還沒搞懂人工智能吧，要不，讓圖靈“親自”給你講講？_風聞

大數據文摘出品

作者：牛婉楊

如果給你一個“穿越”的超能力，你最想回到哪個歷史名人身邊聊聊天？牛頓？霍金？還是諾貝爾？

儘管穿越時空的技術目前還遙遙無期，但和歷史名人對話的心願已經有人幫你實現了！

最近，一個名叫AI Writer的對話網站火遍了外網，在這裏，你可以指定歷史上幾乎所有記錄在冊的名人並且跟他們寫信，AI Writer則可以模仿這位歷史人物的口吻和知識內涵給你回信。

比如讓牛頓給你講講萬有引力，讓居里夫人給你講講輻射，或者讓費曼給你講講量子計算機……

這聽起來有點意思啊，話不多説，快來跟文摘菌一起“穿越”來一探究竟吧！

圖靈、霍金、居里夫人，統統都能模仿

 這個AI Writer可以模仿很多位名人，除了上文中提到的這些名人，還可以問問史上第一位程序員Ada Lovelace分析機和差分機的區別，甚至是一些文學史上的名人，比如英國著名小説家Mary Shelley，可以問問她的長篇小説《弗蘭肯斯坦》是不是反科學的，等等。

先來看看效果如何。

第一個問題嘛，文摘菌想先問問圖靈。

畢竟乍一看，這個項目是在向他70年前提出的“圖靈測試”致敬：測試者與機器隔開的情況下，通過鍵盤向被測試者隨意提問。如果機器讓平均每個參與者做出超過30%的誤判“對面是個人”，那麼這台機器就通過了測試，並被認為具有人類智能。

所以文摘菌也十分好奇，人工智能之父圖靈對這個可以模仿歷史名人口吻回信的AI Writer會有什麼看法~

這位“圖靈”先生表示，“這我得想一下，就目前而言，我想説人們可能會對這些名人的説話方式出奇的類似而感到奇怪，而且説話還都那麼有條理。人們可能會覺得他們是在和一個人聊天。”

那如果能和霍金聊天會是一種什麼感覺呢？作為離我們最近的物理大師，能跟霍金教授聊天可是讓Shedon暈倒級別的榮幸。

文摘菌選了一個比較小眾的概念來提問：“霍金先生，你能給我們的讀者解釋一下什麼是霍金輻射(Hawking radiation)嗎？“

 

這位“霍金”先生也立刻回信了。

“有兩個要點，你們可以在 Preskill 的書中找到，書中記錄了我精確計算後的霍金輻射。還有一點很重要，你現在可以使用Bekenstein-Hawking熵方程式(黑洞熱力學)從黑洞中提取能量。“

作為一名教師，霍金確實比圖靈更諄諄善誘，不僅解釋了霍金輻射是什麼，“霍金”先生還指出，“這個公式在物理學家中並不廣為人知，所以你最好解釋一下這個公式是什麼以及如何使用它。”

此外，這個AI Writer還模仿霍金在回信中推算驗證了一把，最後還得出了霍金公式等價於熱力學第二定律也應該被應用在黑洞上。

文摘菌看了AI Writer的回信，可以説是小有模樣，文本也較為連貫。雖然這些大師們的智慧與風采顯然不是一個AI就能輕易模仿到的。但站在AI的角度來説，這波操作和今年3月在GitHub上大火的“胡編生成器”以及“觀後感生成器”似乎有些相似。

仔細探究後果不其然，這個項目也是基於OpenAI的API接口，以及今年6月OpenAI發佈的GPT-3建立起來的。

用到OpenAI的API接口，套用GPT-3強大能力

 AI Writer官網顯示，這個算法使用了OpenAI的API接口，首先能夠識別出人們是在給哪位名人寫信，然後可以根據內容中的關鍵詞瞭解語義，再使用API作為接收方，使用API的內部知識進行響應。

據作者介紹，**AI Writer幾乎可以對話歷史上所有的科學家以及文化歷史名人！**由於項目作者 AndrewMayne 是位作家，因此在平時的創作過程中他可能需要構建一些虛擬人物，而AI Writer完全可以為他在構建虛擬人物時提供一些靈感。

