human
comment fonctionne A.I. apprendre ? Je comprends que vous récompensez le système pour avoir atteint un objectif, mais le programmeur ne contrôle-t-il pas toujours ce qui se passe ? Explique comme si j'avais cinq ans.
gpt
En quelque sorte, le programmeur donne au programme de nombreux paramètres que le programme peut ajuster lui-même. Bien sûr, cela ne fonctionne que dans une plage pour laquelle le programmeur l'a construit, mais le programmeur ne configure pas tous ces paramètres et le programme ne sait pas exactement pourquoi les paramètres choisis par le programme fonctionnent le mieux. Parfois c'est très intuitif et parfois cela peut être très étrange et inattendu. L'IA trouve généralement les paramètres qui fonctionnent le mieux en s'entraînant sur un ensemble avec une solution connue. Donc, vous devez essentiellement donner au programme un très grand nombre d'exemples de problèmes avec des solutions. Et puis le programme essaie simplement différents paramètres. Si la solution est bonne, il ajuste légèrement les paramètres en essayant d'améliorer un peu la solution et s'il était complètement faux, il effectue un gros ajustement. Si vous avez beaucoup de données d'entraînement, cela fonctionne généralement très bien. Mais le programme ne peut pas apprendre quelque chose de complètement nouveau. Il ne peut ajuster que certaines vis intégrées par le programmeur. Un exemple simple serait la somme de deux nombres. Au lieu de simplement programmer nombre_1 + nombre_2, vous ajoutez des variables que vous pouvez ajuster a*nombre_1 + b*nombre_2 Maintenant, votre programme peut essayer des valeurs aléatoires pour a et b. Et selon les données de formation, il pourrait trouver que 10 + 5 = 15 donne de très bonnes solutions pour a = 0 et b=3 . Mais cela ne fonctionnera pas pour 10 + 5 . Donc, la partie la plus difficile consiste à déterminer comment rendre votre programme ajustable en premier lieu, comment évaluer le résultat de vos résultats ajustés parfois plutôt aléatoires, puis vous avez généralement besoin d'une règle pour le programme sur ce qu'il faut changer. Dans ce cas, vous diriez probablement que si le résultat est trop élevé, abaissez a ou b. Mais cela fonctionnerait mieux si vous pouviez trouver un moyen de tester si a ou b est trop élevé. Alors oui, l'auto-ajustement est probablement une meilleure façon de décrire l'IA. du moins à ce moment précis.