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openai怎么读（openal怎么读）
发布时间：2023-03-12 04:47:25
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于openai怎么读的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、alphago是什么语言开发的
Android以Java为编程语言，使接口到功能，都有层出不穷的变化，其中Activity等同于J2ME的MIDlet，一个 Activity 类（class）负责创建视窗（window），一个活动中的Activity就是在 foreground（前景）模式，背景运行的程序叫做Service。两者之间.
英语作文human vs alphago
Google's artificial intelligence-driven AlphaGo sofare program will challenge Ke Jie, the world's top professional Go player, at China's Future of Go Summit in May. The prospect of this petition beeen human and artificial intelligence has captured the attention of the Chinese public, where the game was invented more than 2,500 years ago, and driven interest in Google's DeepMind machine learning method that developed AlphaGo.We believe a machine could never replace a person as an adversary in future.It's a cold machine without blood, while we have spiritual power.
怎么看待alphago的这个失误
谷歌非常有谋略，先让阿尔法狗连赢三次，奠定胜利的事实，展示人工智能的厉害！让人恐慌！ 然后，谷歌让阿尔法狗输棋给李世石，以明白无误的方式告诉恐慌的人们：不要害怕，我们掌控着人工智能的！ 如果人工智能把人逼上绝路，人工智能产业就会遭到人们的封杀！ 谷歌输一局，缓和局面。
中日韩还有成千上万围棋学习者和相关从业人员，Google是商业公司，当然不会把事情做绝，肯定会考量这方面的因素。
比赛结束，alphago四比一完胜李世石，仅胜利的一局有很多人认为是谷歌为了让alphago有世界排名而故意输的一局，因为如果一个棋手一直连胜，是没有世界排名的，输了一局才有排名，按照官方发布目前alphago排名世界第二，中国小将柯杰世界第一。
如何评价AlphaGo的围棋水平
AlphaGo能够战胜李世石的确证明了他是有职业顶尖的水平，也就是的职业九段，其计算能力与局部分析能力超越职业九段！可是，AlphaGo要想拿到职业冠军是基本不可能的，因为它不会自主学习，需要输入对方的棋谱才能占优优势。
此外，在局部与大局的判断上，AlphaGo是有缺陷的，如果是遇到巅峰时期的李昌镐或是聂老聂卫平先生，折现缺点就会被无限放大。
总而言之，现在它的对局还是太少了，需要更多的对局与研究，看不同的棋风与派别对它的胜率的影响，究竟综合实力是多少，还需要考究！
人工智能的利与弊作文结尾？
机器人还是不一样，完全不受外界与情绪的任何干扰，坐下便拼杀起来。
它的芯片经历了十年换代，几乎对所有围棋套路了如指掌，面对我的每一步棋，都能识破我的意图，找到最合适的解决方法，更别提失误了，而我却并不急躁，慢慢悠悠，心中早已打好了算盘。
这盘棋下得出奇得慢，半个月，1个月，我也并不着急，AlphaGo作为一个高智商机器人也能准确捕捉到我的所有需求，我们不仅棋下得有条不紊，它更是端茶倒水，冷风热气，无微不至。
这棋转眼便下了三个月，我打定主意，心中不急，这AlphaGo作为机器人便更不知着急了，倒是观众们耐心早已磨完，他们催促也好，咒骂也罢，我自不动，每日只想一步棋，每日只下一步棋，但我内心却从未平静。
我等待着机会，更等待着灵感，后来已无人有心再关注这场比赛，我的心中也越发平静了。
直到那一天，我依如往常早早起床，一边诵读着道德经，一边在园中散步。
