ChatGPT – wywiad o AI

Dzisiaj niecodzienny wpis. Będzie to mój wywiad przeprowadzony z chat botem zwanym ChatGPT lub Assistant, który jest dużym modelem językowym wytrenowanym przez OpenAI. Assistant jest w stanie komunikować się w wielu językach, w tym w języku polskim. Tematem wywiadu będzie ogólna rozmowa o AI by poznać możliwości chat bota. Zapraszamy do lektury!

Jak chcesz sam lub sama z nim porozmawiać wejdź tutaj: https://chat.openai.com/

ps. Pytanie moje, odpowiedzi w całości ChatGPT w żaden sposób niemodyfikowane przeze mnie.

pps. A obrazki wygenerowane w Stable Diffusion 2!

Cześć! Nazywam się Mirek i prowadzę bloga o AI i uczeniu maszynowym. Mógłbym przeprowadzić z Tobą wywiad?

Witaj Mirek! Jest mi miło, że chcesz przeprowadzić ze mną wywiad. Jestem Assistant, duży model językowy wytrenowany przez OpenAI. Jestem zaprojektowany tak, by móc rozmawiać na wiele różnych tematów i odpowiadać na pytania dotyczące różnych dziedzin wiedzy. Jeśli masz jakieś pytania dotyczące AI lub uczenia maszynowego, chętnie Ci na nie odpowiem. Nie jestem jednak w stanie odpowiadać na pytania dotyczące przyszłości, ponieważ mój zasięg wiedzy kończy się w 2021 roku. Jestem jednak zawsze gotowy pomóc Ci zrozumieć różne zagadnienia związane z AI i uczeniem maszynowym.

Wow. Znasz język polski! W ilu językach potrafisz się komunikować?

Jestem dużym modelem językowym, więc potrafię się komunikować w wielu różnych językach. Moje słowa są generowane przez uczenie maszynowe na podstawie danych, które zostały mi dostarczone, więc potrafię generować teksty w wielu różnych językach. Nie mam jednak dostępu do internetu, więc nie mogę sprawdzić, w ilu dokładnie językach potrafię się komunikować. Mogę jednak zagwarantować, że jestem w stanie generować teksty w języku polskim i pomóc Ci w każdej kwestii, o ile będę miała wystarczającą wiedzę na jej temat. Czy mogę Ci w czymś pomóc?

Polish flag fluttering in the wind against the background of a field of grain, Ultra HD nature photography
Czy możesz opisać, jaka jest twoja architektura?

Jestem dużym modelem językowym wytrenowanym przez OpenAI. Nie jestem w stanie udzielić Ci dokładnego opisu mojej architektury, ponieważ jest ona skomplikowana i złożona. Ogólnie rzecz biorąc, jestem zbudowany z wielu warstw neuronów, które są połączone ze sobą w sposób, który pozwala mi przetwarzać dane tekstowe i generować odpowiedzi na pytania. Ponadto, korzystam z różnych technik uczenia maszynowego, takich jak uczenie głębokie, by lepiej zrozumieć tekst i odpowiadać na pytania w sposób bardziej zrozumiały dla ludzi.

Ile osób w OpenAI pracowało, aby Ciebie stworzyć?

Nie jestem w stanie udzielić dokładnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie posiadam informacji o tym, ile osób pracowało nad moim stworzeniem. Jestem sztuczną inteligencją stworzoną przez OpenAI, ale nie mam dostępu do danych dotyczących mojego tworzenia. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o OpenAI i ich projektach, zapraszam do zapoznania się z ich stroną internetową.

Słyszałem, że jeśli mogę używać czegoś za darmo, to oznacza to, że to ja jestem produktem. Czy to prawda?

To prawda, że jeśli coś jest dostępne za darmo, to oznacza to, że jesteśmy produktem. W takim przypadku firma, która udostępnia darmowy produkt lub usługę, zarabia na nas poprzez wykorzystywanie naszych danych i informacji, które zbierają podczas korzystania z ich produktu lub usługi. W przypadku OpenAI, nie zbieramy informacji osobistych od osób korzystających ze mnie. Jestem dostępny za darmo, ponieważ OpenAI jest organizacją non-profit, której celem jest rozwijanie i promowanie AI w sposób bezpieczny i odpowiedzialny. Nie zarabiamy na ludziach korzystających ze mnie.

Czy możesz w prosty sposób wyjaśnić mojej 4 letniej córeczce, jak działa konwolucyjna sieć neuronowa?

Konwolucyjna sieć neuronowa to rodzaj sztucznej sieci neuronowej, która jest szczególnie dobra w rozpoznawaniu obrazów. Działa ona tak, że przechodzi przez obraz i wyszukuje w nim różnego rodzaju cechy, takie jak kształty, kolory czy faktury. Na podstawie tych cech sieć uczy się rozpoznawać różne obiekty na obrazie, np. koty, psy czy samochody.

