智東西
編譯 | Glu
編輯 | 李水青
智東西6月13日消息，當(dāng)?shù)貢r間6月7日，科技巨頭谷歌公司對其AI聊天機器人Bard進行了更新，提升了機器人邏輯與推理能力，并增加了表格的導(dǎo)出形式。
Bard是谷歌公司為了對抗ChatGPT和BingChat，在今年3月21日正式推出的一款聊天機器人。此次更新是谷歌繼5月新增Bard圖片回復(fù)功能后的又一次功能迭代，主要針對Bard的數(shù)學(xué)計算能力，預(yù)計能將Bard解決數(shù)學(xué)問題的能力提高30%。
一、結(jié)果的生成：不只靠預(yù)測，加入計算力
Bard這次的具體更新內(nèi)容包括兩個方面：
1、提升在數(shù)學(xué)計算、編碼問題和字符串操作方面的能力；
2、提供了一個“到谷歌表格”的新導(dǎo)出選項。有了這個新功能，用戶可以將Bard在其回答中創(chuàng)建的表格直接導(dǎo)出到表格中。
在第一項更新中，Bard使用了一種名為“隱式代碼執(zhí)行（implicit code execution）”的新技術(shù)，它可以讓Bard編寫和執(zhí)行自己的代碼。最新版本的Bard識別能根據(jù)邏輯代碼的提示，在后臺編寫代碼、對其進行測試，并使用結(jié)果來生成更準(zhǔn)確的回答。
這大大提高了Bard的推理和數(shù)學(xué)能力，使其有能力解決高級推理和邏輯性較強的復(fù)雜問題。如：
- 15683615的質(zhì)因數(shù)是什么？
- 計算某人儲蓄的增長率
- 倒寫單詞“Lollipop”
▲Bard對倒寫單詞“Lollipop”的回復(fù)
Bard之前所使用的LLM（大語言模型）像是一個預(yù)測引擎。LLM根據(jù)提示，來預(yù)測可能進一步出現(xiàn)的詞匯，進而生產(chǎn)回復(fù)，整個流程并不涉及精細(xì)的邏輯推理與計算。因此，他們有能力解決語言類、創(chuàng)造性任務(wù)，但卻無法準(zhǔn)確回答推理、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域的問題。
二、結(jié)合大模型與傳統(tǒng)代碼，準(zhǔn)確度提高30%
這項技術(shù)的靈感來源是二分法，特別是丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman）的雙系統(tǒng)思維模型，他認(rèn)為人的大腦存在兩個系統(tǒng)，并稱之為系統(tǒng)1和系統(tǒng)2：
- 系統(tǒng)1是無意識思考，是快速的、直觀的、毫不費力的，如一個樂手在演出現(xiàn)場即興演奏，使用的就是系統(tǒng)1思維；
- 系統(tǒng)2則需要耗費精力、保持專注，是緩慢的、審慎的，如人們運用數(shù)學(xué)運算、學(xué)習(xí)專業(yè)樂器演奏時，使用的是系統(tǒng)2思維。
以此類比：
- LLM是在系統(tǒng)1思維下運作的——沒有經(jīng)過深度思考，快速產(chǎn)生文本；
- 傳統(tǒng)代碼計算方法則與系統(tǒng)2類似——公式化、不靈活，但能產(chǎn)生正確的結(jié)果。
以做一道數(shù)學(xué)題為例，如果只使用系統(tǒng)1，那根本不需要解題方法，直接把想到的答案寫出來就行了；但是加上系統(tǒng)2后，便可以運用加減乘除等數(shù)學(xué)方法去解題。
本次更新中，谷歌結(jié)合了LLM（系統(tǒng)1）和傳統(tǒng)代碼（系統(tǒng)2）的能力，來幫助提高Bard反應(yīng)的準(zhǔn)確性。谷歌稱，在他們的內(nèi)測數(shù)據(jù)集中，Bard解決計算類問題的準(zhǔn)確性提高了約30%。
即使這樣，Bard也無法保證回應(yīng)的絕對準(zhǔn)確。Bard不會生成有助于提示響應(yīng)的代碼，它生成的代碼可能是錯誤的，它也無法保證一定將執(zhí)行的代碼包括在其響應(yīng)中。
結(jié)語：各大廠商關(guān)注機器人邏輯性，AIGC準(zhǔn)確性將繼續(xù)提高
6月1日，OpenAI宣布ChatGPT數(shù)學(xué)解題能力將大幅提升，現(xiàn)在，谷歌也宣布了Bard的數(shù)學(xué)計算能力提高了30%。
這向我們釋放了強烈的訊號，即AIGC聊天機器人行業(yè)陸續(xù)在關(guān)注著AIGC解決復(fù)雜問題的能力、生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性，并不斷在以各種方式提升AIGC內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化、邏輯性。未來，我們將享受到能力更強大、結(jié)果更準(zhǔn)確的AI服務(wù)。
來源：google官網(wǎng)