突然，一个灵感穿过我的头脑，一个阴阳卦象图转变为了一幅棋盘，“我若击杀这个未曾关注过的棋点，他岂不再无机会？”我哈哈大笑，回到棋盘前，下了这一步我等了许久的棋，不出所料，AlphaGo一筹莫展，投子认输。
世界轰动，人们重新将关注点拉到了我身上，我也不过多解释，手放背后：“道可道，非常道……”我先人一盘棋能下几个月，参悟世间之道，下的是道，而非棋，这岂是一个机器人能理解的？”从此之后，人们不再挑战AlphaGo，亦不再过度追求棋中胜负，他们好像也沉静了下来，回归了这项运动最本质的精髓，思考人生，思考自然，思考世界，找到了心中的那片桃花源。
如何评价柯洁与 AlphaGo 的对决
柯洁经历了英雄般的战斗后，依然第二局输给AlphaGo。
最有价值的信息可能来自AlphaGo之父萨比斯，中盘阶段他评论说：“不可思议，根据AlphaGo的评估，柯洁现在下得很完美。
”赛后萨比斯则评论：“这是一场惊心动魄的令人惊奇的比赛，柯洁几乎把AlphaGo逼到了极限。
”柯洁今天的最大收获是测出阿法狗的真实水平。
期望这次比赛能够验证。
当然它有两个前提条件，一是柯洁把最好水平发挥出来，二是AlphaGo能够经受真正的考验，而不是表面看它只赢一两个子，实际上后台胜率显示根本没有机会。
前天的第一局，AlphaGo赢了1.5目。
这是一个很小的差距，但柯洁下得谈不上多出色，因为从头到尾他基本没什么机会。
AlphaGo并不是一个赌徒，能赢100目绝不赢99；它是根据胜率估算来行棋的，如果赢1目而它认为胜率是100%，就没必要去下赢100目而胜率只有99%的棋。
所以，第一局柯洁远远没有逼出AlphaGo的真正实力。
昨天AlphaGo方面的消息，认为这次虽然只是一个单机版，但棋力已经比去年赢李世石的时候提高了三子。
这是一个挺吓人的消息，因为它会让人类棋手觉得，目前这个版本至少比人类强三子以上。
老实讲这挺绝望的，三子以上，四子。
那等于彻底宣布人类棋手跟AlphaGo已经是天壤之别。
知道，面对一个可以让四子的对手，这是职业和业余的差距，比赛已经失去意义，准确地说那叫戏耍。
它可以只赢1目甚至半目，但不说明任何问题，就像柯洁也可以让只输半目，但那又能说明什么。
难道会跑大街上喊，快看，柯洁只赢了半目。
谁都知道，柯洁想怎么赢就怎么赢，半目和100目没差别。
今天的比赛，由于“几乎把AlphaGo逼到了极限”，虽然不是让子棋，但基本可以猜出，在人类棋手高水平发挥的前提下，目前AlphaGo让不到人类三子，可能是二子或者略多。
挂盘讲解的李世石也做出这种判断：AlphaGo并没有提升三子的实力，估计大概有二子。
至此，本次比赛人类棋手的目标或者说心愿已经达到：测试出AlphaGo的真正实力。
否则，AlphaGo就永远是上帝般的存在。
知道它强，但不知道它到底多强，所以它就是上帝。
知道，没有上帝。
如果由于无法评测AI（人工智能）的水平，而把它视为上帝一样的存在，这不是人类进化或者说发展的方向。
等于把命运交给未知，哪怕这个未知是人类创造出来的，也有理由疑虑甚至恐惧。
所以要感谢柯杰，不愧围棋第一人，他今天的勇气和表现，至少让暂时可以从外部角度了解到AlphaGo的真实水平。
这是比胜负更重要的事情。
如何评价AlphaGo
题目：《人工智能》3月15日，举世瞩目的“人机大战”尘埃落定，人工智能“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）以4:1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段，为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。
面对“阿尔法狗围棋”（AlphaGo），有人不服，如中国的超级围棋新星柯洁九段，就公开向“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）叫板：“你赢不了我！”有人叹息：人类智慧最后的尊严在一只“小狗”面前丢失。
有人甚至悲观地认为，机器统治人类的时代即将来临。
其实，所谓人类尊严、所谓机器人的统治时代，只是我们一些人的臆想，“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，说到底就是一次技术革命的胜利，是人类对自身的一次超越。
正如西安交通大学副校长、国家重点基础研究计划（973）“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家徐宗本说的：“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成谁战胜谁是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。
