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素材网站视频,搭建一个网站需要哪些技术,介绍好的电影网站模板下载,工作做网站前言 前不久#xff0c;在学习C语言的我写了一段三子棋的代码#xff0c;但是与我对抗的电脑是没有任何思考的#xff0c;你看了这段代码就理解为什么了#xff1a; void computerMove(char Board[ROW][COL], int row, int col) {while (1){unsigned int i rand() % ROW, … 前言 前不久在学习C语言的我写了一段三子棋的代码但是与我对抗的电脑是没有任何思考的你看了这段代码就理解为什么了 void computerMove(char Board[ROW][COL], int row, int col) {while (1){unsigned int i rand() % ROW, j rand() % COL;if (Board[i][j] ){Board[i][j] #;break;}} }电脑的走的棋子是随机产生的于是我想赋予电脑一定的智能给它写一些思考函数但是一种一种的if嵌套if的逻辑代码写下来不仅极易出错而且后续想要Debug也十分困难。 我们知道人工智能是可以下棋的但是人工智能自主学习的源码是怎么实现的呢         于是我想起了Chatgpt虽然Chatgpt并非是严格通过代码来实现的但是它的原理确实很有趣。 定位 “信息” 人工智能的运作离不开信息  信息这个词语我们耳熟能详但是信息到底在时间和空间上有什么地位呢换句话说它的位置是什么  如图  在物质上从地球出发地球是最大的生态系统生态系统的三个功能是 能量流动物质循环信息传递 在生态系统中三大功能密不可分相互作用和相互依存。 这幅图我们暂且搁置作为铺垫。  纵观人类的历史的发展历程 我们经历了这几个历史时期 每一个时期都是一个阶段每一个阶段都是一次跨越是量变以后的质变。  每一个时期由于相对于上一个时期新时期的技术往往更加有优势新时期的技术往往会淘汰旧时期的技术所以人类历史是向前发展的。 小结  在生态系统中信息是动态的它不断流动传递从而发挥作用 直到人类通信技术及计算机技术的飞速发展和广泛应用。标志着人类进入了信息化时代直到这时我们才真正注意起信息的作用。 从信息的定位来看 1.信息的地位是很重要的 2.计算机的出现使得几乎所有信息都可以用数据表现信息可被计算机表现意味着可被计算计算机可 表示信息搜索信息甚至通过信息预测将要出现的新的信息。 预测信息  预测信息可以做什么吗可以做天气预报可以预测股价甚至可以实现人工智能  什么是人工智能 概念  人工智能是指通过计算机技术模拟人类智能的理论、方法、技术和应用系统。AI能够让机器像人类一样思考、理解、判断、学习、推理、规划、决策等从而能够完成各种智能任务。 发明 1956年夏季以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题并首次提出了“人工智能”这一术语它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。  为什么人工智能可行 我们之所以称AI为AI是因为我们想要了解智能的实质想要通过计算机模拟实现智慧人的思考来认识什么是智能。  实现人工智能的两种方法 工程学方法 即不考虑所用方法是否与人等智慧体所用的方法相同只要能达到相应的效果就行。 模拟法 即不仅要看效果还要求实现方法与人等智慧体所用方法一致。 怎么理解呢 e.g.1 我们解一个一元二次方程用到求根公式但是计算机不知道有求根公式这个东西它解这 个方程用的是穷举法将自变量的值一个一个代入尝试最后输出最接近真实值的根。 当然我们也可编写一个程序与机器交流告诉它有个求根公式并且它可以使用。 但是这并不代表按照我们设定好的程序运行的机器有了智能可以说这只是算法的优化 但是机器距离真正的智能还有很大的差距。 e.g.2  回顾刚开始的例子 如果我为电脑编写一套程序告诉它if判断{怎么走}当然这样对编写程序的我来说十分痛苦这是也许实现人工智能的一种方法但是电脑并没有真正的 ”思考“因为他只是按照代码执行而已。 这样制定一套规则来指导计算机是有很大缺陷的         1.人工编程繁琐工作量大         2.易出错         3.一旦出错需要 调试 修改源码 编译运行 最终人工提供新的版本  如果为电脑编写一种方法让他从下三子棋的对局中汲取教训不断学习最终达到依靠自己的数据库来达到自我决策的目的这可能也是实现人工智能的一种方法。 