Watson から ChatGPT へ: AI チャットボットと制限事項
ChatGPT のリリースとそれが提供する応答により、Conversation AI が最前線に戻り、シンプルな Web インターフェイスを通じて誰でも Conversation AI を利用できるようになります。私たちは、ChatGPT を使用する多くの創造的な方法と、ChatGPT が将来にどのような影響を与えるか、Google の検索エンジンや求人に取って代わるかどうかをめぐる疑問を見てきました。
さて、次の分析を通じてこの問題を解決しましょう。
初期の Watson システムから ChatGPT に至るまで、会話型 AI には依然として基本的な問題があります。
ドメインインテリジェンスの欠如。
ChatGPT が会話型 AI の分野における進歩であることは間違いありませんが、私の著書「Real AI: Chatbots」(2019 年出版) から次のことに言及したいと思います。
「人工知能は学習できますが、考えることはできません。」
人工知能システムの出力をどのように使用するかを考えることは、常に人間に任されています。 AI システムとその知識は常に学習した内容に限定されますが、分野の専門知識とインテリジェンスが必要な場合に (人間のように) 一般化することはできません。
ドメイン インテリジェンスの例は何ですか?
簡単な例として、会話型 AI エージェントに「ショートパンツとサリーの服装を勧めてください」と依頼するとします。
基本的に、技術者であれば誰でも、それらを 2 つの異なるオプションとして認識します。つまり、服装にショートパンツを合わせるか、服装にサリーを合わせるか、明確な質問をするか、これらのオプションは交差しておらず、組み合わせることができないことをほのめかします。
しかし、ChatGPT (または一般的な会話型 AI) の場合、応答は次のようになります。明らかに、ドメインとコンテキストを理解せずにいくつかの回答を埋めようとしています。これは非常に単純な例ですが、医師が治療計画を推奨するのと同じように、深い専門知識と関連性が必要となるため、複雑さは飛躍的に増大します。これが、健康問題を解決するために AI エージェントを使用する際に多くの失敗が見られるまさにその理由です。彼らは、ドメインエキスパート AI システムを構築するのではなく、一般的な AI をトレーニングしようとしています。
この生成型会話型 AI システムのもう 1 つの問題は次のとおりです。
解釈可能性 – AI 出力がどのように到着したかを説明できるようになります。これについては、以前のブログ「責任ある倫理的な AI
信頼と推奨バイアス – 正しい推奨と適応性」で説明しました。これについては前回のブログで説明しました。
詳細については、私の短い電子書籍「Real Artificial Intelligence: Chatbots (2019)」でこの概念を説明しています。
この本は私のウェブサイトでオンラインで見つけるか、無料のビデオコースにサインアップしてください。
このブログの目的は、ChatGPT とその現在の制限について人々を教育することです。通常、どのテクノロジーにも一連の制限があり、これらの制限を理解すると、ソリューションを設計および開発するときにそれらの制限を念頭に置くのに役立ちます。
ChatGPT は間違いなく会話型人工知能の開発を前進させますが、その構築には多大な時間と労力がかかります。ただし、企業への導入はまだ遠い先の話です。
ChatPT を企業の導入に適したものにするには、次のものが必要です:
- ドメイン適応性
- ドメイン インテリジェンス
- 説明可能性
- 透明性
- 公平な
- プライバシー
- スケーラビリティ - トレーニングと推論のための計算能力
- 環境フットプリントの削減
私の意見では、ChatGPT やその他の AI チャットボットは、必要な情報を取得するのに役立つ他のツールと同様であり、仕事を完了するために頭と知性を使うことになります。
ですから、安心してください。ChatGPT の現在のバージョンは、思考と深い専門知識を必要とするものを置き換えるものではありません。 ！
以上がWatson から ChatGPT へ: AI チャットボットと制限事項の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
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編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A
SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。
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