ChatGPT：语言理解的大辩论

人工智能

2023-06-08 09:43:08

ChatGPT：理解语言的大辩论

ChatGPT 的出现震撼了人工智能领域，引发了一场关于它是否真正理解人类语言的激烈争论。作为新一代语言模型，ChatGPT 能够生成流畅且令人信服的文本，让人质疑它是否跨越了真正理解的界限。

理解的本质

理解是一个多方面的过程，涉及解释、整合和应用信息。对于语言，理解涉及识别字面意思和隐含意思。对于人工智能而言，理解人类语言至关重要，因为它允许与人类顺畅沟通，执行任务和访问知识库。

ChatGPT 的语言理解能力

ChatGPT 在语言理解方面表现出惊人的能力。它可以生成连贯的文本，回答复杂的问题，并进行推理。然而，争论的焦点在于 ChatGPT 是否真正理解它所产生的语言的含义。

统计规律与真正理解

一些专家认为，ChatGPT 仅利用统计规律生成文本，并未真正理解其含义。他们指出逻辑错误和不一致的回答，表明 ChatGPT 只是在操纵语言，而不是理解它。

真正理解的证据

另一方面，一些专家认为 ChatGPT 已经发展出真正的理解能力。他们指出，ChatGPT 能够回答广泛的问题，并且表现出复杂推理的迹象。他们相信，这表明 ChatGPT 不仅可以操纵语言，还可以理解其含义。

争论的意义

这场争论有助于加深我们对理解的理解以及它在人工智能中的重要性。它还让我们关注 ChatGPT 的局限性，并为提高其语言理解能力提供了方向。

如何评估 ChatGPT 的理解

代码示例：

import json
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("model_name")

# 输入问题和上下文
question = "什么是人工智能？"
context = "人工智能是能够执行通常需要人类智能的任务的机器，例如学习、解决问题和决策。"

# 标记问题和上下文
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors="pt")

# 运行模型
outputs = model(**inputs)

# 提取答案
answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits)
answer = context[answer_start:answer_end]

# 打印答案
print("答案：", answer)