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

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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,尽管我们有了强大的对话模型,但由于其相对简单的结构,我们仍然无法像与真人交流那样,与机器自如地沟通。此外,要将心理学的研究方法引入这个领域,更是如同跨过一道难以逾越的障碍。

自那日始,我反复设想机器人心理学的未来,试图探索我们将如何与其展开对话。如今,随着对话模型的曙光降临,这一梦想逐渐变为现实。

ChatGPT 的问世无疑是人工智能领域的一次重大突破,它的出现使得我们可以通过自然语言的方式深入探讨模型的认知能力。在此之前,机器人心理学仅为科幻小说中的设定,然而如今,随着 ChatGPT 的诞生,这一梦想已逐渐变为现实。

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逐渐与机器学习相结合,相互促进,共同发展。

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公司表达由衷的钦佩!

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:

半吊子机器人心理学家:我对ChatGPT的探索之路

虽然很遗憾,ChatGPT 并没有成功区分“几种”与“几次”,但是它确确实实表现出了一定程度的工作记忆。

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。

这里面还有一个很有意思的现象,ChatGPT 在复述水果与动物的名称时,自动按照对话中出现的历史顺序来排序——这或许跟自回归模型的性质有一定关系。

接下来要求 ChatGPT 分析最简单的逻辑命题:

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)

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