Многие пользователи считают, что системы искусственного интеллекта, такие как CHATGPT, способны изучать и улучшаться на работе. В действительности, однако, это не так. Общее заблуждение о «обучении» искусственного интеллекта связано с тем, что термины, используемые для описания человеческого мышления, часто используются для таких технологий. Но механизмы, которые лежат в основе работы нейронных сетей, радикально отличаются от того, как люди поглощают новую информацию.
Основное отличие состоит в том, что I-модели не учатся в режиме реального времени. Они не помнят отдельных событий, не анализируют опыт и не делают выводов, как это делает человек.
«Обучение» I-моделей выполняется как алгоритм, анализирующий огромные массивы текстовых данных, идентифицирует модели и фиксирует их в форме математических зависимостей. Такой процесс требует огромной вычислительной мощности и заканчивается до того, как пользователь начнет работать с системой.
Например, CHATGPT генерирует ответы, прогнозируя наиболее вероятные последовательности слов на основе уже изученной информации. Тем не менее, чат -бот не может адаптироваться к конкретному пользователю или регулировать свои знания на основе обратной связи. Даже если пользователь исправляет ошибку в ответе на искусственный интеллект во время диалога, система не запомнит исправление и может донести такую же ошибку в следующем диалоге.
В отличие от CHATGPT, некоторые алгоритмы могут фактически изменить свои рекомендации на основе взаимодействия с пользователем. Например, потоковые системы в потоковых службах анализируют предпочтения зрителей и предлагают новый контент на основе их выбора. Однако в случае языковых моделей обновление знаний требует сложного и дорогостоящего процесса предварительного подготовки.
Важно понимать, что CHATGPT-это I-модель, а не модель знаний. Хотя нейронные сети поглощают огромное количество информации во время обучения, их основной функцией является обработка текста, а не точное воспроизведение фактов.
По этой причине ответы могут содержать данные о дате, а также ошибки из -за недостаточного понимания контекста. Чтобы решить эту проблему, разработчики используют дополнительные инструменты — интеграцию с поисковыми системами. Некоторые версии CHATGPT могут ссылаться на Интернет, генерируя ответ, чтобы предоставить более актуальную информацию. Кроме того, системы могут настраивать взаимодействие с пользователями, сохраняя данные о предпочтениях в отдельной базе данных. Однако это не означает, что модель становится способной самостоятельно.
Отсутствие динамического обучения означает, что пользователи должны тщательно проверить полученную ими информацию, и использовать ИИ в качестве вспомогательного инструмента, чем в качестве абсолютного источника знаний. Разработка эффективных стратегий для взаимодействия с CHATGPT и понимания ограничений поможет избежать ошибок и повысить производительность.
