回到未来!用童年日记训练AI,这个程序员借助GPT-3实现了与“过去的自己”的对话
科技周边小白一枚,正在不断学习积累知识,现将学习到的知识记录一下,也是将我的所得分享给大家!而今天这篇文章《回到未来!用童年日记训练AI,这个程序员借助GPT-3实现了与“过去的自己”的对话》带大家来了解一下##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,从而弥补自己的不足,助力实战开发!
人们对过去和未来总是情有独钟。
在电影《回到未来》中,身在1985年的主角被意外送回到1955年,不仅巧遇了过去的父母,还让年轻的母亲对自己一见钟情,从而闹出了不少笑话。

如果我们稍稍把穿越的时间往回拨少一点,穿越回10年前,和过去的自己相遇,你会告诉TA什么?
最近就有一位名叫Michelle Huang的程序员在推特上分享了自己“穿越”回过去,与自己对话的经历。
“我用自己的童年日记条目训练了一个人工智能聊天机器人,这样我就可以与自己‘内心的孩子’进行实时对话了。”

这也引起了不少网友的讨论。
比如有网友就建议到,“你还可以试着用AI生成一些图片,搭配你的文字,应该会很有趣”。

还有网友表示,“这太棒了”,“这在以后或许还能用到心理治疗上”。

5步让你和过去的自己对话
相信不少小伙伴都很好奇这是如何实现的,Michelle Huang在推特上也分享了教程。
主要使用的工具就是OpenAI的GPT-3。
首先,我们需要一些训练材料,比如日记、个人叙述、任何可以彰显自己个性/声音/价值观的书面内容。如果你没有写日记的习惯,存档的聊天记录应该也能使用。
Huang在过程中使用拍照+OCR扫描日记来上传数据,由于字迹问题这也花费了好几个小时。
然后,我们就可以前往GPT-3页面,在这里添加提示、日记数据,并为模型设置训练参数。

网站链接:
https://beta.openai.com/playground/
不过你需要注册一个OpenAI账号,以及需要支付一定的金额。Huang使用的是功能最强大的达芬奇模型(da vinci model),大约2美分每750个单词。
随后,我们需要提示制作。在这里Huang参考了OpenAI文档,在该网站上向下滚动到“对话”(conversation)子标题,就会看到对话提示样本示例:

网站链接:
https://beta.openai.com/docs/guides/completion/prompt-design
如果你担心年轻的自己会对你阴阳怪气,你也可以在这里调整语气/情绪/态度。

其次,就可以添加参数了。Huang调整了temp settings和charactercountup,用davincimodel-002进行了训练。
参数如下:


代码如下:

最后,点击提交。如此一来,你应该就可以开始与年轻的自己对话了。
Huang表示,这个项目在生活中应该有很多用武之地。例如,你可以在治疗设置中进行训练,特别是零件疗法(Parts Therapy),或内部家庭系统治疗(IFS);或者,你可以让AI处于一种愤怒的情绪中,然后试图安慰他。
和自己对话
Huang感叹到,总的来说,这是一个非常奇妙的、同时也是一次奇怪的疗愈经历。与年轻的自己对话,让Huang想起了自己多年来一直保持不变的部分,也想起了随着生活的变化而被遗忘或埋没的部分,这就像拿着一面镜子,照出了不加掩饰、更加认真和纯粹的自己。

通过这种真实的历史数据让自己能够与过去对话,这显然比任何其他方式都要来得更为深刻和具体。
过去十几年中,Huang一直有写日记的习惯,内容从抱怨家庭作业繁重,到与暗恋对象交谈时的紧张。有些很流水账,有些现在看来也相当有见地。
当把这些日记作为数据导入模型后,AI给出的一些反应与她记忆中自己当时的反应十分相似。Huang也向年轻的自己询问了世界观,然后让AI试着来回答这个问题,“这种互动的感觉与普通的短信对话非常相似,就像我在给过去的自己实时发短信一样,这就像是在使用时光机一样,只是这个时光机被伪装成了聊天框”。

Huang还惊讶于AI能够从十年前的日记中准确地预测出现在的她的兴趣,当然这也经过了大量的迭代/试验和错误,但这不禁让人感慨,也许自己现在选的这条人生道路在很久之前就在精神世界中种下了种子。
从Huang的互动过程中,我们也不难察觉到这种媒介的治疗潜力,不仅能够将爱送回过去,还能从年轻的自己那里受到鼓舞。
以前那些让我们纠结的东西如今能够释然,这也是让我们终结对过去的遗憾始终怀有的执念,用更好的姿态迎接现在和未来。
相关报道:
https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-11491323/Woman-talks-past-self-trippy-conversation.html
以上就是《回到未来!用童年日记训练AI,这个程序员借助GPT-3实现了与“过去的自己”的对话》的详细内容,更多关于AI,GPT-3,程序员的资料请关注golang学习网公众号!
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