第294章 测试与知晓10

2020年之前，其实已经涌现出很多专业的人工智能AI，帮助人类处理专业领域的问题，比如人脸，声音识别，又比如辅助驾驶，自动泊车，以及生物领域类的新蛋白质分子式查找。

而所谓的通用型人工智能，你可以简单的把他理解为更像人类，通过简单的调试就可以像人一样工作。

这样就不需要为每一份工作单独开发一套专用的AI程序，那么如何开发，底层原理是什么？

Gpt的思路就是碰运气，通过复杂系统中的“涌现”

来无中生有，一直增加感知与参数，看看究竟到什么级别才能让它变得更聪明，至于为什么，谁也不知道，唯一能确认的是，会变更聪明。

当我们将文本资料喂给语言模型时，其实也已经将人类的思维逻辑系统一并喂了下去，每次逻辑训练，都以某种抽象的难以解构的数学形式在大语言模型中留下痕迹。

当语言模型诞生后，其思考逻辑会接近人类，准确来说，更接近华国人。

声势浩大的训练开始第5天后，投喂数据规模500亿。

前端测试开启，先做最简单的常识问题。

问题一，找出与“确信”

意思相同或者意义最相近的词：

1.正确。

2.明确。

3.信心。

4.肯定。

5.真实。

前端给的答案：4，正确；

问题二，找出与众不同的一个。

1.水。

2.太阳。

3.汽油。

4.风。

5.水泥。

前端给的答案：5，正确，还给出了解释，水泥是一种人造建筑材料，其他4种都是自然界存在的物质。

众人开始争论起来，汽油严格来说，并不是自然界存在的，是提炼物品。

应该解释为水泥是建筑材料，其他4个属于能源，虽然答案对了，但解释有些牵强。

问题三，找出与众不同的一个。

1.铝。

2.锡。

3.钢。

4.铁。

5.铜。

前端给的答案：3，正确；解释为只有钢是合金，其他都为单一金属元素。

接着又测试了许多基本的常识问题，前端给的答案都正确，解释也非常合理。

众人兴奋起来，期待着更进一步的测试。

问题：樱桃对于红相当于牛奶对于什么？

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