文章主题:文章关键词:阿西莫夫, Robopsychologist, ChatGPT, 工作记忆

666AI工具大全,助力做AI时代先行者!

我的童年偶像是阿西莫夫笔下的机器人心理学家(Robopsychologist)苏珊凯文博士

因为ChatGPT的存在,我有这个机会,在攻读PhD学位期间就能扮演一名半吊子机器人心理学家。

在2018年阅读Hassabis对未来人工智能发展的展望时,我注意到了他在文章结尾部分提到的一个有趣观点。他认为,我们有望逐步将心理学和神经科学的研究方法引入机器学习领域。这一设想为我们提供了一个新的视角,以期在不久的将来,我们能更好地理解人类智能的本质,并借此发展出更先进的人工智能技术。

尽管我们已经进入了一个以人工智能和机器学习为主导的时代(如GPT-3时代),但人类与这些技术之间的鸿沟依然存在。换言之,尽管对话模型的技术有了很大的进步,但我们仍然难以用自然语言与模型进行流畅且自然的交流,更别提引入心理学的研究范式了。因此,我们不得不承认,知易行难这一事实。

自那日始,我反复想象着机器人心理学会的模样,以及我们如何去探索、理解机器人的内心世界。如今,在与对话模型的碰撞中,我们终于看到了希望的曙光。

ChatGPT 的问世无疑是革命性的,它让我们得以亲身体验人工智能的魅力。在此之前,我们对机器人的认知大多源于科幻小说的描绘,然而 ChatGPT 却让我们通过日常的对话,深入探讨机器人的认知能力,从而使机器人心理学从虚构走向现实。

在未来,随着对话模型或多模态交互模型的不断进步,我们可以预见认知心理学的实验方法、理论思维以及测量工具,将越来越广泛地与机器学习相结合。

在此,我向文学领域的巨匠阿西莫夫表示崇高的敬意,同时也要向杰出的机器人心理学家苏珊·凯文博士致以最诚挚的问候。此外,我还要向当今时代的领导者——OpenAI公司表示由衷的钦佩!

感慨的话说完了,让我们进入正题吧。

为了测试ChatGPT是否拥有最初步的“智能”,我们先来测试ChatGPT的工作记忆:

阿西莫夫门徒之对话模型探究
阿西莫夫门徒之对话模型探究
阿西莫夫门徒之对话模型探究

尽管ChatGPT未能正确辨别“几种”和“次数”的差异,但它确实展示了一定的工作记忆能力。

这绝不是“拟合语料库”或“习得了人类语言的结构”这种层次的能力,在我看来,这绝对是真正的工作记忆。

在分析ChatGPT复述水果与动物名称时所展现出的一个有趣现象时,我们需要关注一个可能与其自回归模型特性有关的方面。具体来说,当ChatGPT在对话中提到某些水果或动物的名称时,它会按照这些名称在对话中所出现的顺序进行自动排序。这一特性或许可以归因于自回归模型的内在性质。

接下来要求 ChatGPT 分析最简单的逻辑命题:

阿西莫夫门徒之对话模型探究

为了防止 ChatGPT 利用常识“偷懒”,必须避免问题中出现的对象包含在 ChatGPT 训练时使用的语料库中。因此我脸滚键盘敲了一个虚构的动物“卡拉拉鲁卡”。

乍一看 ChatGPT 似乎可以正确理解原命题与逆命题、逆否命题之间的关系。

事实上其实并不是这样。当我们把原命题换成更常见的说法,例如“熊都爱吃蜂蜜”或者“卡比兽都爱睡觉”,此时 ChatGPT 可以利用学习到的常识“偷懒”。这种情况下,询问同样的问题,ChatGPT 反而会表现不好。最严重的情况下,ChatGPT 甚至会混淆逆命题与逆否命题,然后开始它招牌式一本正经的胡说八道……

先写到这……每天随缘更新一点

说句题外话,因为我个人是更偏神经科学一点,事实上认知心理学的范式我其实也不是很熟悉,应该要再多了解一下这方面的知识,做的实验会更严肃一些。

希望有想法的朋友可以在评论区多多交流(没有想法只是阿西莫夫书迷也行)

阿西莫夫门徒之对话模型探究

AI时代,拥有个人微信机器人AI助手!AI时代不落人后!

免费ChatGPT问答,办公、写作、生活好得力助手!

搜索微信号AIGC666aigc999或上边扫码,即可拥有个人AI助手!