德國比勒菲爾德大學(xué)的金耀初教授長期從事計(jì)算智能、演化計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算神經(jīng)科學(xué)等交叉學(xué)科的理論研究和工程應(yīng)用，目前已發(fā)表學(xué)術(shù)論文500余篇，

論文被引用次數(shù)達(dá)37400余次，2019—2022年連續(xù)4年被Web of Science評為“全球高被引科學(xué)家”。
照片由受訪者提供

　　近日，圍繞熱門科技話題ChatGPT，科技日報(bào)記者專訪了歐洲科學(xué)院院士、德國比勒菲爾德大學(xué)洪堡人工智能教席教授金耀初。金教授同時(shí)兼任英國薩里

大學(xué)計(jì)算系“計(jì)算智能”講席教授 、IEEE計(jì)算智能學(xué)會(huì)候任理事長，曾任《IEEE認(rèn)知與發(fā)育系統(tǒng)匯刊》主編等職。

　　生成式模型的重大進(jìn)展

　　談到ChatGPT最核心的東西，金耀初表示，ChatGPT所代表的技術(shù)是第三波人工智能技術(shù)取得的一個(gè)重大進(jìn)展。它基于生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer模型，

采用了“自注意力機(jī)制”。與傳統(tǒng)的判別式模型相比，生成式模型的最大特點(diǎn)是直接學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)，因而能更有效地學(xué)習(xí)大容量的樣本，特別是海

量的語言、視覺信息。

　　傳統(tǒng)的語言處理模型一般只能根據(jù)字詞的前后相鄰詞語來找它們之間的關(guān)系，因此有很大的局限性。Transformer引入了自注意力機(jī)制后，它就能很靈活地

找出不單是某一個(gè)句子，而是不同句子，甚至是整篇文章或不同的文章之間詞的相互關(guān)系，學(xué)習(xí)能力就增強(qiáng)了很多。

　　橫空出世非一日之功

　　對于ChatGPT的橫空出世，金耀初強(qiáng)調(diào)這僅僅是大眾的感受。從科研的角度看，ChatGPT也是一步一步演進(jìn)而來的。根據(jù)OpenAI發(fā)表的論文，ChatGPT是

花了很長時(shí)間，用了各種學(xué)習(xí)方法不斷訓(xùn)練和微調(diào)出來的。生成式模型給出的答案并不是人們事先給它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是模型生成出來的，所以很難保證百分之

百正確。ChatGPT在訓(xùn)練過程中用到非常多的最新的學(xué)習(xí)技術(shù)。例如，無監(jiān)督學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)等。

　　此外，它還加入了基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以獲得與人類對齊、共情能力。通過人類評價(jià)，即給它生成的答案打分來選擇一個(gè)最佳的答案。這個(gè)過程實(shí)際

上是一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程，也就是對原來的模型進(jìn)行微調(diào)。其他AI模型可能沒有像ChatGPT這樣，用大量的人類反饋來使得模型能產(chǎn)生更加符合人類期待的回答，

相應(yīng)的體驗(yàn)就會(huì)有差距。

　　尚不具備自主的“心智”

　　金耀初談到，作為一個(gè)從文本到文本的對話系統(tǒng)，ChatGPT最強(qiáng)的地方是對自然語言的充分學(xué)習(xí)，生成的文本更加“流暢”并符合人類體驗(yàn)，這是一個(gè)重大

的技術(shù)創(chuàng)新。但值得注意的是，生成式機(jī)器學(xué)習(xí)模型有很多，比如從文本到語音信息，或者文本到圖像信息，這些方面ChatGPT的表現(xiàn)可能就沒那么好了。這是

它的一個(gè)局限性。

　　另一方面，目前ChatGPT訓(xùn)練的數(shù)據(jù)截至2021年，沒有訓(xùn)練過的東西，它是不可能準(zhǔn)確回答出來的。換句話說，目前的模型不具備創(chuàng)造新知識的能力。Chat

GPT回答問題時(shí)用的是推理。它不是那種在數(shù)據(jù)庫中搜索答案的概念。生成式模型是根據(jù)問題本身聯(lián)想出一個(gè)答案。這個(gè)答案是模型“學(xué)習(xí)消化”后產(chǎn)生出來的東

西，不是原始的數(shù)據(jù)。嚴(yán)格意義上來說，模型本身甚至不知道這個(gè)答案的真正含義，它也不能保證答案肯定是對的。

　　ChatGPT不是“萬能”的

　　金耀初認(rèn)為，ChatGPT離真正的專業(yè)應(yīng)用還有一定的距離?，F(xiàn)在大家感覺很新奇，都在嘗試玩一玩。有的人甚至以為ChatGPT什么都能干，可以很快用在自動(dòng)

駛之類的很多應(yīng)用上，這其實(shí)是誤解。自動(dòng)駕駛的重點(diǎn)不是文本到文本的問題，純粹的生成式模型是不夠的。它需要其他判別式的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特別是實(shí)時(shí)場景的

識別。

　　以現(xiàn)在熱議的醫(yī)療服務(wù)為例，盡管ChatGPT在美國執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試中取得不錯(cuò)的成績，但真實(shí)情況下人們會(huì)用ChatGPT來代替醫(yī)師進(jìn)行診療嗎？至少目前還

不行，因?yàn)闊o法保證它的答案百分之百是正確的。有人說ChatGPT有時(shí)會(huì)一本正經(jīng)地胡說八道，這樣的描述是比較中肯的，人們不能忽視這種風(fēng)險(xiǎn)。

　　期待未來更多突破

　　金耀初表示，這一波人工智能可能不會(huì)像第一波和第二波人工智能浪潮那樣很快偃旗息鼓。它會(huì)繼續(xù)發(fā)展下去，未來三五年，人工智能領(lǐng)域可能還會(huì)涌現(xiàn)一些

令人吃驚的突破。很多基于ChatGPT的新的想法或技術(shù)或會(huì)涌現(xiàn)，并在此基礎(chǔ)上找到真正好的細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　至于人工智能和機(jī)器人的結(jié)合，金耀初強(qiáng)調(diào)，從某種意義上來說，這一直是人工智能研究的重點(diǎn)之一?，F(xiàn)在ChatGPT與人對話這么流暢，如果把它與數(shù)字虛擬

人技術(shù)結(jié)合起來，一般人可能很難分辨出計(jì)算機(jī)屏幕里回答問題的是真人還是一個(gè)數(shù)字人。當(dāng)然，未來的發(fā)展過程中會(huì)涉及很多人工智能的本質(zhì)問題，包括信任、

責(zé)任、倫理、法律問題等。樂觀地看，ChatGPT等人工智能應(yīng)用的影響力急劇擴(kuò)大，反過來會(huì)在一定程度上推動(dòng)上述問題的解決。（記者 李山）