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ChatGPT:源自神经网络的天才逻辑.
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更新于2023-11-24
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ChatGPT是一种基于神经网络和生成科学的人工智能系统,其底层逻辑源于早期神经科学家沃尔特·皮茨的理论表述。皮茨出身于一个贫困家庭,自幼就展现出了非凡的数学和逻辑才能。在芝加哥大学工作时,他的天赋引起了众多学者的关注,最终得到了分析哲学家卡尔纳普教授的赏识,这也决定了ChatGPT作为人工智能系统的起源。 ChatGPT的底层逻辑是建立在神经活动和生成过程的理论基础上的,这影响了认知科学、心理学、哲学、神经科学、计算机科学以及人工神经网络和人工智能等领域。ChatGPT的灵感来源于电影《心灵捕手》中的主角,这位少年天才在大学拖地板时解出了难题,这和皮茨的经历有异曲同工之妙。 ChatGPT的底层逻辑是基于皮茨的理论和思想,正如电影中的主角一样,他的天赋震惊了全世界。这也许解释了为什么有些未知的东西正在做着我们不知道的事情,正如阿瑟·爱丁顿所言。总之,ChatGPT的底层逻辑是基于神经科学和生成科学的理论,来自于一个少年天才的故事,正是这个故事塑造了人工智能领域的起点。
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麦卡洛克和皮茨(左)
麦卡洛克和皮茨在 1943 年提出的神经元模型,构成了今天我们称之为
人工神经网络的基础。
他们的模型描绘了一种简化的神经元,当其接受到的输入超过一定阈值
时,就会被激活并向其它神经元发送信号。
这个模型的一个关键思想就是,即使每个单独的神经元都很简单,但是
通过将它们联接在一起,就能形成一个能处理非常复杂问题的网络。
虽然单一的麦卡洛克-皮茨神经元只能完成简单的逻辑任务,但是,当
将这些神经元组成一个复杂的网络时,神经网络就能进行复杂的计算,
从而表现出图灵完备性。
事实上,神经网络是实现人工智能(AI)的重要方法之一。
通过设计不同的网络结构,并使用大量的数据对网络进行训练,人工神
经网络可以学习到完成各种任务的能力,包括图像识别、语音识别、自
然语言处理等等。
二
AI 的神经网络,是对人类大脑和基于社会化网络的人类群体智慧的模仿
游戏。
人类大脑神经元结构和工作原理如下:
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图片来自《深度学习的数学》一书。
以上原理,用计算模拟和解释,就是:神经元在信号之和超过阈值时点
火,不超过阈值时不点火。
20 世纪五六十年代,奥利弗·塞弗里奇创造了名为“鬼域”的概念。这
是一个图案识别设备,其中进行特征检测的“恶魔”通过互相竞争,来
争取代表图像中对象的权利。
“鬼域”是生动的关于深度学习的隐喻,如下图:
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