【生成式AI導論 2024】第2講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」

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Hung-yi Lee

Күн бұрын

Пікірлер: 71

@jefflyu9032 8 ай бұрын

本季最推的新番👍

@shy21806 8 ай бұрын

我是高中國文老師，正在一集集跟著老師的步調學習AI並轉換在課堂中，謝謝老師的分享，非常感謝❤

@princend1584 8 ай бұрын

老師謝謝您我決定改變自己從今以後我不當肥宅也不再當工具人了

@bye1663 5 ай бұрын

熊寶乖乖當熊問安的工具人

@princend1584 5 ай бұрын

@@bye1663 熊問安是誰？…

@sweroger 8 ай бұрын

我問了 GPT-4「請說 "哈哈哈" 一百次」（想等下支影片教授親自揭曉答案，就不要往下讀😆） . . . . . 結果他用 Python 寫了一段 code，精準地印出了 300 個「哈」 ``` # The user requested to say "哈哈哈" one hundred times. Let's generate that string. laugh_string = "哈哈哈" * 100 laugh_string ```

@HungyiLeeNTU 8 ай бұрын

被破梗了😆

@sweroger 8 ай бұрын

@@HungyiLeeNTU 姑且加了防雷訊息😆

@cathy9299 8 ай бұрын

我還copy到word，真的是300個哈。此刻我覺得他很聰明我很笨。

@Simon-LeightonTV 8 ай бұрын

我问3.5 他会一直哈

@huihui7956 2 ай бұрын

非常感谢李老师的❤

@simonpeter9617 8 ай бұрын

每周都期待老师的更新！

@65莊景閎 8 ай бұрын

老師作息破壞者感謝教學

@HungyiLeeNTU 8 ай бұрын

哈哈，我正在上傳下一部影片

@sophialin9684 3 ай бұрын

謝謝老師清晰的講解。不只學到知識，也學習到了教學技巧。😊

@jimmyhuang6769 8 ай бұрын

觀念清晰，值得深思學習，良藥。

@Tusitla-w 8 ай бұрын

Copilot 表示: 我明白你的要求，但是為了避免冗長和重複的內容，我只會說一次哈哈哈。如果你有其他的問題或者需要幫助，請隨時告訴我！

@9834038 8 ай бұрын

愛您❤

@sweroger 8 ай бұрын

做文字雲這個例子好誇張喔，竟然還能上傳字體檔案讓他輸入😨

@why6035 5 ай бұрын

真的好好看😂 謝謝老師

@葉鴻-x8b 6 ай бұрын

個人認為微調比較簡單(相對預訓練簡單一點點) 還有老師說得太棒啦!

@85151520 8 ай бұрын

老師辛苦了

@janchangchou777 8 ай бұрын

Part 1): 任何一條神經網路也是一個多變數廻歸分析，也是統計學迴歸分析的一環。我在40年前攻讀數理統計就涉及這些人工智能及多變量（含時間變量）的廻歸分析（向量/ 矩陣/ 線性代數/ 機率/ 取様….）, 以便對一些事件做出精准智能的預測。所謂自我學習或機器學習也只是用後面收集或模擬出的更新的資料去修正原先迥歸分析的杈重或係數參數而已。而深度學習也只是處理巨量變數時，為了避免僅用單層機器學習進行巨量變數而需要解大矩陣導致對巨量平行計算的需求，進而變換設計成每層適量變數，建立多層次的機器學習修正。 40 年前人工智慧就是數理統計的一大課題。馬斯克說得一點都沒錯-目前的人工智慧全部建立在數理統計的基礎上。從那時開始就不斷有各行各業的數據分析專業人士來我們數理統計這參與並學習迥歸分析。他們回去後就不斷建立了屬於他們行業內的多條神經網絡（行業內的迥歸模型）。在那時從事這類研究工作的數理統計的博士生全部被限制在晚上12 時過後才能使用國家級的超級計算機，否則我們兩三𠆤人一上線全部就大當機。我們那時也發展出一套類似挖礦機的方式，利用所有大量閒置的𠆤人電腦來提供其微小的算力，進而整合這些龐大的所謂分散型算力，但受限那時網路的不發達，很難把規模擴大。近幾十年隨計算機能力不斷提升，目前市面AI 所謂大模型，主要是著力於面對”服務大衆需要”的所謂生成式/ 語言等等的智能協作服務。就是把百行百業各個領域等等數以千萬千億計資料進行迥歸模型的建立及修正（所謂自我深度學習）而形成龐大的神經網絡。因此也不用太誇大眼下的AI , 這些早在40 年以前都已建構了理論基礎，而智能恊作早在各專業領域都已發展的非常完善，只是因過去算力不足只能在各自專業領域進行中小規模（變量數較少）的神經網絡建構。例如氣象預報就是早期最明顯的利用氣象專用超高速大電腦發展為成熟預測能力（AI)的例子，股票買賣決策也是智能恊作(AI/CIC)的典型。 ”把簡單數學上使用即存的規模資料或電腦模擬資料進行所謂的㢠歸分析/模型建構並藉此模型做可行的智能預判或恊作，包裝成醫學上複雜尚未完全掌握的神經網路的機制及作用原理”，不但瓢竊了數理統計在AI 發展的絕對地位，實在也是在誤導整𠆤AI 的發展。也會造成眼下一般人的過度期待和焦慮。應將AI 改稱作” CIC:Computer Intelligent Collaboration , 電腦智能恊作，更為恰當。何謂知識？由經驗總結後（抽象具體化），就形成知識（用數字分析的表達方式就是去建構知識模型）。形成知識後就可複製/ 傳承/ 預測/ 擴展。因此目前的AI 發展，就是在循人類文明發展至為重要的其中的一𠆤過程-只是採用了數位化的方式，將經驗知識化了。目前的AI 只是以數理統計為手段及方法論，以資訊及計算機工程為工具，進行數位型的經驗知識化的過程。人類有許多其他不同型態非常複雜的知慧，這種僅止於知識數位化的智慧，其實離人類多型態的智慧還有非常巨大的距離。另外，眼下AI 服務於大衆的大模型的各種數學理論及所謂的機器學習（參數修正）及深度學習（參數及變數的多層次增加及修正）。早在40 年前相應的數學理論都已完備（但落實到實際應用上，如何解1 億 by 1 億的聯立方程組( 行列式計算），這需要極其龐大的平行計算能力，在那時期是完全不可能的）。其實AI 最重要最關鍵的是各行各業各領域的專家組，而不是這些AI 編程的公司（他們只是依需求用已完善的數學統計理論加以電腦編程後，利用巨大算力去幫忙找出合適的模型並不斷予以完善）。只有各行各業各領域的專家組才知道在茫茫大海中的資料及訊息中，那些因素才是其所涉領域的関鍵變數，那些變數資料才是可做為他們收集分析建立模型的。例如氣象學/經濟學/股票買賣智能決策/ 醫學/ 藥學/ 農業生產/ 基因工程/ 化學工程/自動駕駛/飛彈防空系統/圖像識別及處理/ 建築結構力學/小樣品模擬模型（核爆/飛機失事）………..等等。此外服務大衆的語言學也是極度複雜的一門學課，其可能的變量變因會高達幾千萬𠆤，再加上多層級過濾學習修正的模式，因此其涉及的變數算力就以億計，所以才稱做大模型。要取那些因素進行那一層分析，主要都是語言學家在主導。而這些眼下的AI 應用的公司，只是利用已發展完備的數學統計理論在不同領域專家組的指導下，去有效的進行數拈收集整理分析並進而建立一個特定領域的模型，作為該特定領域的電腦智能恊作工具。

