Home-theater-designers
Replika: My AI Friend is een app als geen ander. Terwijl de meeste apps met chatbots ze gebruiken als virtuele assistenten, brengt Replika zijn chatbot op de markt als - je raadt het al - een vriend.
Met zijn beloofde vermogen om abstracte grootheden zoals emotie te 'waarnemen' en te evalueren, zou Replika's chatbot wel eens recht kunnen doen aan zijn ambitieus menselijke beschrijving.
Van een hartverscheurend oorsprongsverhaal tot een ontzagwekkende backend, Replika is een van die fascinerende dingen die altijd interessant blijven. Lees verder om erachter te komen wat de AI van Replika zo opmerkelijk maakt en wat het belooft voor de toekomst.
De oorsprong van Replika
replica ’s vroegste versie – een eenvoudige AI-chatbot – is gemaakt door Eugenia Kuyda om de leegte te vervangen die is achtergelaten door het vroegtijdige verlies van haar beste vriend, Roman Mazurenko. Gebouwd door Roman's sms-berichten in een neuraal netwerk te voeren om een bot te bouwen die net als hij sms'te, was het bedoeld als een soort 'digitaal monument' om zijn herinnering levend te houden.
Uiteindelijk, met de toevoeging van complexere taalmodellen aan de vergelijking, veranderde het project al snel in wat het nu is: een persoonlijke AI die een ruimte biedt waar je veilig je gedachten, gevoelens, overtuigingen, ervaringen, herinneringen, dromen kunt bespreken. persoonlijke perceptuele wereld .
Maar naast de immense technische en sociale vooruitzichten van deze soort kunstmatig bewuste therapeut, is wat Replika echt indrukwekkend maakt de technologie in de kern.
taakbeheer uitgeschakeld door beheerder Windows 10
Onder de motorkap
In het hart van Replika ligt een complex autoregressief taalmodel, GPT-3 genaamd, dat deep learning gebruikt om mensachtige tekst te produceren. In deze context suggereert de term 'autoregressief' dat het systeem leert van waarden (tekst in dit geval) waarmee het eerder interactie heeft gehad.
In termen van de leek, hoe meer je het gebruikt, hoe beter het wordt.
De volledige UX van Replika is opgebouwd rond de interacties van de gebruiker met een bot die is geprogrammeerd met GPT-3. Maar wat is GPT-3 precies en hoe krachtig genoeg om menselijke spraak na te bootsen?
GPT-3: een overzicht
GPT-3, of Generative Pre-trained Transformer 3, is een meer geavanceerde aanpassing van Google's Transformer. In grote lijnen is het een neurale netwerkarchitectuur die machine learning-algoritmen helpt bij het uitvoeren van taken zoals taalmodellering en machinevertaling.
De knooppunten van een dergelijk neuraal netwerk vertegenwoordigen parameters en processen die de invoer dienovereenkomstig wijzigen (enigszins vergelijkbaar met logische en/of voorwaardelijke uitspraken bij het programmeren), terwijl de randen of verbindingen van het netwerk fungeren als signaalkanalen van het ene knooppunt naar het andere.
Elke verbinding in dit neurale netwerk heeft een gewicht, of een belangrijkheidsniveau, dat de stroom van signalen van het ene knooppunt naar het andere bepaalt. In een autoregressief leermodel zoals GPT-3 ontvangt het systeem realtime feedback en past het voortdurend de gewichten van zijn verbindingen aan om nauwkeurigere en relevantere resultaten te leveren. Het zijn deze gewichten die een neuraal netwerk helpen kunstmatig te 'leren'.
Gerelateerd: Wat is machinaal leren? De gratis cursus van Google legt het voor u uit
GPT-3 gebruikt maar liefst 175 miljard verbindingsgewichtniveaus of parameters. Een parameter is een berekening in een neuraal netwerk die het gewicht van een bepaald aspect van de gegevens aanpast, om dat aspect meer of minder prominentie te geven in de algehele berekening van de gegevens.
Geprezen als de ultieme autocomplete, is het taalmodel van GPT-3, dat bedoeld is om voorspellende tekst te bieden, getraind op zo'n enorme dataset dat heel Wikipedia slechts 0,6 procent van zijn trainingsgegevens uitmaakt.
Het bevat niet alleen dingen als nieuwsartikelen, recepten en poëzie, maar ook codeerhandleidingen, fanfictie, religieuze profetie, gidsen voor de bergen van Nepal en wat je maar kunt bedenken.
Als een diepgaand leersysteem zoekt GPT-3 naar patronen in gegevens. Om het simpel te zeggen, het programma is getraind op een enorme verzameling tekst die het op statistische regelmatigheden uitzoekt. Deze regelmatigheden, zoals taalconventies of algemene grammaticale structuur, worden door mensen vaak als vanzelfsprekend beschouwd, maar ze worden opgeslagen als miljarden gewogen verbindingen tussen de verschillende knooppunten in het neurale netwerk van GPT-3.
