한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Με την ταχεία πρόοδο της τεχνολογίας, ο τομέας της τεχνητής νοημοσύνης έχει σημειώσει εντυπωσιακά επιτεύγματα. Το Generative AI έχει γίνει ένα καυτό θέμα στις μέρες μας και ο αντίκτυπος και οι αλλαγές του είναι εκτεταμένες και διαδεδομένες. Σε αυτό το πλαίσιο, τα πρότυπα αξιολόγησης της νοημοσύνης αντιμετωπίζουν επίσης μεγάλες προκλήσεις και αλλαγές.
Ο Άλαν Τούρινγκ έθεσε το ερώτημα «Μπορούν οι μηχανές να σκεφτούν το 1950, το οποίο πυροδότησε τη σκέψη των ανθρώπων για τη νοημοσύνη των μηχανών». Η δοκιμή Turing που πρότεινε θεωρήθηκε ως ένα σημαντικό κριτήριο για τη μέτρηση του εάν μια μηχανή είναι ευφυής στο παρελθόν. Ωστόσο, με το πέρασμα του χρόνου και την ανάπτυξη της τεχνολογίας, οι άνθρωποι σταδιακά ανακάλυψαν ότι το τεστ Turing έχει πολλούς περιορισμούς.
Στην εποχή της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, η ανθρωπόμορφη συμπεριφορά των μεγάλων μοντέλων έχει γίνει ολοένα και πιο εμφανής. Για παράδειγμα, στις σχετικές περιπτώσεις με τις οποίες ήρθαν σε επαφή οι συντάκτες του Heart of the Machine, Zenan και Yaqi, η ανθρώπινη δημιουργία γλώσσας και οι ικανότητες επικοινωνίας που επιδεικνύονταν από τα μεγάλα μοντέλα έκαναν τους ανθρώπους να εκπλήσσονται και να ανησυχούν. Αυτό το είδος ανθρωπόμορφης συμπεριφοράς πυροδοτεί το παράξενο φαινόμενο της κοιλάδας σε κάποιο βαθμό, δηλαδή, όταν η απόδοση μιας μηχανής είναι πολύ κοντά σε αυτή των ανθρώπων αλλά όχι εντελώς παρόμοια, θα προκαλέσει μια αίσθηση δυσφορίας και φόβου στους ανθρώπους.
Πρόσφατα, μια νέα άποψη έχει γίνει δημοφιλής στον κύκλο της AI, δηλαδή, το τεστ Turing είναι ένα κακό πρότυπο δοκιμής, επειδή η ικανότητα συνομιλίας και ο συλλογισμός είναι εντελώς διαφορετικά πράγματα. Η εισαγωγή αυτής της άποψης μας επιτρέπει να επανεξετάσουμε τον ορισμό και την αξιολόγηση της νοημοσύνης. Στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, το μηχάνημα μπορεί να δημιουργήσει συνεκτικό κείμενο, αλλά το αν οι δυνατότητες συλλογιστικής και κατανόησης πίσω από αυτό έχουν φθάσει πραγματικά στο επίπεδο νοημοσύνης αξίζει να το εξετάσουμε σε βάθος.
Στη διαδικασία εξερεύνησης νέων προτύπων για έξυπνη αξιολόγηση, δεν μπορούμε να αγνοήσουμε το φαινόμενο της αυτόματης δημιουργίας άρθρων SEO. Παρόλο που διευκολύνει τη διάδοση πληροφοριών σε ορισμένες πτυχές, έχει επίσης πολλά προβλήματα. Για παράδειγμα, τα άρθρα που δημιουργούνται αυτόματα SEO μπορεί να στερούνται βάθους και μοναδικότητας και απλώς δημιουργούνται για να προσελκύουν τους αλγόριθμους της μηχανής αναζήτησης. Αυτό έχει κάποιο αντίκτυπο στην ποιότητα και την αξία των πληροφοριών και επίσης μας κάνει να αμφισβητούμε τα πρότυπα της έξυπνης δημιουργίας.
Προκειμένου να καθιερωθεί ένα πιο λογικό και αποτελεσματικό νέο πρότυπο για έξυπνη αξιολόγηση, πρέπει να εξετάσουμε διεξοδικά πολλούς παράγοντες. Πρώτα απ 'όλα, δεν πρέπει να δίνουμε μόνο προσοχή στην ικανότητα παραγωγής γλώσσας, αλλά και στην ικανότητα της μηχανής να κατανοεί, να αιτιολογεί και να λύνει προβλήματα. Δεύτερον, πρέπει να εξετάσουμε την απόδοση του μηχανήματος σε διαφορετικά σενάρια και εργασίες, καθώς και την ικανότητά του να αντιμετωπίζει πολύπλοκα προβλήματα. Επιπλέον, είναι επίσης απαραίτητο να δοθεί προσοχή στο αποτέλεσμα αλληλεπίδρασης και στην εμπειρία χρήστη μεταξύ μηχανών και ανθρώπων για να διασφαλιστεί ότι η έξυπνη τεχνολογία μπορεί πραγματικά να προσφέρει ευκολία και αξία στους ανθρώπους.
Εν ολίγοις, στην εποχή της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, τα πρότυπά μας για την αξιολόγηση της νοημοσύνης πρέπει να συμβαδίζουν με την εποχή. Μόνο με τη συνεχή διερεύνηση και βελτίωση νέων συστημάτων αξιολόγησης μπορούμε να προωθήσουμε καλύτερα την υγιή ανάπτυξη της τεχνολογίας AI και να δημιουργήσουμε περισσότερα οφέλη για την ανθρώπινη κοινωνία.