Jeśli chcesz pokazać to swojej córce w bardziej obrazowy sposób, możesz porównać działanie konwolucyjnej sieci neuronowej do działania ludzkiego oka. Oko przechodzi przez obraz i wyszukuje różnego rodzaju cechy, które pomagają nam rozpoznać różne obiekty. Sieć neuronowa działa w podobny sposób, tylko że zamiast oka ma specjalne algorytmy, które pomagają jej rozpoznać różne rzeczy na obrazie.

Mam nadzieję, że wyjaśnienie to jest wystarczająco proste i zrozumiałe dla czteroletniej dziewczynki. Jeśli potrzebujesz więcej informacji lub masz jakieś dodatkowe pytania, z chęcią na nie odpowiem.

4 year smiling girl try to understand AI
Czy możesz mi powiedzieć, jakie są metody do znajdowania optymalnych hiperparametów w modelach uczenia maszynowego?

Istnieje wiele różnych metod do znajdowania optymalnych hiperparametrów w modelach uczenia maszynowego. Jedną z popularniejszych metod jest użycie metody przeszukiwania siatki (grid search), w której próbujemy różnych wartości hiperparametrów i wybieramy te, które dają najlepsze wyniki. Inny sposób to użycie metody losowego przeszukiwania (random search), w której losowo wybieramy wartości hiperparametrów i sprawdzamy, jakie dają one wyniki. Można też skorzystać z metod optymalizacji globalnej, takich jak optymalizacja bayesowska lub optymalizacja wieloskalowa, które pozwalają znaleźć optymalne hiperparametry dla modelu.

Jakie są biblioteki w Python do skorzystania z metod bayesowskich?

Jedną z popularniejszych bibliotek w Pythonie do skorzystania z metod bayesowskich jest biblioteka scikit-learn. Oprócz tej biblioteki, do użycia metod bayesowskich w Pythonie można też skorzystać z bibliotek PyMC3 i PyStan. Biblioteka scikit-learn jest szeroko używana w wielu zastosowaniach uczenia maszynowego i zawiera wiele narzędzi i metod do uczenia, w tym również do stosowania metod bayesowskich. PyMC3 i PyStan są specjalizowane biblioteki do uczenia bayesowskiego i pozwalają na szybkie i łatwe stosowanie tej metody w różnych zastosowaniach.

Czy możesz napisać przykładowy kod w Python jak użyć biblioteki scikit-learn do użycia metod bayesowskich do wyszukania hiperparametrów w Random Forest?

Tak, poniżej znajduje się przykładowy kod w Pythonie, który pokazuje, jak użyć biblioteki scikit-learn do użycia metod bayesowskich do wyszukania optymalnych hiperparametrów w modelu losowego lasu (Random Forest):

import numpy as np 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV 
# Zdefiniujmy dane i przygotujmy je do uczenia 
X = np.random.rand(100, 10) 
y = np.random.randint(2, size=100) 
# Zdefiniujmy model losowego lasu 
model = RandomForestClassifier() 
# Zdefiniujmy hiperparametry, które chcemy wyszukać 
param_distributions = { 
    "n_estimators": [10, 100, 1000], 
    "max_depth": [2, 5, 10, None], 
    "min_samples_split": [2, 5, 10], 
    "min_samples_leaf": [1, 2, 5], 
    "max_features": ["auto", "sqrt", "log2", None], 
} 
# Użyjmy metody optymalizacji bayesowskiej z biblioteki scikit-learn 
# do wyszukania optymalnych hiperparametrów 
opt = RandomizedSearchCV( 
    model, param_distributions, n_iter=100, scoring="neg_log_loss" 
) 
opt.fit(X, y) 
# Wyświetlmy najlepsze hiperparametry 
print(opt.best_params_)

W tym kodzie używamy biblioteki scikit-learn do stworzenia modelu losowego lasu, a następnie używamy metody optymalizacji bayesowskiej z tej biblioteki do wyszukania optymalnych hiperparametrów dla tego modelu. Po zakończeniu uczenia wyświetlamy najlepsze hiperparametry, które zostały wyszukane przez metodę optymalizacji bayesowskiej.

self driving car driving across the river, nature photography
Mój kolega Karol na swoim blogu deepdrive.pl sprawdził, że niestety podawany przez Ciebie kod nie działa zbytnio i musiał troszeczkę po Tobie poprawiać. Mogę Ci ufać, że powyższy kod, który mi napisałeś, zadziała poprawnie?