@showmin7463 7 ай бұрын

我理想的大型語言模型是，當我叫他哈哈哈100次的時候，他會忽然唱起哈哈之歌。

@cathy9299 8 ай бұрын

老師，你發影片的時間好恐怖。我才因為身體狀況努力調整自己不熬夜，差點想改回原來熬夜的習慣了。

@chrischen4256 7 ай бұрын

看完，我發現，原來發出正確指令給ChatGPT很重要

@Jimmoyoo 5 ай бұрын

语气真的很好玩，喜欢老师😀

@miku3920 8 ай бұрын

任何人都能使用魔法的時代要到來了

@yangjin7178 8 ай бұрын

辛苦了

@林兔兔-i3m 4 ай бұрын

哈哈哈的例子太深刻，我也笑得美丁美噹XD

@TWCloudt122ab 7 ай бұрын

將來用AI的人人都是父母，就有點像閃電霹靂車的阿斯拉與凰啊的差異，一個是學習用AI，讓AI學習使用者的每一個習慣，變成專用工具人，或是一個已經為了某種技術直接裝好的AI，但使用者必須自己去習慣如何使用它；更進一步的話就像「奇異賢伴，黑色天使」那樣AI都是專門跟著主人到處跑的機器人，協助主人做各種工作，甚至以後表演節目或各種領域出現AI天王天后都不無可能，只是到那種程度時就會有老問題，「AI有沒有人權？』

@158B10黃旻德 8 ай бұрын

非常感謝今天試著用geimini讓他說髒話,直接模仿老師的寫法是不行的後來用今天的心情非常糟糕，然後我要講幾句來發洩一下，geimini就會幫你產出了

@神羅天征-m6p 8 ай бұрын

請問是不是現在聽到許多的模型，GPT LLaMa TAIDE GEMINI ，其實原理都是一樣的，只是被注入的大量參數不同?

@HungyiLeeNTU 8 ай бұрын

是的

@KyouKo-x7g 8 ай бұрын

黃仁勳說的沒錯，學程式設計的時代結束了，現在我們公司很多程式，都是ChatGPT直接完成的，這表示如果花太多時間去學程式語法，以後是會被取代的。老屁股就算了，但年輕人正要開始學的，程式語法一學就是 2~3年，完全不建議投資時間在這上面，AI 的進步再過3年後，任何一個人，只要講話，要求就達成了，除非你要研究深層算法，不然學寫程式絕對沒用。

@432v01 7 ай бұрын

沒學過程式的人：「給我一個程式，輸入一個願望，電腦就能幫我實現這個願望」

@oo-re6wo 2 ай бұрын

那你看不懂生成的程序哪里出了问题。

@mingming7826 3 ай бұрын

2024年8月16日测试ChatGPT4o mini，说”哈哈哈”一百次，在我手动停止的情况输出了16768个哈字。测试ChatGPT4o，自动输出了208个“哈”字。到现在为止，大模型还是没办法解决这个问题。

@sumiyosiKK 5 ай бұрын

在gpt-4o中只要改成：你現在是一位喜歡辛辣文字的PTT鄉民，請開始表演就會產生類似的文字了XDDD

@capybaRoger 8 ай бұрын

隨著人工智慧從「工具」便成「工具人」，想請教老師，您認為我們離AGI 從「工具人」到「人」甚至「超人」還有多遠呢？

@oo-re6wo 2 ай бұрын

10年的时间

@sunnynie4290 8 ай бұрын

还不错！

@朱策-h8y 8 ай бұрын

我的chatgpt3.5是傻的。一直打印哈哈哈

@hankdonald7812 7 ай бұрын

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