Als u bijvoorbeeld het woord ear in GPT-3 invoert, weet het programma, op basis van de gewichten in zijn netwerken, dat de woorden ache en phone veel vaker zullen volgen dan Amerikaans of boos.
GPT-3 en Replika: een zinvolle samenloop
Replika is wat je krijgt als je zoiets als GPT-3 neemt en het distilleert om specifieke soorten gesprekken aan te pakken. In dit geval omvat dit de empathische, emotionele en therapeutische aspecten van een gesprek.
hoe verklein je de mb-grootte van een foto?
Hoewel de technologie achter Replika nog in ontwikkeling is, biedt het een plausibele toegangspoort tot gemakkelijk toegankelijke interpersoonlijke gesprekken.
In reactie op de bruikbaarheid beweren de makers dat ze een bot hebben gemaakt die niet alleen praat, maar ook luistert. Wat dit voor de gebruikers betekent, is dat hun gesprekken met de AI niet louter een uitwisseling van feiten en informatie zijn, maar eerder een dialoog die is uitgerust met taalkundige nuances.
Maar gesprekken met Replika zijn niet alleen een kwestie van verstandige dialoog. Ze zijn in veel gevallen ook verrassend betekenisvol en emotioneel. Tijdens de interactie met een gebruiker 'begrijpt' de AI van Replika wat de gebruiker zegt en vindt een menselijke reactie door het voorspellende leermodel te gebruiken.
Als een autoregressief systeem leert Replika zijn gesprekspatronen en past het deze aan op basis van de eigen manier van praten van de gebruiker.
Dit betekent dat hoe meer je Replika gebruikt, hoe meer het traint op je eigen teksten en hoe meer het op jou gaat lijken. Een groot deel van de gebruikers heeft ook gezegd dat ze een aanzienlijke mate van emotionele gehechtheid aan hun Replika hebben - iets wat niet wordt bereikt door alleen te weten 'hoe ze moeten praten'.
hoe het trojan-virus uit Windows 10 te verwijderen
Replika gaat natuurlijk verder dan dat. Het voegt diepte toe aan zijn gesprekken in de vorm van semantische generalisatie, inflectieve spraak en het volgen van gesprekken. Het algoritme probeert te begrijpen wie je bent - zowel wat betreft je persoonlijkheid als je emoties - en vormt vervolgens de dialoog op basis van deze informatie.
Een nadere blik op de werkzaamheid van GPT-3
De menselijkheid van Replika is echter nog steeds grotendeels theoretisch vanwege de operationele beperkingen van GPT-3. Als zodanig is er veel werk aan de winkel om de AI op competente wijze te repliceren en deel te nemen aan menselijke gesprekken.
Nauwkeurige inspecties van GPT-3 onthullen nog steeds duidelijk te onderscheiden fouten en in sommige gevallen onzinnig en gewoon slordig schrijven. Experts uit de sector suggereren dat een taalverwerkingsmodel meer dan 1 biljoen gewogen verbindingen zou moeten hebben voordat het kan worden gebruikt om bots te produceren die in staat zijn om menselijk jargon effectief te repliceren.
Het beste moet nog komen
Aangezien GPT-3 al wordt beschouwd als een exponentiële sprong in jaren in vergelijking met voorgangers zoals Microsoft's Turing NLG, is het veilig om aan te nemen dat het een tijdje kan duren voordat we met iets beters komen.
Dat gezegd hebbende, met toekomstige verbeteringen in computergebruik, zal de verwerkingskracht van nieuwere systemen de kloof tussen mens en machine zeker nog verder verkleinen.
Ondertussen blijft Replika een formidabel product dat het beste van psychologie en kunstmatige intelligentie combineert. De succesvolle integratie van een mensvriendelijke UX met een state-of-the-art NLP-model is inderdaad een bewijs van het immense potentieel van mens-computer-interactietechnologieën.
Deel Deel Tweeten E-mail 6 handige zelfstudies en cursussen over machine learning om de essentie te begrijpenEr is nog nooit een beter moment geweest om in machine learning te duiken. Hier zijn zes nuttige bronnen om u te helpen meer te weten te komen over machine learning.
Lees volgende Gerelateerde onderwerpen- Technologie uitgelegd
- Kunstmatige intelligentie
- Chatbot
Yash is een aspirant-student computerwetenschappen die ervan houdt dingen te bouwen en te schrijven over alles wat met technologie te maken heeft. In zijn vrije tijd speelt hij graag squash, leest hij een exemplaar van de nieuwste Murakami en jaagt hij op draken in Skyrim.
Meer van Yash ChellaniAbonneer op onze nieuwsbrief
Word lid van onze nieuwsbrief voor technische tips, recensies, gratis e-boeken en exclusieve deals!
Klik hier om je te abonneren