”“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别。
从这一点上看，人工智能的胜利也有非凡的意义，甚至可以说具有划时代的意义。
是的，翻开人类历史，哪一次技术革命不带来人类社会翻天覆地的变化？蒸汽机的发明、使用，使人类从农业手工业时代进入了工业社会；电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了现代化。
而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明与应用为主要标志的信息技术革命，更让人类从此进入了自动化、信息化时代。
每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。
“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的 胜利，是不是会掀起又一次技术革命，我们还需拭目以待。
然而，人工智能的进步，却可以让我们展望到人类美妙无比的前景。
我们似乎可以看到，不久的将来，到 处都是机器人在人们的指令下为人们服务；我们似乎可以看到，那些对于目前医术来说几乎无解的人类大脑和神经疾病，如自闭症、老年痴呆症这样的国际医学难 题，随着人工智能的进步，一切都会迎刃而解；我们似乎可以看到，有了人工智能的协助，人类真正步入了大同的理想社会。
是的，“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，是人类的智慧向前迈出的又一步，有了这一步，我们的世界将更加美好。
当然，面对这些进步，我们不能只是围观、娱乐和敬仰，我们应该用我们的智慧，去促成人工智能更大的进步！
AlphaGo是什么 谷歌AlphaGo全解读
AlphaGo一般指阿尔法围棋阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。
其主要工作原理是“深度学习”。
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。
其主要工作原理是“深度学习”。
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
对于最强AlphaGo Zero如何炼成的真心话,都在这里
最强AlphaGo Zero怎样炼成刚刚，Deepmind在Reddit的Machine Learning板块举办了在线答疑活动AMA,Deepmind强化学习组负责人David Silver和其同事热情地回答了网友们提出的各种问题。
由于在AMA前一天Deepmind刚刚发表了《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋）的论文，相关的提问和讨论也异常热烈。
什么是AMA?AMA(Ask Me Anything)是由Reddit的特色栏目，你也可以将其理解为在线的“真心话大冒险”。
AMA一般会约定一个时间，并提前若干天在Reddit上收集问题，回答者统一解答。
本次Deepmind AMA的回答人是：David Silver:Deepmind强化学习组负责人，AlphaGo首席研究员。
David Silver1997年毕业于剑桥大学，获得艾迪生威斯利奖。
David于2004年在阿尔伯塔大学获得计算机博士学位，2013年加盟DeepMind，是AlphaGo项目的主要技术负责人。
Julian Schritieser:Deepmind高级软件工程师。
此前有多位机器学习界的大牛/公司在Reddit Machine Learning版块开设AMA，包括：Google Brain Team、OpenAI Research Team 、Andrew Ng and Adam Coates、Jürgen Schmidhuber、Geoffrey Hinton、Michael Jordan 、Yann LeCun、Yoshua Bengio等。
我们从今天Deepmind的AMA中选取了一些代表性的问题，整理如下：关于论文与技术细节Q: Deepmind Zero的训练为什么如此稳定？深层次的增强学习是不稳定和容易遗忘的，自我对局也是不稳定和容易遗忘的，如果没有一个好的基于模仿的初始化状态和历史检查点，二者结合在一起应该是一个灾难...但Zero从零开始，我没有看到论文中有这部分的内容，你们是怎么做到的呢？David Silver：在深层增强学习上，AlphaGo Zero与典型的无模式算法（如策略梯度或者Q学习）采用的是完全不同的算法。
通过使用AlphaGo搜索，我们可以极大改进策略和自我对局的结果，然后我们会用简单的、基于梯度的更新来训练下一个策略及价值网络。
比起基于简便的基于梯度的策略改进，这样的做法会更加稳定。
Q：我注意到ELO等级分增长的数据只与到第40天，是否是因为论文截稿的原因？或者说之后AlphaGo的数据不再显著改善？David Silver:AlphaGo已经退役了！这意味着我们将人员和硬件资源转移到其他AI问题中，我们还有很长的路要走呐。
Q：关于论文的两个问题：Q1：您能解释为什么AlphaGo的残差块输入尺寸为19x19x17吗？我不知道为什么每个对局者需要用8个堆叠的二进制特征层来描述？我觉得1、2个层就够了啊。
虽然我不是100%理解围棋的规则，但8个层看起来也多了点吧？Q2：由于整个通道使用自我对局与最近的/最好的模型进行比较，你们觉得这对于采用参数空间的特定SGD驱动轨迹对否会有过拟合的风险？David Silver：说起来使用表征可能比现在用的8层堆叠的做法更好！但我们使用堆叠的方式观察历史数据有三个原因：1）它与其他领域的常见输入一致；2）我们需要一些历史状态来表示被KO;3）如果有一些历史数据，我们可以更好地猜测对手最近下的位置，这可以作为一种关注机制（注：在围棋中，这叫“敌之要点即我之要点”），而第17层用于标注我们现在究竟是执黑子还是白子，因为要考虑贴目的关系。
Q：有了强大的棋类引擎，我们可以给玩家一个评级——例如Elo围棋等级分就是通过棋手对局的分析逐步得出的，那么AlphaGo是否可以对过去有等级分前的棋手的实力进行分析？这可能为研究人类的认知提供一个平台。
Julian Schritieser：感谢分享，这个主意很棒！我认为在围棋中这完全可以做到，或许可以用最佳应对和实际应对的价值差异或者政策网络给每一手位置评估得到的概率来进行？我有空的时候试一下。
Q： 既然AlphaGo已经退役了，是否有将其开源的计划？这将对围棋社区和机器学习研究产生巨大的影响。
还有，Hassabis在乌镇宣称的围棋工具将会什么时候发布？David Silver：现在这个工具正在准备中。
不久后你就能看到新的消息。
Q:AlphaGo开发过程中，在系统架构上遇到的最大障碍是什么？David Silver：我们遇到的一个重大挑战是在和李世石比赛的时候，当时我们意识到AlphaGo偶尔会受到我们所谓的“妄想”的影响，也就是说，程序可能会错误理解当前盘面局势，并在错误的方向上持续许多步。
我们尝试了许多方案，包括引入更多的围棋知识或人类元知识来解决这个问题。
但最终我们取得了成功，从AlphaGo本身解决了这个问题，更多地依靠强化学习的力量来获得更高质量的解决方案。
围棋爱好者的问题Q:1846年，在十四世本因坊迹目秀策与十一世井上幻庵因硕的一盘对局中，秀策下的第127手让幻庵因硕一时惊急两耳发赤，该手成为扭转败局的“耳赤一手”。
如果是AlphaGo，是否也会下出相同的一首棋？Julian Schritieser：我问了樊麾，他的回答是这样的：当时的围棋不贴目，而AlphaGo的对局中，黑棋需贴7.5目。
贴目情况不同造成了古今棋局的差异，如果让AlphaGo穿越到当年下那一手，很有可能下的是不同的另一个地方。
Q：从已发布的AlphaGo相互对局看，执白子的时间更为充裕，因...
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：走棋网络（Policy Neork），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。
快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。
估值网络（Value Neork），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search,MCTS），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。
DarkForest较AlphaGo而言，在训练时加强了1，而少了2和3，然后以开源软件Pachi的缺省策略 （default policy）部分替代了2的功能。
以下介绍下各部分。
1、走棋网络走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋。
它的预测不只给出最强的一手，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。
