Du beskriver et meget ambitiøst mål! Oprettelse af et program, der kan interagere med dig som et menneske og besvare ethvert spørgsmål, er det endelige mål med kunstig generel intelligens (AGI). Mens vi ikke har opnået AGI endnu, gør vi betydelige fremskridt med store sprogmodeller (LLM'er) som Chatgpt og Bard.
Her er en oversigt over, hvad der er muligt, og hvilke udfordringer der er tilbage:
Hvad er muligt:
* samtale AI: LLM'er kan deltage i naturlige klingende samtaler, besvare spørgsmål og endda give kreative svar. De trænes på massive datasæt med tekst og kode, så de kan forstå og generere menneskelignende sprog.
* Informationsindhentning: De kan få adgang til og behandle store mængder information for at besvare spørgsmål, sammenfatte tekst og give relevante detaljer.
* Kodegenerering: Nogle LLM'er kan generere kode på forskellige programmeringssprog, hvilket gør dem nyttige for udviklere.
Udfordringer:
* Forståelse af kontekst: LLM'er kan kæmpe med komplekse eller nuancerede spørgsmål, der kræver dyb forståelse af kontekst og den virkelige verden viden.
* Sund fornuft resonnement: De mangler ofte sund fornuft ræsonnementsevner, som mennesker naturligt besidder.
* bias og etiske overvejelser: LLM'er er uddannet på data, der kan afspejle samfundsmæssige partier, hvilket fører til potentielle etiske spørgsmål.
* Mangel på ægte forståelse: Mens LLM'er kan generere imponerende svar, forstår de ikke rigtig betydningen af, hvad de siger. De er i det væsentlige mønster-matchende maskiner.
hvor skal man starte:
1. Eksperiment med LLMS: Udforsk platforme som Chatgpt eller Bard. Stil spørgsmål, prøv forskellige promp og se, hvordan de reagerer.
2. Lær om Natural Language Processing (NLP): At forstå den underliggende teknologi vil hjælpe dig med at værdsætte kapaciteter og begrænsninger i LLMS.
3. Følg udviklingen af AGI: Forskning og hold opdateret om de fremskridt, der er gjort inden for kunstig intelligens, især inden for AGI.
Husk: Mens vi er på vej til at skabe mere intelligent AI, er det vigtigt at være opmærksom på udfordringerne og etiske overvejelser. Det er vigtigt at bruge disse teknologier ansvarligt og kritisk analysere deres output.
