大家好，今天小编来为大家解答智障的人工智能这个问题，智障的人工智能包括很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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从人工"智障"到人工智能，AI交互还缺什么？
缺的东西很多。
基础的，缺乏法律支持，当然这种不是指最简单的法律能不能做，而是人工智能的范围。
从最先一个网络游戏装备被盗，到探讨虚拟装备是否属于财产，还是走了很长一段路。
那么人工智能将来智能到什么程度，能不能完全替代人都是未知的。如果不能提前规范，等到出了问题，靠问题倒逼，有些错误我们还能改，有些错，犯了根本没有机会改。
从人工智障到人工智能，ChatGPT到底经历了什么？
ChatGPT之所以在NLP自然语言理解上取得了巨大的进步，是因为它采用了深度学习模型（特别是Transformer模型），以及大规模数据集和计算资源的支持。
具体来说，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一个基于Transformer模型的自然语言生成模型，其主要思想是在大规模语料库上进行预训练，以捕捉自然语言中的各种结构和规律。预训练完成后，可以将GPT应用于各种NLP任务，如文本生成、文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
在GPT之前，NLP领域的主流方法是基于规则和统计的方法，这些方法往往需要手动设计特征和规则，无法捕捉语言中的复杂结构和语境信息。而GPT则通过自动学习大规模语料库中的上下文关系，能够更好地理解和生成自然语言。
此外，随着计算资源的增加和分布式训练的发展，GPT的训练规模也越来越大，从最初的GPT-1（117M个参数）到最新的GPT-3（175B个参数），其训练数据集也从少数几百万条增加到了数十亿条，这些训练数据集覆盖了各种语言和领域，从而进一步提高了GPT的性能。
因此，GPT的成功不仅源于其先进的深度学习模型，还包括大规模数据集和计算资源的支持。
此外，GPT的另一个成功之处是它的预训练和微调策略。预训练阶段使用无标签的大规模语料库进行训练，学习自然语言的各种结构和规律。在微调阶段，将已经预训练好的模型应用于具体的任务，并使用标注数据进行有监督学习。这种预训练和微调的策略使得模型能够更好地适应不同的任务和领域，并在更少的标注数据的情况下实现更好的性能。
此外，GPT还采用了一些创新的技术来提高模型的性能。例如，GPT-2采用了“无条件语言生成”的方法，即在生成文本时不给定特定的前缀或上下文信息，从而使得模型能够生成更连贯、更具有上下文感知性的文本。而GPT-3则采用了“零样本学习”的方法，即在没有任何训练数据的情况下，能够通过提示信息来完成各种任务，这种方法大大扩展了模型的应用范围。
最后，GPT的开源和社区化也是其成功之一。GPT系列模型都是开源的，并且得到了全球范围内的开发者和研究者的广泛关注和使用，这不仅促进了NLP技术的发展，也使得GPT能够不断得到改进和优化。
人工智能与“人工智障”有清晰的界限么，在哪里？
我非常喜欢你的问题，能提这样的问题，不是一般般人
你知道扫地机器人嘛？这个产品就是界于智能与智障之间
这个机器人有一大爱号，就是扫着扫着，它就去日鞋子，扫帚之类的硬物，一日，就是日一天，日了一日又一日，哈哈哈；
你看到了，那叫一个气啊，明明买回来的是一台智能机器人，结果表现就像个智障
有人说现在的"人工智能"音箱都是"人工智障"，你怎么看？
谢邀。
人工智能就像一辆呼啸而来的火车，看的时候还在远方，不经意就到了眼前，还没来及感慨，已经离人类远去，背影都看不到了。
人工智能一定会改变这个世界，虽然技术还不够成熟。但是路径已经是清晰的了。
—希望对你有所帮助。欢迎交流互动。马珂
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