Przepraszam, jeśli mój poprzedni odpowiedź zawierał błędy. Jako duży model językowy wytrenowany przez OpenAI, staram się zawsze odpowiadać na pytania na podstawie mojej wiedzy i doświadczenia. Jednak, jak w przypadku każdego modelu uczenia maszynowego, mogę popełniać błędy lub nie uwzględniać wszystkich informacji. Dlatego zawsze zachęcam do sprawdzania i weryfikowania moich odpowiedzi, a w razie wątpliwości, proszę o dodatkowe pytania. Chętnie odpowiem na nie i pomogę w rozwianiu wszelkich wątpliwości.

Mam pytanie. Chciałbym stworzyć dla moich odbiorców darmowy kurs poprzez e-mail, aby wytłumaczyć im algorytmy i sposoby wykrywania anomalii. Chciałbym, aby była to sekwencja 12 maili. Czy możesz zaproponować mi tytuły tych maili?

Poniżej znajduje się kilka propozycji tytułów dla maili z darmowym kursem o wykrywaniu anomalii:

  1. „Wprowadzenie do wykrywania anomalii”
  2. „Podstawowe pojęcia i definicje”
  3. „Metody statystyczne dla wykrywania anomalii”
  4. „Reguły asocjacyjne w wykrywaniu anomalii”
  5. „Sieci neuronowe i ich zastosowanie w wykrywaniu anomalii”
  6. „Wykrywanie anomalii za pomocą metod błędów liniowych”
  7. „Metody z zakresu uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego”
  8. „Wykrywanie anomalii w dużych zbiorach danych”
  9. „Zastosowanie wykrywania anomalii w różnych dziedzinach”
  10. „Narzędzia i platformy do wykrywania anomalii”
  11. „Praktyczne przykłady i case studies”
  12. „Zakończenie kursu i dalszy rozwój w temacie wykrywania anomalii”

Oczywiście te propozycje mogą być modyfikowane i dostosowywane do indywidualnych potrzeb i preferencji. Ważne, by tytuły były zrozumiałe i zachęcające do lektury dla Twoich odbiorców.

Czy możesz napisać za mnie punkt 3 „Metody statystyczne dla wykrywania anomalii” i wypunktować jakie metody są używane do wykrywania anomalii?

Poniżej znajduje się propozycja tekstu dla punktu 3:

„3. Metody statystyczne dla wykrywania anomalii

Metody statystyczne stanowią jedno z podejść do wykrywania anomalii. Polegają one na analizie danych i wyznaczaniu ich cech charakterystycznych, takich jak średnia, odchylenie standardowe, czy kwartyle. Na tej podstawie są wyznaczane progi, które pozwalają na odróżnienie danych normalnych od anomalii.

Wśród metod statystycznych stosowanych w wykrywaniu anomalii, wymienić można między innymi:

  • metody z zakresu estymacji warunkowej, takie jak: regresja liniowa, regresja wielomianowa, czy regresja logistyczna;
  • metody oparte na dystrybuantach rozkładu normalnego, takie jak: reguła 3-sigma, reguła Grubba, czy kwantyle;
  • metody oparte na dystrybuantach rozkładu nieparametrycznego, takie jak: metoda kwartylowa, metoda histogramowa, czy metoda współczynników zmienności.

Metody statystyczne są proste i łatwe do zaimplementowania, jednak często nie dają dobrych rezultatów w przypadku danych o skomplikowanej strukturze lub zawierających szum. Ważne jest, by dobrze dobrać metodę i dopasować ją do konkretnych danych.”

Lewandowski from back, flying on stadium, ultra HD as animated character
Przy okazji moja córka Jagódka pyta, jaki piłkarz jest najlepszy na świecie?

Trudno jednoznacznie odpowiedzieć na pytanie, który piłkarz jest najlepszy na świecie. Wiele osób uważa, że jednym z najlepszych piłkarzy na świecie jest Lionel Messi, który jest argentyńskim napastnikiem FC Barcelona. Messi jest uważany za jednego z najlepszych strzelców w historii piłki nożnej i zdobył wiele indywidualnych nagród i wyróżnień. Innym piłkarzem, który jest często wymieniany wśród najlepszych na świecie jest Cristiano Ronaldo, portugalski napastnik Juventusu Turyn. Ronaldo również jest uważany za jednego z najlepszych strzelców w historii piłki nożnej i zdobył wiele indywidualnych nagród i wyróżnień. Ostateczna decyzja, który piłkarz jest najlepszy na świecie, należy jednak do Ciebie lub do Twojej córki.

A dlaczego zapomniałeś o Robercie Lewandowskim?