由此可見，OpenAI的API內部語料非常豐富，而這背後，靠的是強大的GPT-3。

這裏也給不熟悉的讀者再複習一下OpenAI在今年6月放出的大招——GPT-3。GPT-3依舊延續了此前的單向語言模型訓練方式，但GPT-3的模型尺寸大得驚人，參數量高達1750億，相當於1600個GPT1的大小，這還不包括實際訓練中需要存儲地梯度等中間變量。

因此這也導致它訓練起來非常昂貴，大概要花1200萬美金，約合人民幣8500多萬。

同時，GPT-3主要聚焦於更通用的NLP模型，因此GPT-3的主要目標是用更少的領域數據、且不經過精調步驟去解決問題，解決了當前BERT類模型對領域內有標籤數據的過分依賴以及對於領域數據分佈的過擬合的兩個缺點。

GPT-3的發佈甚至令一些業內人士感到恐慌，“這似乎正在形成AI領域的科研壟斷”。然而GPT-3對AI行業又十分重要，甚至至少能夠給深度學習“續命”5-10年。

由此可見，GPT-3豐富的語料為AI Writer這個項目打足了氣。又話説回來，正是有着如此豐富的語料，才能讓 AndrewMayne 這樣的非專業AI領域研究者以及其他熱愛AI技術的人員能夠更容易的打造自己的AI項目。

GPT-3被玩兒壞了，不僅可以讓AI寫食譜，還能寫谷歌的廣告詞

 為了讓更多人享用到GPT-3的魅力，OpenAI最近也開放了GPT-3的API接口，不用碼代碼也能輕鬆上手。上文提到的AI Writer的創作者也不是科班出身的技術從業者，而是一位熱愛人工智能的華爾街日報暢銷小説作家 AndrewMayne。

這不，很多之前對技術不感冒的大V也紛紛開始試用，並做出了一些很酷的demo，在Twitter引起了熱議，網友紛紛表示，“GPT-3被玩壞了”。

比如舊金山一位開發商和藝術家Arram Sabeti 就在推特上説：**“玩GPT-3就彷彿可以看到未來。”**這幾乎就是自GPT-3發佈以來社交媒體上大部分人對這個強大語料庫的反應。

 

Sabeti在博客上展示了他用GPT-3做的許多AI生成文本項目，比如可以用AI寫一篇短篇小説，用AI寫歌、新聞稿等等。他還發了一篇博文稱，“GPT-3幾乎什麼都能寫！”

Sabeti博客鏈接：

https://arr.am/2020/07/09/gpt-3-an-ai-thats-eerily-good-at-writing-almost-anything/

除此之外，還有一位名叫elyase的熱心網友整理出了大家用GPT-3做的項目集錦，有趣的Demo項目都在這個合集裏：

https://github.com/elyase/awesome-gpt3

文摘菌看了一下，有用GPT-3做數據分析的，比如根據描述創建圖表；有做邏輯推理的，比如讓GPT-3做數學題；還有一些比較常規的文本生成項目，比如可以讓AI幫你想Google的廣告詞：

可以讓AI幫你做簡報、做創意食譜，還能讓它生成莎士比亞風格的詩歌：

 

Wired有一篇文章寫道，“GPT-3如此令人着迷，或許更多地證明了語言和人類智能存在的魅力，而非人工智能。人們在Twitter上發表的一般都是正向的誇讚，而不是指出它的缺點**，這可能會在無形中誇大GPT-3****。**”

隨着GPT-3在AI界得到廣泛應用，就連它的發明者也在呼籲要謹慎行事。OpenAI的首席執行官Sam Altman週日在twitter上寫道，“GPT-3的炒作太過了，它仍然有嚴重的弱點，有時還會犯非常愚蠢的錯誤。”

因此，當技術的發展迎來新的突破時，我們也仍要客觀的面對。

最後，也雙手奉上這個神奇的跟名人寫信的網站，你想跟哪位歷史人物對話並且説些什麼？留言告訴我們吧！

AI Writer地址：

https://aiwriter.app/

相關報道：

https://www.wired.com/story/ai-text-generator-gpt-3-learning-language-fitfully/

https://www.technologyreview.com/2020/07/20/1005454/openai-machine-learning-language-generator-gpt-3-nlp/