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從認知學理解ChatGPT魅力的來源(三)

   

作者:高煥堂

從2017年的AlphaGo zero 及2022年的ChatGPT 而觀之,兩次的大贏家尚方寶劍都是:善用雪巴人(Encoder ),強化登山者(Decoder + Reward model )。然後,兩者協同合作。這就是:「雪巴人/登山者」模式。然後整個AI模型,再來與人類進行協作也是一樣模式:只是AI扮演「雪巴人」角色,而人類則扮演「登山者」角色。因之,大家關心如何使用ChatGPT。那就想一想:當您(人類)想去挑戰登上珠峰,那麼您會如何擅用雪巴人(ChatGPT)呢?

人們如何善用ChatGPT ?

俗語說:家有一老,勝過一寶。傳統AI就是一位閱歷豐富的老人(但都是過去的經驗)。而ChatGPT即是這位閱歷豐富的老人(擁有過去經驗)的身旁,增添一位能言善道的「進士級」書生。於是可知,只要善用這位老人的豐富經驗,以及這位書生的道理,一定會讓您的目標和夢想,更早日實現,圓滿成功。那麼該如何擅用它們呢? 答案是:去蕪存菁。又稱:剪枝策略(Pruning)。

方式(一)

 您(人類)先提目標和方案,並做出決策。然後在採取行動之前,請教這位閱歷豐富的老人,如果老人會展開「鑑古知來、瞬間洞察」的本領,檢視您的計畫,如果與它的歷史經驗相違背,它就會提出「否定」意見,並說出理由。

方式(二)

您(人類)先提問題,來要求這位(進士)書生提供計劃書(即文案)。這位書生就基於它飽讀經書(學貫中西),博觀約取(且厚積薄發),而能言善道地提供您長篇大論的「合理計劃書」。只是它是一位書生,你必須有能力去用實務經驗、知識和方法分辨真偽,那麼你很容易越問越準確,過程中也會得到你需要的解答,即使完整的解答中帶有少部分錯誤描述,但你也不會去把錯誤描述當真,而只會取你需要的那精華部分。因為書生會幫你不斷修正,盡可能補完、使其完整化,您的未來成功之路就變得栩栩如生,歷歷呈現在眼前了。

AI擴展人們的思維空間

AI「看到」人類沒看到的,它能擴大人類的思維空間。即使ChatGPT回答您的「文案」,也是在表達它所看到的更大空間,給您一些建議,來引導您(人類)去「做出」您沒意料到的更棒的新東西。

AI讓它的知心者(人類)更忙碌、做更多事,做更棒的事; 而非讓知心者(懂AI的人類)更空閑、不必做一些事。因之,凡是期待AI能替代自己做原來所做的事的人,幾乎都是不懂AI為何物的一群。於是,AI的Seeing  + 人類的doing(design and implement) = 2020-30年代人類大量創新的源頭。

再如,我們可以觀察Uber應用AI的美好效果。汽車司機是決策者,且是人命關天的決策者。目前的AI還不宜替代人類開車。但是AI掌握大數據,幫Uber看地圖、車流、道路施工等龐大訊息,瞬間洞察,來幫助決策者。所以能讓司機決策者非常輕鬆做決策,對於自己決策更加有信心,讓客人更加信任司機。

例如,醫師的本質就是「比 Patient更懂Patient」。而且,醫生是決策者。AI不能代替決策者,尤其是人命關天的決策上。理由是AI可以是好的看門狗,做影像識別、病灶顯微等。但是AI沒有「反事實( Anti-facts)的假設性思考能力,所以不能成為優良的決策者。

然而,AI的特長:比你更懂你。卻能夠讓醫師的本質:「比 Patient更懂Patient」,如虎添翅,平步青雲,表達得更為亮麗,且輕鬆愉快。於是,AI可以讓醫師決策者非常輕鬆做決策,對於自己決策更加有信心,讓Patient更加信任醫師。

如何設計&開發「企業ChatGPT」呢?

ChatGPT的能力很驚人,但它仍是縱橫江湖的野貓,而非真正貼心的「家貓」。ChatGPT的能力很驚人,但它仍是位創新組合食材的炒飯快手,還需搭配您自己的素材,才真正創新大廚師。

在ChatGPT 上想搭配您自己的食材,可行途徑之一是:您自己建立中小格局的AI模型,輸入您的素材,您自已訓練該模型,訓練出「隱藏空間向量」,然後將它(向量),融合進去ChatGPT的隱藏空間裡。所以,逐漸地家就戶戶都需要「AI建模師」來建模、訓練,然後融合成有高度智慧的「AI家貓」。

例如,如何把ChatGPT (野貓),養成家貓(企業專用的ChatGPT )呢?我(高煥堂)的做法是:開發自己的Graph AI (家貓),搭配ChatGPT (野貓)。然後建立自己的數字人(即虛擬主播),當交互UI。而丫環的背後,我建了企業KG(知識圖譜)來支持Graph AI model。ChatGPT 可減輕家貓(Graph AI)的開發成本,給最終用戶更廣的common sense。如下圖:

我們大力傳播「家貓+野貓」之美,野貓幾乎不花錢,可節省以前開發土狗(IT系統)的錢,低成成建模、訓練家貓,幫各企業省錢,咱們就有利。因為野貓已服務個人,咱們服務企業,不是服務個人。AIGC潮流下的企業贏家之路:「家貓+野貓」組合成GAN大模型。如下圖:

我(高煥堂教授團隊)的做法是:把野貓做出的文案交給(輸入)家貓,由家貓AI自動在文案內容貼標注(Label )。家貓AI再把貼好標注的文案,交回給野貓,引導(Prompt )野貓重新生成優化內容。

例如,「 ChatGPT + 數字人 」是很棒的組合。開發自己的Graph AI (家貓),搭配ChatGPT (野貓)。NER將成為家貓的重點。然後最有創意的是:野貓ChatGPT 的輸出檔,成為家貓Graph AI的輸入資料。

就如同醫療AI的NER模型閱讀病歷檔一樣,家貓閱讀野貓輸出的文案,並依據企業KG知識去標注、修飾野貓的輸出文中。家貓扮演「判別器」角色,而野貓扮演「生成器」角色。「家貓+野貓」巧妙組合成為大型GAN。

所以AI建模師訓練家貓成為最佳的prompt AI來引導強大野貓。用AI跟AI對話,才時髦高效。

(責任編輯:謝嘉洵。)

高煥堂
高煥堂

Author: 高煥堂

擁有40多年軟硬體整合設計經驗,專精Android終端平台、AI、Docker容器、VR、AI(人工智慧)、IC軟硬整合技術與大數據應用。 近5年來,從事於AI普及化教育工作,目前擔任銘傳大學AI課程、長庚智慧醫療研究所AI課程授課老師。也擔任永春國小、東園國小、立志中學、君毅中學、永春高中等學校的AI師資培育工作。

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