科學家們成功地創建了一個能夠吸收全球語言並從錯誤中學習的神經網路。人工智慧世界的一場革命。
不可否認的是，對話機器人作為聊天GPT或者來自Google的吟遊詩人令人印象深刻。這有點像是認識一個擁有一切問題答案的人。這聊天機器人我們甚至能夠以我們想要表達的方式表達自己的想法。他們的秘密：非凡的學習能力這是人類永遠無法實現的。顯然，能夠在短短幾分鐘內吸收網路上數十億的信息，有幫助。但矛盾的是，這種優勢卻是一種弱點。
倒學習一個新單字，人工智慧一定是面對許多使用它的情況。如果沒有，她就無法「假設」任何事情事先已經學會了。人類不是這樣運作的。如果你學會了「貓追狗」這句話，你其實就理解了「狗追貓」。同樣的道理，一旦你吸收了一個字的意思，你就能自發性地理解它。在多種情況下使用它不做任何努力。至少到目前為止，還不是人工智慧。
新的神經網路像人類一樣學習語言
一個科學家團隊開發了一種像人類一樣學習新單字的神經網絡。為了測試它，向一組人展示了他們不認識的單字。然後，他們必須根據各種參數在單字和彩色圓圈之間建立關聯。該實驗實際上再現了人類如何學習新單字。這成功率80%大約。面對同樣的經歷，神經網路也能做到這一點，甚至更好。更令人驚訝的是：他從錯誤中學習，被編程為在出現錯誤答案時像我們一樣做出反應。
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為了比較，ChatGPT 的錯誤率在 42% 到 86% 之間，取決於任務的呈現方式。它確實是一個可能改變人工智慧學習的革命。他們會用更少的數據更有效地做到這一點，並最大限度地減少「幻覺」的風險（人工智慧作為已證明的事實提出的錯誤或誤導性反應）。現在的問題是如何擴展系統，例如擴展圖像。
來源 ：自然
