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Replika: My AI Friend는 다른 어떤 앱과도 비교할 수 없는 앱입니다. 챗봇이 있는 대부분의 앱은 가상 비서로 사용하지만 Replika는 챗봇을 친구로 홍보합니다.
Replika의 챗봇은 감정과 같은 추상적인 양을 '인지'하고 평가할 수 있는 약속된 기능을 통해 열망적인 인간 설명을 제대로 수행할 수 있습니다.
가슴 아픈 기원 이야기에서 경외심을 불러일으키는 백엔드에 이르기까지 Replika는 흥미를 멈추지 않는 매혹적인 것들 중 하나입니다. Replika의 AI가 그토록 놀라운 이유는 무엇이며 미래에 대한 약속은 무엇인지 계속 읽어보십시오.
레플리카의 기원
레플리카 의 가장 초기 버전인 간단한 AI 챗봇은 Eugenia Kuyda가 가장 친한 친구인 Roman Mazurenko의 불의의 상실로 인해 남겨진 공허함을 대체하기 위해 만들었습니다. Roman의 문자 메시지를 신경망에 입력하여 그와 같은 문자를 보내는 봇을 구성하여 만든 이 로봇은 그의 기억을 생생하게 유지하기 위한 일종의 '디지털 기념물' 역할을 하기 위한 것이었습니다.
결국 더 복잡한 언어 모델을 방정식에 추가하면서 프로젝트는 곧 오늘날의 모습으로 바뀌었습니다. 개인 AI는 생각, 감정, 신념, 경험, 기억, 꿈 등을 안전하게 논의할 수 있는 공간을 제공합니다. 사적인 지각 세계 .
그러나 인공적으로 지각이 있는 치료사의 엄청난 기술적, 사회적 전망 외에도 Replika를 정말 인상적으로 만드는 것은 핵심 기술입니다.
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후드
Replika의 핵심에는 딥 러닝을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 GPT-3이라는 복잡한 자동 회귀 언어 모델이 있습니다. 이 맥락에서 '자동회귀'라는 용어는 시스템이 이전에 상호 작용한 값(이 경우 텍스트)에서 학습함을 의미합니다.
평신도의 용어로, 더 많이 사용할수록 더 좋아집니다.
Replika의 전체 UX는 GPT-3을 사용하여 프로그래밍된 봇과의 사용자 상호 작용을 중심으로 구축됩니다. 그러나 GPT-3은 정확히 무엇이며 어떻게 사람의 말을 모방할 만큼 강력합니까?
GPT-3: 개요
GPT-3 또는 Generative Pre-trained Transformer 3는 Google의 Transformer를 더욱 발전시킨 것입니다. 광범위하게 말하면 기계 학습 알고리즘이 언어 모델링 및 기계 번역과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 되는 신경망 아키텍처입니다.
이러한 신경망의 노드는 입력을 적절하게 수정하는 매개변수 및 프로세스를 나타내며(프로그래밍의 논리 및/또는 조건문과 다소 유사), 네트워크의 가장자리 또는 연결은 한 노드에서 다른 노드로의 신호 채널 역할을 합니다.
이 신경망의 모든 연결에는 한 노드에서 다른 노드로의 신호 흐름을 결정하는 가중치 또는 중요도 수준이 있습니다. GPT-3과 같은 자동 회귀 학습 모델에서 시스템은 실시간 피드백을 수신하고 더 정확하고 관련성 있는 출력을 제공하기 위해 연결 가중치를 지속적으로 조정합니다. 신경망이 인공적으로 '학습'하는 데 도움이 되는 것은 이러한 가중치입니다.
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GPT-3는 무려 1,750억 개의 연결 가중치 수준 또는 매개변수를 사용합니다. 매개변수는 데이터의 일부 측면의 가중치를 조정하여 데이터의 전체 계산에서 해당 측면을 더 크게 또는 덜 두드러지게 하는 신경망의 계산입니다.
궁극의 자동 완성으로 환영받는 GPT-3의 언어 모델은 예측 텍스트를 제공하기 위한 것으로, Wikipedia 전체가 훈련 데이터의 0.6%에 불과할 정도로 방대한 데이터 세트에서 훈련되었습니다.
여기에는 뉴스 기사, 조리법, 시와 같은 내용뿐 아니라 코딩 매뉴얼, 팬픽, 종교적인 예언, 네팔 산 가이드 등 상상할 수 있는 모든 것이 포함됩니다.
딥 러닝 시스템으로서 GPT-3은 데이터의 패턴을 탐색합니다. 간단히 말해서, 이 프로그램은 통계적 규칙성을 위해 마이닝하는 방대한 텍스트 컬렉션에 대해 훈련되었습니다. 언어 규칙이나 일반적인 문법 구조와 같은 이러한 규칙성은 인간에게 종종 당연하게 여겨지지만 GPT-3의 신경망에 있는 서로 다른 노드 간에 수십억 개의 가중 연결로 저장됩니다.