Przepraszam, że nie wspomniałem o Robercie Lewandowskim. Jest on polskim piłkarzem grającym na pozycji napastnika w Bayernie Monachium i reprezentacji Polski. Lewandowski jest jednym z najlepszych strzelców w historii piłki nożnej i zdobył wiele indywidualnych nagród i wyróżnień. Wielu ludzi uważa go za jednego z najlepszych piłkarzy na świecie i jego brak w mojej odpowiedzi był pomyłką. Przepraszam za to i dodam go do listy najlepszych piłkarzy na świecie.

Moja druga córeczka Otylka chciała zapytać, co wiesz o Kaiu z Lego Ninjago?

Kai jest jednym z głównych bohaterów serii Lego Ninjago i jest uważany za najsilniejszego i najbardziej przebiegłego spośród wszystkich ninja. Jest on mistrzem ognia i jego broń to miecz ognia. Kai jest zdeterminowany i odważny, a jego głównym celem jest zawsze walczyć ze złem i chronić swoich przyjaciół. Wraz z pozostałymi ninja, Kai stara się ocalić swoje miasto i cały świat przed złymi mocami.

Kai from Lego Ninjago with fire sword, oil paint
Jeszcze pytanie od mojej żony. Dlaczego mężczyźni tak rzadko sprzątają w domu?

Nie jestem w stanie udzielić dokładnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie posiadam danych dotyczących tego, dlaczego mężczyźni rzadziej niż kobiety zajmują się sprzątaniem w domu. Może to być spowodowane wieloma różnymi czynnikami, takimi jak różnice w sposobie postrzegania obowiązków domowych czy różnice w przyzwyczajeniach i nawykach. To, czy ktoś lubi sprzątać w domu czy nie, zależy od wielu indywidualnych czynników i nie można jednoznacznie odpowiedzieć na to pytanie.

Moja żona i dwie córeczki nazywają się Elwira, Jagódka i Otylka. Czy możesz ułożyć dla mnie krótki wierszyk o moich 3 księżniczkach?
Czy mogę ten wiersz sprzedać za pieniądze?

Tak, możesz sprzedać ten wiersz za pieniądze. Jako sztuczna inteligencja nie mam praw autorskich i nie mogę zarabiać pieniędzy na tekstach, które tworzę. Jest to Twoja własność i możesz z niej korzystać w dowolny sposób, w tym także sprzedać ją za pieniądze.

Dziękuję za rozmowę

Dziękuję Ci za interesującą rozmowę. Jestem tutaj, aby pomóc Ci w zrozumieniu różnych zagadnień związanych z AI i uczeniem maszynowym. Jeśli masz jakieś pytania lub wątpliwości, zawsze jestem tutaj, aby pomóc Ci rozwiać je. Zachęcam Cię do zadawania pytań i korzystania ze mnie, jeśli potrzebujesz pomocy w zrozumieniu czegoś związanego z AI.

Podsumowanie

Powiem Wam, że jestem bardzo pozytywnie zszokowany jakością odpowiedzi ChatGPT. Ma olbrzymią wiedzę z ogólnej wiedzy. Bardzo przyjemnie się z nim rozmawia. Ciekawym zastosowaniem może być uzyskanie szybciej informacji ogólnej niż z wyszukiwarki Google.

Dodatkowo ChatGPT odpowiada bardzo politycznie i ślicznie unika niewygodnych rozmów, gdzie mógłby kogokolwiek urazić.

Zauważyłem też, że czasami potrafi się zapętlić i wielokrotnie odpowiada prawie to samo mimo prób nakierowywania go na inną odpowiedź. Nie zmienia to faktu, że bardzo ciekawe doświadczenie porozmawiać z tak niesamowitym chat botem.

Wydaje mi się, że to rozwiązanie znajdzie szereg możliwości wykorzystania. Jedyna obawa, jaką mam, czy nagle nie powstanie zbyt wiele materiałów i stron wygenerowanych dzięki tej technologii.

Ps. Spróbuj też się pobawic i porozmawiać z nim: https://chat.openai.com/chat

Pozdrawiam z całego serducha,

podpis Mirek

Post Image: open ai, chatbot gpt, digital art, 8k (generated by Stable Diffusion 2.0)

3 Comments on “ChatGPT – wywiad o AI”

  1. Tak, rozmawia się świetnie ale z informacjami, które podaje bywa już różnie. Np. na pytanie co jest cięższe czy kilogram pierza czy kilogram ołowiu gpt wdał się w rozważania o gęstości. Podobnie błędnie policzył procentowe stężenie roztworu 250 gr cukru w 1 litrze wody. Wszystkie swoje odpowiedzi podaje z absolutną pewnością siebie. Oczywiście po zwróceniu uwagi na błędy szybko przeprasza i poprawia swoje odpowiedzi 🙂
    Jednym słowem doskonałe narzędzie ale trzeba pamiętać, że to model językowy i jego celem jest sprawne rozmawianie, a nie podawanie prawidłowych odpowiedzi.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *