ai会说自己是真人吗(ai会说自己是真人吗知乎)
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本文目录:
谷歌工程师称某AI聊天机器人可能具有自己的“意识”,算是人吗?
我觉得不能够算是人,只能说明他在算法方面或者对人类的情感有非常深度的了解。虚拟人物是真人在说话吗?
虚拟人物有的是真人在说话,有的是电脑合成的声音。
用电脑制作“虚拟人”, 通过数字技术模拟真实的人体器官而合成的三维模型。这种模型不仅具有人体外形以及肝脏、心脏、肾脏等各个器官的外貌,而且具备各器官的新陈代谢机能,能较为真实地显示出人体的正常生理状态和出现的各种变化。
虚拟人物的特点和发展:
虚拟人与现实的联结不应该只建立在有张漂亮的、会动的皮上,如何与人“对话”、建立与真实人类的关系将决定着这一新兴产业到底能走多远。
虚拟人IP智能化与场景化,成为次世文化下一步发展的方向。如今拥有42.7万微博粉丝的国风博主翎,就是陈燕眼中一次不错的“场景化”尝试。
ai合成的图片是真人吗?
不是真人。
Glow,一种使用可逆1x1卷积的可逆生成模型。AI合成超逼真人像。Glow是一种可逆生成模型(reversiblegenerativemodel),也被称为基于流的生成模型(flowbasedgenerativemodel)。Glow模型生成一个256x256的样本,在NVIDIA1080TiGPU上只需要大约130ms。
生成模型的优点包括:
1、精确的潜变量推断和最大似然估计,在 VAE 中,只能近似推断对应于数据点的潜变量的值。GAN 根本没有编码器来推断潜在的情况。在可逆的生成模型中,推断潜在情况可以在没有近似的情况下精确完成。这不仅可以导致精确的推断,而且还可以优化最大似然估计。
2、有效推理和有效生成,自回归模型,例如 PixelCNN,也是可逆的,但是从这些模型很难并行化,而且通常在并行时效率很低。基于流的生成模型,如 Glow 和 RealNVP,对于推理和生成来说都是高效的并行化模型。
3、下游任务可用的潜在空间,自回归模型的隐藏层具有未知的边缘分布,使得对数据的有效处理变得更加困难。在 GANs 中,数据点通常不能在潜在空间中直接表示。对于可逆的生成模型和 VAE 则不是这样,它们允许各种操作,例如数据插值和数据修改。
4、节省内存,在可逆神经网络中计算梯度需要一定数量的内存,在 RevNet 文章中有所解释。
机器人可以伪装成真人和你聊天吗?
以现有的技术来看,如果要求Siri一类的对话聊天机器人伪装得像真人一样,跟人谈上个三五分钟而不被识破,目前还是一件有困难的事情。拿Siri来说,手机在收到了你说的一句话之后,会把它传回由成千上万台计算机组成的分析系统,通过在短时间内搜索网络上海量的信息和数据库,“费尽心思”计算出一个合理的答案,再传回你的手机上。虽然它的设计者运用了各种先进技术,但是Siri还是会经常答非所问,引出笑话连连。和Siri类似的语音聊天机器人,以及一些自动聊天程序的表现也大多不尽如人意,说明它们的“脑瓜”还不够“聪明”。著名的“图灵测试”测量电脑智能的方法是,评判员站在隔板的右边,计算机放在隔板的左面,同时一个真人也在隔板的左面,然后评判员隔着隔板与计算机和真人通过各种方式进行交流,如果评判员辨别不出自己是在和计算机还是在和真人交流,就说明这台计算机通过了“图灵测试”。如果Siri和那些自动聊天机器人参加“图灵测试”,肯定全都不及格。
虽然如今的计算机运算速度已达每秒百亿千亿次,人用笔和纸算一小时才可以算出来的算术题,对于计算机就是瞬间的事情,可是表面脑子转得很快的计算机和人聊起天来就显得很笨了。计算机的计算能力很强,但是思考能力和智能水平上还远远比不上人脑。按照“图灵测试”的思想,从1990年开始,每年都会有一个世界勒布纳人工智能奖比赛,各国最顶尖的研究自动聊天机器人的计算机科学家聚到一起,大家一比高低,看看自己的计算机程序有没有可以通过“图灵测试”的。在比赛中,这些计算机并不需要像Siri那样发出声音,只要打字聊天,任务难度已经降低。可是,在20年的比赛中,还没有一次自动聊天机器人能把评委完全唬住,评委只要和计算机打字聊上一小会儿,立刻就发现和自己聊天的不是真人,而是一个计算机程序。最近两年表现最佳的比赛冠军Suzette,也只能在隔板左面的真人故意装成机器人说话方式的情况下,勉强骗一下另一边的评委。按照勒布纳奖的规定,每年比赛的冠军只可以得到铜奖;如果能把所有评委都骗住,让他们分不清是机器人还是真人,可以得到银奖;如果不仅可以用打字的方式,还可以用语音的方式“骗人成功”,就可以得到金奖。
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