当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > ChatGPT打破了人和电脑之间的语言障碍

ChatGPT打破了人和电脑之间的语言障碍

来源:51CTO.COM 2023-04-14 12:28:15 0浏览 收藏

IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《ChatGPT打破了人和电脑之间的语言障碍》,聊聊,我们一起来看看吧!

​科技的发展过程,就是不断地打破人与自然之间的界限。

chatGPT的出现,打破了人与电脑之间的语言障碍。

电脑是基于数字电路的,而人是基于生物化学的,二者之间的底层机制并不一样。

虽然不管是电脑还是人脑都能用于信息处理,但想打破它们之间的语言障碍并不容易。

1,C语言只是部分地打破了人与电脑之间的语言障碍

C语言出现于1970年,是一门类似英语的编程语言,但它的语法比人类语言要严格的多,不存在任何的模糊语义。

而模糊语义,是人类语言的基本特点之一。

在chatGPT之前,任何用于跟电脑交流的“语言”都必须是严格精确的。

不管是C/C++还是java / python / js / php,它们都能转化成二进制码,并且与数字电路的状态一一对应。

总之,之前都是程序员去迁就电脑,而电脑没法去迁就人类。

自然语言处理(NLP)发展了这么多年,也无非就是匹配一些关键词而已,在chatGPT之前并没有突破性的进展。

2,语言大概是人与自然之间的最后界限

人与自然之间的界限并不是第一次被打破,实际上之前已经被打破很多次了。

例如,18世纪的人们认为尿素(H2N-CO-NH2)只能由生物的新陈代谢产生,而没法通过化学手段合成,所以这类物质都叫有机物。

但是到了19世纪,化学家就用二氧化碳和氨气合成了尿素,这是人类第一次合成有机物。

尿素的合成,打破了人与自然之间的“有机界限”,即生物在自然界里并不是特殊的,生物能合成的物质也可以通过化学手段合成。

当然现在尿素只是一种很普通的化肥,但在它刚被化学合成的那刻,还是非常震撼人心的,因为人做为生物的“优越感”被化学家们给挑战了​

化学方法可以合成有机物之后,还有什么是人能做到而化学做不到的呢?

逻辑能力,人有逻辑思维能力,能够做出if else判断,而任何的机械设备在19世纪都不可能有逻辑判断能力。

然后,电子三极管出现了。

到了1946年,ENAIC计算机被发明出来了,它可以运行机器码写成的逻辑指令,而且速度比人快得多。

1947年晶体管出现之后,摩尔定律被开启,电脑的性能开始了迅速的迭代!

然后,人们又要找一种人能做到、而电脑做不到的事来重新建立自己的“优势”。

在1970年之前,什么是人能做到而电脑做不到的呢?

电脑只能理解机器码和汇编语言,理解不了(类似人类语言的)高级语言。

然后出现了一堆的高级语言,例如forturn,pascal,C,C++,java,perl,python,js。

电脑可以识别高级语言代码,但电脑没法看东西(CV),也没法看懂真正的人类语言(NLP),这大概是1980年前的状况。

3,CV和NLP一直是人类的传统优势

有这么一个笑话:产品经理让程序员写一段代码去识别颜色,而程序员回答说,“你以为App是狗呢,训练一下就会识别颜色了”​

这个笑话说明了早期的CV模型效果非常的差,别说跟人比了,跟动物都没法比。

2016年之后随着深度学习的发展,通过CV模型对复杂物体的分类取得了非常大的进展,人脸识别的准确率得到了极大的提高,但是对语言的识别一直没有像样的突破。

chatGPT出现之前,没有人愿意跟电脑聊天,因为聊上几句电脑就不会回答了。

但是现在chatGPT出现了,它可以回答大多数的常见问题,甚至可以给出一些算法题的C代码。

人类的语言优势受到了科技进步的又一次挑战,硅基智能又向着“硅基生物”的方向前进了一大步。

一个物体一旦具有了“真正智能”,那么没有“人”会甘于只当辅助。

“魔兽世界”里的莱斯-霜语变成了巫妖,他到底是活着还是死了?

也难怪马斯克等人对继续训练更强大的AI模型而担忧了。

以上就是《ChatGPT打破了人和电脑之间的语言障碍》的详细内容,更多关于电脑,ChatGPT,语言的资料请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
科学家研发人工智能声呐眼镜:可识别唇语,准确率达 95%科学家研发人工智能声呐眼镜:可识别唇语,准确率达 95%
上一篇
科学家研发人工智能声呐眼镜:可识别唇语,准确率达 95%
AI炸翻物理学!21度室温超导预定诺奖?Nature撤稿教授反获OpenAI投资
下一篇
AI炸翻物理学!21度室温超导预定诺奖?Nature撤稿教授反获OpenAI投资
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    463次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    526次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    543次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    492次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    311次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码