ㅏ 인공지능(AI) 인간의 삶에서 점점 더 많은 공간을 얻었습니다. 이 분야의 새로운 기술은 수년 전에는 불가능했던 기능을 보여줍니다.
잠재력이 돋보이는 AI 도구 중 하나는 GPT(Generative Pre-trained Transformer), 다양한 유형의 정보를 생성하고 여러 영역에서 다양한 질문에 답할 수 있는 알고리즘입니다.
GPT-3 모델은 인간이 만든 텍스트 생산물과 혼동될 수 있는 텍스트를 작성할 수 있습니다.
인공 지능이란 무엇입니까?
ㅏ 인공 지능 지능이라고 간주되는 특정 작업을 수행하는 기계의 능력으로 정의할 수 있습니다.
즉, 이 작업을 수행하려면 정보를 분석하고 이에 대한 결정을 내려야 합니다. 정보, 교수 박사를 개념화합니다. Federal University의 인공 지능 코스 코디네이터 Anderson Soares 고이아스에서 (UFG).
AI의 세계에는 기계 학습. 데이터를 통해 학습하는 과정입니다. 앤더슨 교수는 다음과 같이 예시합니다. 개가 무엇인지 기계에 가르치려면 개를 나타내는 다양한 이미지를 기계에 보여줄 필요가 있습니다.
GPT-3 모델
Anderson Soares에 따르면 그때까지 인공 지능 도구의 주요 기능 중 하나는 개체를 분류하는 것이었습니다. GPT-3 모델을 사용하면 알고리즘에서 정보를 생성하고 생산하는 것이 가능했습니다.
교수 박사 세르지페 연방 대학교의 Paulo Boa Sorte(UFS), 아래 비디오에서 GPT가 무엇이며 어떻게 작동하는지 설명합니다.
ㅏ GPT를 담당하는 회사는 OpenAI입니다. Elon Musk가 소유하고 있습니다. 의 인공 지능 연구 기관입니다. 우리를.
GPT에는 세 가지 버전이 있습니다. 2008년에 1편, 2019년에 2편, 2020년에 3편이 발매되었습니다.
최신 버전인 GPT-3은 프로그래밍 구조의 1,750억 개의 매개변수. 두 번째 버전에는 15억 개의 매개변수가 있습니다.
이러한 매개변수는 프로그래밍의 변수와 관련이 있다고 Paulo 교수는 설명합니다. "예를 들어, 기계가 사과가 무엇인지 배우려면 빨간 사과와 녹색 사과와 같은 모든 가능성에 대해 가르쳐야 합니다. 이러한 변수는 인공 지능의 기계 학습 매개 변수와 관련이 있습니다."라고 교육자는 말합니다.
아이디어를 얻으려면 인간의 뇌 그것은 100조 개의 시냅스를 수행할 수 있는 용량을 가지고 있으며, 이는 GPT-3 모델보다 570배 더 큰 잠재력을 나타냅니다.
이러한 도구는 기하급수적으로 발전했습니다. 전문가들은 몇 년 안에 인간 두뇌의 잠재력에 도달하거나 심지어 그것을 능가할 수 있다고 지적합니다.
일부를 확인하십시오 GPT-3 기능:
다양한 주제에 대해 완전한 텍스트를 작성합니다.
시와 노래를 쓰십시오.
인터페이스 생성
이메일 쓰기;
일정;
텍스트를 번역합니다.
"빵은 보통 왜 푹신한가요?"와 같은 질문에 답하기
2022년 11월에 출시된 ChatGPT는 "가장 다양한 주제에 대해 매우 빠르게 상호작용하는 로봇처럼 작동하며 더 인간적인 것처럼 들립니다"라고 Paulo는 설명합니다.
"GPT-3 쓰기 알고리즘의 세계에 새로운 차원을 제시합니다., 확장된 스케일 데이터베이스 덕분에 다양한 텍스트 장르와 어휘를 다루기 때문입니다. 또한 이 알고리즘은 인용을 참조할 수 있는 가능성을 제공하므로 모든 학술 제작에서와 마찬가지로 여러 가지 반성과 극도의 주의가 필요합니다." - Prof. 박사 폴 굿 럭.
참조: 로봇 챔피언십 작동 방식
인공 지능 및 교육
인공지능 기술의 발전과 향상은 인간의 현실을 가로지르는 요소이며, 결과적으로 교육의 영역이다.
교수 박사 Paulo Boa Sorte는 UFS에서 TECLA(기술, 교육 및 응용 언어학) 연구 그룹을 조정합니다.
Paulo는 이 그룹에서 수행한 연구에서 GPT가 "창의성, 지적 재산권 및 저자와 같은 개념을 다시 생각하게 만든다"는 사실이 밝혀졌다고 보고합니다.
