De Watson à ChatGPT : les chatbots IA et leurs limites
La sortie de ChatGPT et les réponses qu'il fournit remettent Conversation AI au premier plan et rend Conversation AI accessible à tous via une interface Web simple. Nous avons vu de nombreuses façons créatives d'utiliser ChatGPT et son impact potentiel sur l'avenir, ainsi que des questions quant à savoir s'il remplacera le moteur de recherche et les emplois Google.
D'accord, résolvons ce problème avec l'analyse suivante.
Des premiers systèmes Watson à ChatGPT, l'IA conversationnelle a toujours un problème fondamental.
Manque d'intelligence de domaine.
Bien que ChatGPT soit certainement un pas en avant dans le domaine de l'IA conversationnelle, je voudrais mentionner ce qui suit dans mon livre – Real AI : Chatbots (publié en 2019).
« L'intelligence artificielle peut apprendre, mais elle ne peut pas penser. »
La réflexion sur la manière d'utiliser les résultats des systèmes d'intelligence artificielle est toujours laissée aux humains. Un système d’IA et ses connaissances seront toujours limités à ce qu’il a appris, mais ne pourront jamais généraliser (comme les humains) là où une expertise et une intelligence du domaine sont requises.
Qu'est-ce qu'un exemple de Domain Intelligence ?
À titre d’exemple simple, vous demandez à un agent d’IA conversationnelle de « recommander des tenues pour shorts et saris ».
Fondamentalement, toute personne technique les verrait comme deux options différentes : associer la tenue avec un short et associer la tenue avec un sari et soit poser des questions de clarification, soit laisser entendre que ces options sont disjointes et ne peuvent pas être combinées.
Mais pour ChatGPT (ou toute IA conversationnelle générale), la réponse ressemble à ceci. J'essaie clairement de remplir certaines réponses sans comprendre le domaine et le contexte. Il s’agit d’un exemple très simple, mais la complexité augmente de façon exponentielle car une expertise approfondie et une pertinence sont requises – tout comme un médecin recommande un plan de traitement. C’est exactement la raison pour laquelle nous constatons tant d’échecs lors de l’utilisation d’agents d’IA pour résoudre des problèmes de santé. Ils tentent de former l’IA générale plutôt que de créer des systèmes d’IA experts dans un domaine.
Un autre problème avec ce système d'IA conversationnelle générative est le suivant :
Interprétabilité – permettre à la sortie de l'IA d'expliquer comment elle est arrivée. J'ai décrit cela dans mon précédent blog – IA responsable et éthique
Biais de confiance et de recommandation – Recommandation correcte et adaptabilité. Je l'ai expliqué dans mon blog précédent.
Pour plus de détails, j'explique ce concept dans mon court e-book – Real Artificial Intelligence : Chatbots (2019).
Vous pouvez retrouver le livre en ligne sur mon site Web ou vous inscrire à un cours vidéo gratuit.
Le but de ce blog est d'informer les gens sur ChatGPT et ses limites actuelles. Toute technologie présente généralement un ensemble de limites, et comprendre ces limites vous aidera à les garder à l'esprit lors de la conception et du développement de votre solution.
ChatGPT fera sans aucun doute progresser le développement de l’intelligence artificielle conversationnelle, et sa construction demandera beaucoup de temps et d’efforts. Cependant, l’adoption par les entreprises est encore loin.
Pour rendre ChatPT pertinent pour l'adoption par les entreprises, nous avons besoin des éléments suivants :
- Adaptabilité du domaine
- Intelligence du domaine
- Explicabilité
- Transparence
- Impartial
- Confidentialité
- Évolutivité - pour la puissance de calcul de la formation et de l'inférence
- moindre impact environnemental empreinte
À mon avis, ChatGPT et autres chatbots IA seront similaires à tout autre outil pour vous aider à obtenir les informations dont vous avez besoin, vous utiliserez votre esprit et votre intelligence pour faire le travail.
Alors, rassurez-vous ; la version actuelle de ChatGPT ne remplace rien qui nécessite une réflexion et une expertise approfondie ! !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

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