多模态感认知和基于真实环境的认知决策方面产生新的突破。

首先是多模态通用人机对话模型。从婴幼儿开始，人类就是在图、文、音等多模态的环境中通过交互的方式实现认知和学习，因此，通用文本对话模型必将进阶到通用多模态对话模型。突破单模态和两模态，实现图、文、音等更多模态的通用人机对话模型是人工智能融入现实世界的必然。基于多模态大模型“紫东太初”，中科院自动化所正在进行新的尝试。

其次是连接现实世界的认知决策模型。多模态通用人机对话模型实现了对真实世界的感认知，但是决策是通用人工智能的终极目标。如何让智能体具有从感知、认知到决策的一体化能力是未来的重要研究趋势。目前OpenAI、DeepMind等公司一方面研究面向感认知的通用大模型技术，一方面研究面向真实环境决策的强化学习和多智能体技术，未来两个方向的融合必将产生新的突破性成果。

【好奇四：它是不是有趣的机器人】

Q9：它能生成有趣的对话吗？

它可以根据人们的提问生成多种风格的文字！ChatGPT基于海量数据训练的生成式大规模语言模型GPT3.5作为基座，能够对世界知识进行建模和编码，同时结合大量监督的问题回答和人类反馈的学习，实现了ChatGPT从命令驱动转向了意图驱动，从而能按照人类的引导来估计人的意图，生成有趣的对话。

无论如何，在通往未来智能世界的道路上，ChatGPT写下了精彩的一笔，也点亮了更多的可能。人工智能研究离终极目标还有很远的距离，但人类正在朝着它光明前景的快速道上大步前进！

本文观点整理自中国科学院自动化研究所王金桥研究员

来源：中国科学院自动化研究所

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