"이러한 의미에서 이 텍스트가 누구에게 속해 있으며 어떤 맥락에서 사용할 권한이 있는지 물어볼 가치가 있습니다. 문학 및 학술 텍스트, 운영 매뉴얼 등을 생산할 수 있는 알고리즘 모델." - 교수 박사 파울로 굿 럭
Paulo에 따르면 이미 여러 토론이 생성되었으며 그의 관점에서 토론을 위한 공간이 필요합니다. "우리는 그 어느 때보다 대화가 필요합니다. 표절, 저작권, 문화재 접근권", 강화합니다.
GPT-3의 긍정적인 측면 중 Paulo는 번역과 같은 특정 작업 수행을 언급합니다. 부정적인 점에 대해서는 "큰 도전은 윤리적 문제를 포함합니다, 특히 이야기할 때 표절과 가짜뉴스 확산. 네트워크에 있는 것에서 데이터를 수집하기 때문에 알고리즘은 인종차별, 성차별, LGBT혐오, 비윤리적 콘텐츠 등을 재현할 수 있습니다."라고 그는 주장합니다.
더 알아보기: 가짜 뉴스는 무엇입니까?
Anderson Soares에 따르면 교육 분야에서 AI를 구현하는 것은 여전히 수줍어하고 고전적이며 보수적입니다.
출처: 개인 소장품
앤더슨 교수는 콘텐츠 교육의 시대가 디지털 기술의 출현으로 이미 위협을 받고 있다고 생각합니다. 그의 관점에서 교육자의 역할은 촉진자, 영감을 주는 자로서 현실에 따라 재정의될 것이다. 그는 교사와 학생의 관계에 중대한 변화가 있을 것이라고 믿습니다.
"다른 도구와 마찬가지로 이것은 좋게도 나쁘게도 사용할 수 있습니다. 일반인도 음성복제, 사진합성, 인공영상 등을 접할 수 있는 시대를 대비해야 한다. 사회는 잘못된 정보와 기술 사용 측면에서 더 많은 교육과 훈련을 받아야 하며, 무엇이 그들에게 도달하는지에 대해 더 정교한 비판적 사고를 해야 합니다."
교수 박사 앤더슨 소아레스.
에 관해서 교육 및 학습 과정에서 AI 기술의 기여, Paulo Boa Sorte 교수는 다음과 같이 강조합니다.
"선생님 께, 관료적 프로세스의 자동화를 큰 공헌으로 인용할 수 있습니다. 우리는 학교의 관료적 측면을 돌보는 데 더 적은 시간을 할애하고 무엇에 전념할 수 있을 것입니다. 수업 준비, 학생에 대한 관심 및 가능한 학습 어려움과 같은 중요한 사항입니다. 학습."
학생을 위해, 우리는 가상, 증강 및 혼합 현실(저희 그룹이 Sergipe 주 네트워크의 교사들과 함께 개발하는 또 다른 프로젝트), 클라우드 컴퓨팅 또는 게임화와 같은 몇 가지 추세를 가지고 있습니다."
교수 박사 파울로 굿 럭
UFS 연구원은 브라질 현실에서 학교에서 AI를 구현하는 데 두 가지 주요 과제가 있다고 생각합니다.
영형 리소스 및 재료에 대한 액세스. 첫 번째는 ProInfo 및 UCA(학생당 컴퓨터 1대) 프로그램과 같은 기술 분야에서 정부의 이니셔티브가 있기 때문에 이미 진전이 있었다고 그는 생각합니다.
Paulo가 보기에 극복하기 더 어려운 또 다른 도전은 이러한 기술을 사용하기 위한 교사 교육. "학교에 장비를 설치하고 기술 이상의 훈련을 제공하지 않는 것은 소용이 없습니다. 펜과 종이로 쉽게 할 수 있는 것을 캔버스로 옮기는 것은 의미가 없습니다. 팬데믹 기간 동안 우리가 교육 활동을 수행한 방식이 그 증거입니다."라고 교육자는 말합니다.
신용: 셔터스톡
Paulo Boa Sorte는 GPT 및 ChatGPT와 같은 AI 기술이 "그들에 의해 전달되는 모든 데이터는 이미 존재하고 우리가 입력한 데이터입니다. 네트워크. 즉, 기계가 새로운 것을 생각하거나 질문하거나 발견할 방법이 없습니다."
이런 의미에서 AI는 대학과 연구 기관의 연구원들이 수행하는 과학적 이니셔티브처럼 혁신하지 않는다고 교수는 변호합니다.
"교육에서 우리는 질문을 던질 때만 발전할 것입니다. 오래된 격언: 질문은 세상을 움직이는 것이고 AI가 그렇게 하는 것을 보기에는 아직 멀었다고 생각합니다." Paulo는 결론을 내립니다.
지금 멈추지마... 공개 후 더 많은 내용이 있습니다 ;)
방법을 확인하십시오 인공 지능의 고등 교육:
루카스 아폰소
기자
