Bot Dataset

然而，我想告诉你这位科学家提出的一个非常有趣的逻辑测试概念。嗯，在他的概念中，人类法官同时与另一个人和机器进行对话，用自然语言进行自由对话。只是他看不到他的对话者。当仅根据对话内容，不看对话者，无法判断自己是在与人交谈还是与机器交谈时，这就是机器通过测试的时刻，即图灵测试。 这是一个测试，可以告诉我们人类是否能够区分另一边我们面对的是另一个活人还是一台机器。图灵预测，到 2000 年左右，我们可以期望机器能够通过这项测试。


而回顾这些年，他的这个预测并没有那么错误。它是如何运作的？事实上，正是神经网络或 GPT，泽西描述了人工智能方面让我们如此兴奋的一切。当今发展最活跃的人工智能的主要趋势是神经网络。我想告诉您这些网络是如何 阿富汗 whatsapp 数据 形成的。它们是关于什么的，以便大家更好地理解这个问题。图中有一个人脑，您可能还记得生物课上的神经元简化图。它有较短的延伸，可以接收来自其他神经元的信息，而这个长延伸称为轴突，它在我们的大脑中发出大约 1000 亿个这样的细胞。


这种生物神经元早在 20 世纪 40 年代就得到了体现。 啊，那些疯狂的 20 世纪 40 年代；）马克·洛克和毕加索以理论模型的形式描述了神经元。可以说这是今天的基础。今天所有的人工智能是如何运作的？我们俗神经元。它以数字方式反映了我们的生物神经细胞如何工作，即它的左侧有输入x1，x2，xn，输入某些信息。在数字世界中，它只是一个数字，一些神经刺激的一些值。在内部，它处理这些信息并通过所谓的激活函数。


这里我们有一个夸张的舞蹈，我开玩笑地说。这些功能可能会有所不同。当然，您不必熟记它们才能享受神经网络的操作。然而，值得注意的是，这是一个将输入的所有内容转换为输出信号的函数。现在进来的东西有这么大的重量。查看黄色圆圈。我给你标了122N，因为我们有大脑。 来自脚部和胸部的神经信号相同。它们不必同等重要。即使它们具有相同的强度，我们的大脑也会以不同的方式解释它们。这就是为什么它被称为天平。这些参数在神经网络中称为权重或参数，神经元的结果在很大程度上取决于我们如何选择这些权重。