棋盘上有361个点，它就给出361个数，好招的分数比坏招要高。
DarkForest在这部分有创新，通过在训练时预测三步而非一步，提高了策略输出的质量，和他们在使用增强学习进行自我对局后得到的走棋网络（RL neork）的效果相当。
当然，他们并没有在最后的系统中使用增强学习后的网络，而是用了直接通过训练学习到的网络（SL neork），理由是RL neork输出的走棋缺乏变化，对搜索不利。
有意思的是在AlphaGo为了速度上的考虑，只用了宽度为192的网络，而并没有使用最好的宽度为384的网络（见图2(a)），所以要是GPU更快一点（或者更多一点），AlphaGo肯定是会变得更强的。
所谓的0.1秒走一步，就是纯粹用这样的网络，下出有最高置信度的合法着法。
这种做法一点也没有做搜索，但是大局观非常强，不会陷入局部战斗中，说它建模了“棋感”一点也没有错。
我们把DarkForest的走棋网络直接放上KGS就有3d的水平，让所有人都惊叹了下。
可以说，这一波围棋AI的突破，主要得益于走棋网络的突破。
这个在以前是不可想像的，以前用的是基于规则，或者基于局部形状再加上简单线性分类器训练的走子生成法，需要慢慢调参数年，才有进步。
当然，只用走棋网络问题也很多，就我们在DarkForest上看到的来说，会不顾大小无谓争劫，会无谓脱先，不顾局部死活，对杀出错，等等。
有点像高手不经认真思考的随手棋。
因为走棋网络没有价值判断功能，只是凭“直觉”在下棋，只有在加了搜索之后，电脑才有价值判断的能力。
2、快速走子那有了走棋网络，为什么还要做快速走子呢？有两个原因，首先走棋网络的运行速度是比较慢的，AlphaGo说是3毫秒，我们这里也差不多，而快速走子能做到几微秒级别，差了1000倍。
所以在走棋网络没有返回的时候让CPU不闲着先搜索起来是很重要的，等到网络返回更好的着法后，再更新对应的着法信息。
其次，快速走子可以用来评估盘面。
由于天文数字般的可能局面数，围棋的搜索是毫无希望走到底的，搜索到一定程度就要对现有局面做个估分。
在没有估值网络的时候，不像国象可以通过算棋子的分数来对盘面做比较精确的估值，围棋盘面的估计得要通过模拟走子来进行，从当前盘面一路走到底，不考虑岔路地算出胜负，然后把胜负值作为当前盘面价值的一个估计。
这里有个需要权衡的地方：在同等时间下，模拟走子的质量高，单次估值精度高但走子速度慢；模拟走子速度快乃至使用随机走子，虽然单次估值精度低，但可以多模拟几次算平均值，效果未必不好。
所以说，如果有一个质量高又速度快的走子策略，那对于棋力的提高是非常有帮助的。
为了达到这个目标，神经网络的模型就显得太慢，还是要用传统的局部特征匹配（local pattern matching）加线性回归（logistic regression）的方法，这办法虽然不新但非常好使，几乎所有的广告推荐，竞价排名，新闻排序，都是用的它。
与更为传统的基于规则的方案相比，它在吸纳了众多高手对局之后就具备了用梯度下降法自动调参的能力，所以性能提高起来会更快更省心。
AlphaGo用这个办法达到了2微秒的走子速度和24.2%的走子准确率。
24.2%的意思是说它的最好预测和围棋高手的下子有0.242的概率是重合的，相比之下，走棋网络在GPU上用2毫秒能达到57%的准确率。
这里，我们就看到了走子速度和精度的权衡。
和训练深度学习模型不同，快速走子用到了局部特征匹配，自然需要一些围棋的领域知识来选择局部特征。
对此AlphaGo只提供了局部特征的数目（见Extended Table 4），而没有说明特征的具体细节。
我最近也实验了他们的办法，达到了25.1%的准确率和4-5微秒的走子速度，然而全系统整合下来并没有复现他们的水平。
我感觉上24.2%并不能完全概括他们快速走子的棋力，因为只要走错关键的一步，局面判断就完全错误了；而图2(b)更能体现他们快速走子对盘面形势估计的精确度，要能达到他们图2(b)这样的水准，比简单地匹配24.2%要做更多的工作，而他们并未在文章中强调这一点。
在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋网络和估值网络，不借助任何深度学习和GPU的帮助，不使用增强学习，在单机上就已经达到了3d的水平（见Extended Table 7倒数第二行），这是相当厉害的了。
任何使用传统方法在单机上达...
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二、边缘控制到哭是什么意思