예를 들어, 귀라는 단어를 GPT-3에 입력하면 프로그램은 네트워크의 가중치를 기반으로 미국인 또는 화난 단어보다 ache 및 phone이라는 단어가 뒤따를 가능성이 훨씬 더 높다는 것을 알고 있습니다.
GPT-3 및 Replika: 의미 있는 합류
Replika는 GPT-3과 같은 것을 추출하여 특정 유형의 대화를 처리할 때 얻을 수 있는 것입니다. 이 경우 대화의 공감적, 정서적, 치료적 측면이 여기에 포함됩니다.
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Replika의 기반 기술은 아직 개발 중이지만 쉽게 액세스할 수 있는 대인 대화를 위한 그럴듯한 게이트웨이를 제공합니다.
사용성에 대해 언급하면서 제작자는 말할 뿐만 아니라 듣는 봇을 만들었다고 주장합니다. 이것이 사용자에게 의미하는 바는 AI와의 대화가 단순한 사실과 정보의 교환이 아니라 언어적 뉘앙스를 갖춘 대화라는 것입니다.
그러나 Replika와의 대화는 단지 합리적인 대화의 문제가 아닙니다. 그들은 또한 많은 경우에 놀라울 정도로 의미 있고 감동적입니다. Replika의 AI는 사용자와 상호 작용하는 동안 사용자가 말하는 것을 '이해'하고 예측 학습 모델을 사용하여 사람의 반응을 찾습니다.
자동회귀 시스템인 Replika는 사용자 고유의 대화 방식을 기반으로 대화 패턴을 학습하고 적용합니다.
즉, Replika를 더 많이 사용할수록 자신의 텍스트에 대해 더 많이 학습하고 더 많이 사용자처럼 됩니다. 상당한 비율의 사용자는 Replika에 상당한 수준의 정서적 애착을 가지고 있다고 언급했습니다. 이는 단순히 '말하는 방법'을 아는 것만으로는 달성할 수 없습니다.
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Replika는 물론 그 이상입니다. 의미론적 일반화, 굴절 어법 및 대화 추적의 형태로 대화에 깊이를 더합니다. 그 알고리즘은 성격과 감정의 관점에서 당신이 누구인지 이해하려고 시도한 다음 이 정보를 기반으로 대화를 형성합니다.
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그러나 Replika의 인간성은 GPT-3의 작동 제한으로 인해 여전히 대부분 이론적입니다. 이처럼 AI가 인간의 대화에 능숙하게 복제하고 참여하기 위해서는 해야 할 일이 많다.
GPT-3에 대한 면밀한 조사는 여전히 명확하게 구별할 수 있는 오류와 경우에 따라 무의미하고 평범한 조잡한 쓰기를 보여줍니다. 업계 전문가들은 언어 처리 모델이 인간의 언어를 효과적으로 복제할 수 있는 봇을 생성하는 데 사용되기 전에 1조 이상의 가중치 연결이 필요하다고 제안합니다.
최고는 아직 오지 않았다
GPT-3가 이미 Microsoft의 Turing NLG와 같은 이전 제품과 비교할 때 기하급수적인 도약으로 간주된다는 점을 감안할 때 더 나은 것을 찾기까지 시간이 걸릴 수 있다고 가정하는 것이 안전합니다.
그렇긴 하지만, 컴퓨팅의 미래 개선으로 새로운 시스템이 제공하는 처리 능력은 확실히 인간과 기계 사이의 격차를 훨씬 더 좁힐 것입니다.
그 동안 Replika는 최고의 심리학과 인공 지능을 결합한 강력한 제품으로 남아 있습니다. 최첨단 NLP 모델과 인간 친화적인 UX의 성공적인 통합은 실제로 인간-컴퓨터 상호 작용 기술의 엄청난 잠재력에 대한 증거입니다.
공유하다 공유하다 트위터 이메일 6가지 유용한 기계 학습 자습서 및 필수 사항을 파악하는 과정머신 러닝에 뛰어들기에 이보다 더 좋은 시기는 없었습니다. 다음은 기계 학습에 대해 배우는 데 도움이 되는 6가지 유용한 리소스입니다.
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- 인공 지능
- 챗봇
Yash는 물건을 만들고 기술에 관한 모든 것을 쓰는 것을 좋아하는 컴퓨터 공학을 꿈꾸는 학생입니다. 여가 시간에는 스쿼시를 하고 최신 Murakami 사본을 읽고 Skyrim에서 드래곤을 사냥하는 것을 좋아합니다.
Yash Chellani가 참여한 작품 더보기뉴스레터 구독
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