也就是说我只要实现一个智能系统虽然刚开始它什么也不懂就像婴儿一样但是他可以学习它能够渐渐适应环境以应对各种复杂情况。  前期发展 首先引入一种假设 马尔可夫假设一个词语出现的概率只和前面的词语有关而与更早的词语或者往后的词语无关。 假设与前n-1个词语有关也就是N-gram模型但是n需要有一个范围需要满足该出现高频的词语在样本中出现高的频率该出现低频的词语在样本中出现低的频率。 但是n的值是不易确定的 如果n值过大那么需要记录的概率分布将呈指数级增长于是n不能无限大即不能有很长的上下文同时n过大那么这个词语就很可能依靠很久以前的上下文那么这个模型就显得很低效了。 如果n值太小那么结果的准确性很难保证。 这也就是N-gram模型后来的RNN循环神经网络虽然解决了N-gram的部分问题但是RNN仍有自己的问题——梯度削减因为有激活函数的存在在反向传播的时候出现了原来的占小部分的被忽略的情况因为较小的部分对值的变化不敏感 Transformer 模型 直到后来一个新的模型被Goggle提出《Attention Is All You Need》——GPT模型 论文链接放在文章末尾  词语向量化 为什么要将词语向量化 计算机的底层是二进制现实世界的信息若交给计算机处理那么都会被转化为数字。 一个富有语义的词语在计算机内部仅仅是一串01组成的数字串计算机怎么理解它们呢 我们是一个智慧体可以将判断处理信息早期的计算机只是一个储物柜他来帮我们储存信 息就像我们在冰箱存储食物一样。冰箱不认得食物的种类它的任务仅仅是储存重要的是我们 认识食物的种类就行了。如何让冰箱认得食物的种类呢 词语向量化就是解决这一问题的方法。 词语向量化可以使得词汇之间的语义关系在向量空间中得以体现而向量是可以计算的这就为计算机理解词汇奠定基础。 我们想要达到什么效果呢 想象一下 e.g.1 king向量减去man向量加上woman向量正好是queen向量 e.g.2 如图king和queen象征着王权man和woman象征着性别这样一来我们大致可以认为王权在一个轴分量较多性别在另一个轴分量较多 上述两个例子都是让词汇向量化的例子。 在一个合适的向量空间中词语之间的空间关系反映了 它们现实之间的实际关系。 如何达到这样的效果呢 由于向量是可以计算的也就是正确结果与结果之间的差距可以计算这两者的差距可以用函数关系表示这个函数就是损失函数而一旦转化为函数那么训练的过程就是可计算的数学方法了也就是损失函数要收敛。  信息压缩与特征提取 我们人类可以通过大脑的注意力机制忘记一些无关紧要的信息保留一些重要的信息我们可以通过对问题中的主要信息的处理来回答问题。 但是计算机并没有大脑的这一功能于是我们想要找到提取语言特征的方法。 但是在一般的模型如N-gram和RNN模型都有一定的局限性比如 小明看了博主的文章他很喜欢伸手就给了博主一个______         A三连        B大嘴巴子 显然我们作为智慧体有大脑的重要信息提取的加持很容易得到推断结果——三连 在这一过程中我们的大脑通过提取 ”文章“  ”喜欢“ 等词语推测结果但是计算机没有这一功能 但是如果仅靠N-gram和RNN模型模型首要注意的是距离推测内容最近的词语这样计算机就很有可能给博主的 就不是三连了。 0__0.. Attention Is All You Need 简单来说让句子中的词语分别和句子中的所有词做向量点乘对得出的结果再次进行训练最终训练得到的结果会让电脑根据一个词语与句子中其他词语的点乘结果来推测这个词语后面出现其他词语的可能性根据可能性来输出下一个词语。 在合适的特征提取训练下计算机学会了如何把话说得漂亮ChatCPT本身就是一个语言模型它被发明出来的目的并不是解决实际问题而是怎样把话说得漂亮之所以我们认为ChatGPT说得很有道理是它阅读了大量语料库经过大量训练的结果。 ChatGPT根据上文的内容去推测下一个词是什么然后把这个词加进去继续推测。 ChatGPT能取代人类吗 ChatGPT只是一个语言模型它能够为我们解决问题提供一定的参考但是并不能真正的解决问题。它确实可以取代一些人令人们失业但是如果这些人能够利用好GPT的优势让它成为自己的力量而不是排斥它贬斥它那么GPT的出现并不应引起我们的焦虑而是应引起我们的思考。 Attention Is All You Needhttp://Attention Is All You Need:https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 完~ 未经作者同意禁止转载