就是孤立一个人，把一个人边缘孤独到哭，通过孤立的方式让这个人在精神上被蹂躏，可以看作是一种冷暴力，这种边缘的行为可以是夫妻之间、情侣之间、朋友之间，甚至是校园的学生都会使用到。这种冷暴力不容易被他人察觉，而且即使被人知道也只能从道德层民进行谴责。
三、opensea怎么设置中文
首先开启电脑后进去屏幕操控界面。
打开OPENIV，单击红框
点击openIV options
点击language后出现语言设置界面。
设置界面会弹出各种语言的选择栏，选择简体中文按close就行了。
四、ai的鸡汤是不是很厉害
GPT-3是OpenAI最新、最大的语言人工智能模型，由1750亿个参数组成。总部位于旧金山的OpenAI研究实验室今年5月开始逐步推出了该模型，并引起越来越大的反响。这个庞大的语言模型几乎可以胜任所有可以用文字表达的工作：从回答问题、写文章、写诗歌、甚至写代码……无一不包。那么，现实中它究竟有多厉害呢？
最近，国外一名刚入门GPT-3不久的伯克利大学生利亚姆·波尔（Liam Porr），以一个假名，然后用人工智能模型建了一个完全假的博客。不过，这却成功“骗倒”了一大批内容阅读者。
这个充满讽刺性和欺骗性的“AI把戏”很快骗过了Hacker News等科技极客圈子，然后真相曝光——瞬间成为了热点话题——这么多人怎么就被一个完全由AI搭建起来的所谓“博客”给诓了？居然还有不少人“订阅”了上面的消息？
尽管许多人猜测到目前为止最强大的语言生成AI工具——GPT-3会如何影响内容生产，但这种“以假乱真”的程度和效果是他们始料未及的。这是目前唯一一次GPT-3如此真实地展示自己的实力，足以说明这一工具的应用潜力。
在加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)学习计算机科学的波尔说，这次经历中最突出的一点是:“实际上，它超级简单，这是最可怕的部分。”
登上头条狂涨粉的“AI鸡汤文”
虽然GPT-3还没有彻底开放，但波尔却依然轻轻松松获取了接口。波尔提交了一份申请。他填写了一张表格，里面有一份关于他打算使用的简单问卷。但他也没有等上多少时间。在联系了伯克利的人工智能社区的几名成员后，他很快找到了一名已经有此权限的博士生。
这个博士生同意合作后，波尔很快就写了一个小脚本让他运行。它给了GPT-3一个博客文章的标题和介绍，并给出了几个完整的版本。Porr的第一个帖子(在Hacker News上发布的那个)和之后的每一个帖子都是从一个输出中复制粘贴过来的，几乎没有编辑。
他说:“从我想到这个想法并与那个博士生取得联系，到我真正创建了这个博客——这大概只花了几个小时。”
波尔用假名字“adolos”写的第一篇假博客，居然顺顺利利就登上了YC新闻平台Hacker News热门榜第一名！波尔说，他使用了三个独立的账号在Hacker News上提交并投票，试图把他的帖子推得更高。管理员说这个策略不起作用，但他的点击率标题起作用了。
不需要太多编辑就能生成内容的诀窍是——理解GPT-3的优缺点。波尔说:“它很擅长创造漂亮的语言，但不太擅长逻辑和理性。”因此，他选择了一个不需要严格逻辑的流行博客类别——“鸡汤文”，这样就能实现高效和自助式的产出。
然后，他按照一个简单的公式来写他的标题：他在Medium和Hacker News上翻来翻去，看看在这些类别中发生了什么，然后把一些相对相似的东西放在一起。《感觉生产力不高？也许你应该停止思虑过多》“”（Feeling unproductive? Maybe you should stop overthinking）他为其中一篇文章写道。《大胆和创造力胜过智慧》（Boldness and creativity trumps intelligence），他又在另一篇文章中写道。有几次，这些标题并没有起到作用。但只要他坚持正确的话题，这个过程就很容易实现，“鸡汤文”成功地帮着博客蹭蹭蹭狂涨粉。
两周后，他几乎每天都发帖子。随后不久，Hacker News上就有人指责波尔的博客文章是GPT-3写的。另一名用户却回应说，这条评论“不可接受”。甚至有读者读后留言称，“好文！和Ethan Hawke在Ted的演讲一样深刻！”对波尔的假博客持怀疑态度的少数人，居然就这样被社区的其他成员投了反对票，妥妥证明了并非“大众的眼睛都是雪亮的”。
一大部分人愣是没看出来文章不是人类写的，Medium、YC的新闻平台等多家平台都转载刊发了他的第一篇博客、他的博客居然还疯狂涨粉人气居高不下……这让小哥波尔开始感到不淡定了，不过他自己也感到非常惊讶。
波尔说，他想证明GPT-3可以冒充人类作家。事实上，尽管该算法的书写模式有些奇怪，偶尔也会出现错误，但在他在Hacker News上发表的最重要的帖子上，只有三四个人怀疑该算法可能是由某个算法产生的。而且，所有这些评论都立即被其他社区成员否决。
