火爆ChatGPT背后别忘了AI的本质 - 老年从业者吃瓜想法

匿名用户 发表于 2023-02-14 16:28:35
那还真是白学了 很不好意思地告诉你连基本的算法和task都混淆了， 看来论文都没看几篇连这么基础的学派都不知道， 在alphago 出来之后那会这个对比穷举和深度学习+强化学习的讨论已经很明确了， 围

哈哈alpha go=深度学习。那叫深度强化学习好吧，框架是强化学习，深度学习只是在里面起到了一个value函数拟和合的作用。总之穷举法和深度学习属于不在一个框架内的概念，你就别秀了。

匿名用户 发表于 2023-02-14 16:32:03
楼主逻辑跳了几步，神经网络是对真解的一个拟合，找到最佳拟合的办法是minimize问题对应的最小的loss function，back propagation搜索这个loss function在哪里最

然而这跟穷举法有什么关系？

yedkk 发表于 2023-2-14 13:41
人大脑运作不仅仅是神经元，还有各种没有搞清楚作用机制的激素和机制，多巴胺，血清素，内啡肽，大麻素， ...

另外神经元甚至也可能不是智能生物的原因，大象，海豚等也有类似于人类的神经系统

不是，海豚大象还不够聪明吗？还是说你是在讨论只有人类才有的语言和自我意识这些东西？

匿名用户 发表于 2023-2-14 19:39
然而这跟穷举法有什么关系？

他的意思是，back propagation的过程中，搜索了各种 神经网络中矩阵的weight对应的各种值，其实不是穷举，只是gradient descent或者别的搜索算法，但他那样理解，也不是不行。。我猜他的意思是，假如有一天，我们一台万能机器 能实验各种模型（不止神经网络），以及各种网络的各种参数，那么我们就不需要神经网络了（这是做梦。。。）

匿名用户 发表于 2023-02-14 16:36:36
哈哈alpha go=深度学习。那叫深度强化学习好吧，框架是强化学习，深度学习只是在里面起到了一个value函数拟和合的作用。总之穷举法和深度学习属于不在一个框架内的概念，你就别秀了。

你这就偏了，也可能不具备足够的经验和知识储备去理解别人的论点 楼上就get到了， 你还停留在理解别人在说什么这一步上，我说的只是举证深度学习尽头求得的解，就是接近穷举法的解，我说的是训练目标和最终结果，你谈的是过程，只是想显摆自己炼丹技术没意思的也不是这个帖的重点，维度不一样。

匿名用户 发表于 2023-02-14 16:48:54
他的意思是，back propagation的过程中，搜索了各种 神经网络中矩阵的weight对应的各种值，其实不是穷举，只是gradient descent或者别的搜索算法，但他那样理解，也不是不行

是的 当然不可能 但是这是反驳有人说假如我们有足够多的机器，深度学习就会质变产生智能。

匿名用户 发表于 2023-02-14 16:50:36
你这就偏了，也可能不具备足够的经验和知识储备去理解别人的论点 楼上就get到了， 你还停留在理解别人在说什么这一步上，我说的只是举证深度学习尽头求得的解，就是接近穷举法的解，我说的是训练目标和最终结果

楼上是在帮你圆，TA显然是懂的，然而他解释的“穷举参数”跟你说的穷举根本不是一个意思。
我觉得概念/类比错了就承认也是睿智的表现，你这样误导人我看不下去指出来仅此而已。

的确，人对人脑的研究都并不透彻，所谓“模拟神经网络”的深度学习能不能走到人脑的地步就更悬了。

我也捣鼓过ml几年，也在startup做过什么 人工智能客服 这种开发 。我觉得楼主通篇讲的挺好，但是有两点我有一点点不同的想法：1. 当我们质疑chatGPT是否是真正的人工智能时，我们可以反过来想想，人脑又有多少比例是在做generalization，还是说应对工作生活中各种问题，80%的时间其实也只是在根据历史经验堆叠或是一些golden rules(e.g. 1+1=2) 找出probability最高的来实行呢？我觉得应该把chatGPT和现实中的人类的平均值做对比，而不是单纯和 全智能人类体 这种只存在理想概念来比较。如果从这个角度，我觉得chatGPT在probability based solution上，甚至比一些人工的work 要好，得益于它庞大的训练数据和“准确”的记忆能力。2. 如果上述的点make some sense, 那么让chatGPT取代一部分当前人工工作，我觉得是完全可行的。并且它并不是停滞不前的，当人类能用if else写出来的corner case, 当数据样本够大或是我们赋予更高训练权重时，模型是能“学会”的。用发展的眼光看待的话就是，是的，现在的chatGPT还不能完全取代人工，但是它已经具备一定，简化人工的能力了。简单来说就是，需要写的if else可能更少了：）

匿名用户 发表于 2023-02-14 16:58:03
楼上是在帮你圆，TA显然是懂的，然而他解释的“穷举参数”跟你说的穷举根本不是一个意思。
我觉得概念/类比错了就承认也是睿智的表现，你这样误导人我看不下去指出来仅此而已。

你一开始就没看懂可以理解，我原文一开始就是讲了是反驳堆算力能让深度学习质变产生智能，从来没有surprise，看起来原文起码有90%+的人看得懂，就够了，其他人不强求，但是怕人善被人欺，你这种态度差的还是得拆穿一下以正视听，这几楼的讨论下来是我不懂还是你看不懂自有公论。