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“我知道在这个人工智能的时代,大家之所以会来燕大数院,并不是所有人都想去从事纯数工作,很多同学是觉得数学能够成为一个前往人工智能业界的跳板。
很正常,大部分人都是俗人,比起数学家的清贫,动辄能拿到百万年薪的人工智能方向,确实太诱人了。
从刚才大家的提问,也能看出,大家或多或少都对人工智能有些了解,比普通人的了解更多。
所以当前所有大模型的核心都是概率拟合和最有决策。
大模型的训练目标是最小化损失函数。
这意味着模型被无限趋向于产生最大概率、最小误差的输出。
在情感或行为层面,这意味着模型永远朝着最安全、最逻辑、最符合预期的完美答案收敛。
而强化学习与人类反馈是它的底层机制,这套机制的本质是用人类的反馈来筛选和强化‘好’的行为,惩罚‘坏’的行为。
这让模型成为一个高度优化的取悦机器,它无法容忍不符合人类期望的错误或犹豫。
相信我,老师对人工智能只会比你们更加了解,当前主流的人工智能他们的底层逻辑没有区别,包括深红。
到了用户的体验层,比拼的是谁模拟的更好,谁的模型更加准确,谁训练时候的语料更加丰富。
因此,我非常非常好奇,深红推出的虹到底要如何才能规避大模型的弊端,是创造全新的算法吗?彻底不用大模型的底层机制了吗?”
徐贤在讲台上侃侃而谈。
他很好奇,人工智能行业的从业人士们都很好奇。
这套名为虹的人工智能到底能做到什么程度?真的能模拟出人类的情感吗?
首先找上门的是华为。
作为长期阿波罗科技的合作伙伴,华为为深红提供了底层算力,同样的,因为有深红为华为的昇腾系列芯片背书,导致昇腾的软件生态建设进展迅速。
“林总,我想知道,虹的能力到底如何,以及我们是否有机会围绕着虹展开合作?”
余东坐在会议桌前,神情专注而热切。
他在华为是排名前五的人物,不过他一般不会来谈业务,像算力采购这种,都是下面的人在谈。
他更想了解人工智能的最新动态,以及和林燃讨论他的战略构想。
“它真的能跨越情感交流的深谷吗?”
林燃不假思索道:“我不知道,我们都知道人工智能是黑箱,时至今日,大家也不清楚人工智能所谓智慧涌现到底是怎么表现出来的。
我只能说,我们的测试人员从体验上,会觉得这比过去人工智能表现出来的更加智能,感觉有更多的情绪在其中。
但你能说这跨越了所谓情感交流的深谷吗?我没办法给你一个具体的回答。”
余东想到了过去他们所体验的人工智能,无论是文本还是语音,都没有情绪。
像豆包,它在和人通话的过程中,会模拟人的语气,会模拟人说话的停顿和呼吸,但冰冷的现实依然存在,计算机代码的固定无法避免。
什么是计算机代码的固定?
是指它在模拟对话过程中,不同对话之间,语气的停顿和间隔都是一样的。
类似疑惑从0到100,豆包对疑惑的表现永远是卡在50这个分位线上。
这是因为模型在生成语音时,需要对一系列参数进行预测和控制,包括了音高、语速、音量、停顿等等。
而模型的第一要义是平滑性,也就是生成自然、流畅、没有明显机器感的声音。
为了达到这一点,模型倾向于选择参数空间中最稳定、最平滑的路径,而不是最极端、最不规则的路径。
另外在参数空间里的均值回归,为了最小化损失函数,模型同样会倾向于输出高概率的均值。
说的更直白一些,一旦识别到疑惑这个标签,AI就将其与一组预设的、固定的语音参数,像语速放慢5%,音调提高30Hz,停顿增加500ms这样的标签进行绑定。
所以人工智能模拟的情绪是假的,余东的疑问是,你们到底能做到哪一步?
只是更多的标签,更细分的情感表达,还是说真正意义上的情感模拟?
如果林燃说的信誓旦旦,他反而不敢信。
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