最后，波尔以一条自己写的神秘信息结束了这个项目。标题为《如果我没有道德，我将如何对待GPT-3》，文章将他的过程描述为一个假设。同一天，他还在自己真正的博客上发表了一篇更直白的自白，澄清曝光了“假博客”的始终。
AI语言工具引发担忧与思考
根据OpenAI的算力统计单位petaflops/s-days，训练AlphaGoZero需要1800-2000pfs-day，而OpenAI的GPT-3用了3640pfs-day，看来拥有微软无限算力的OpenAI，现在真的是为所欲为了。
对于专家来说，这一直是这种语言生成算法引起的担忧。自从OpenAI首次发布GPT-2以来，人们就猜测它很容易被滥用。而GPT-3已经成为OpenAI迄今为止推出最新、最大的AI语言模型。在自己的博客文章中，该实验室重点关注了人工智能工具作为大量制造错误信息的武器的潜力。其他人则想知道是否可以用它来大量发布谷歌游戏相关关键词的垃圾帖子。
去年2月，OpenAI的GPT-2(该算法的早期版本)登上了新闻头条，OpenAI宣布将保留该版本，以防被滥用。这一决定立即引发了强烈反响，研究人员指责该实验室在“搞噱头”。到了11月，该实验室终于改变了立场，发布了这个模型，当时还言之凿凿地称“到目前为止没有发现滥用的有力证据”。这不，这回“翻车”翻得有点厉害了。
该实验室对GPT-3采取了不同的方法；它既没有拒绝，也没有允许公众访问。取而代之的是，它将算法提供给了那些申请私有测试的研究人员，目的是收集他们的反馈，并在今年年底将这项技术商业化。
波尔说，他的实验还展示了一个更平凡但仍然令人不安的选择——人们可以使用该工具生成大量的点击诱导内容。他说:“很有可能会出现大量平庸无质量的博客内容，因为现在进入的门槛太低了。”“我认为在线内容的价值将大大降低。”
波尔计划用GPT-3做更多的实验。但他仍在等待OpenAI的介入。他说:“他们可能对我的所作所为感到不满。”“我是说，这有点傻。”
背后的“AI大法”OpenAI
在成立的短短四年时间里，OpenAI已经成为全球领先的人工智能研究实验室之一。与Alphabet旗下的DeepMind等其他人工智能巨头一样，谷歌不断推出引人注目的研究成果，并因此成名。它也是硅谷的宠儿，创始人包括埃隆·马斯克(Elon Musk)和传奇投资者山姆·奥特曼(Sam Altman)。
最重要的是，它因其使命而受到推崇。它的目标是成为第一个创造人工智能的机器——一个具有人类思维的学习和推理能力的机器。其目的不是统治世界；相反，该实验室想要确保这项技术是安全发展的，并且它的好处能均匀地分配给全世界。
这意味着，如果AGI技术的发展遵循阻力最小的道路，那么它很容易失控。围绕在我们身边的那种笨拙的人工智能，就是一个例子。问题是，AGI一直都很模糊。该领域内的共识是，这种先进的能力将需要几十年，甚至几个世纪的时间——如果真的有可能发展它们的话。许多人还担心，过分追求这一目标可能会适得其反。
大多数人第一次听说OpenAI是在2019年2月14日。那天，实验室宣布了一项令人印象深刻的新研究：只需按下一个按钮，就可以生成令人信服的论文和文章。
但也有一个问题：研究人员说，这种被称为GPT-2的模型释放起来太危险了。如果这样强大的技术落入坏人之手，就很容易被“武器化”，制造大规模的虚假信息。这立即引起了科学家们的强烈反对。
在持续不断的炒作指控中，OpenAI坚称GPT-2不是噱头。更确切地说，这是一项经过深思熟虑的实验，经过一系列内部讨论和辩论后达成一致。大家一致认为，即使这次的行动稍微有点过火，但它将为处理更危险的研究开创先例。
但OpenAI与GPT-2的媒体宣传活动也遵循了一种成熟的模式，这种模式让更广泛的人工智能社区产生了怀疑。多年来，该实验室的重大、引人注目的研究公告一再被指责助长了人工智能的炒作周期。批评人士还不止一次地指责该实验室大肆宣扬其研究结果，甚至达到了错误描述的地步。出于这些原因，该领域的许多人都倾向于保持一定的距离。
GPT-2引发如此强烈的反弹还有另一个原因。人们觉得OpenAI又一次违背了它之前关于开放和透明的承诺，并走上了营利的道路。未公开的研究让人们更加担忧和怀疑——会不会是这项技术一直处于保密状态，为将来获得许可做准备?但是人们并不知道，这不是OpenAI唯一一次选择隐藏它的研究。
以上就是关于openai怎么读相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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