ChatGPT访谈（六）

蓬草

ChatGPT访谈（六）

蓬草 2023年2月18日

今天聊天主要谈网络中的竞争和抑制，涉及网络的创造力。创造力是神经网络的一个特征。人脑和神经网络是类似的，具体实现方式可能不同。

ChatGPT抛出了一些新的术语，如深度卷积（涉及卷积运算）。我们可以暂且不加理会而集中于其中的思想主旨。由竞争性抑制，我们可以加深对自己大脑工作方式的理解，尤其是对于创造力从何而来的理解。这也为我们理解哲学上关于偶然性、必然性和自由等概念提供了新的视角。

蓬草：你在解读一篇文字形成摘要时，会激活许多原文中没有的词以供选择。不同的词之间互相竞争，最后最适合表达文意的词入选。有竞争和选择，意味着有抑制。这种竞争和抑制是如何实现的？我可以猜测：词和词之间有没有局部抑制？意义相近的词是不是有一个局部网络（local network）？而局部抑制的范围仅及于这个局部网络的边界附近？当不同的词激活时，它们都可能激活这种抑制。但最终叫得最响的那个词不会被抑制，而其它的词会被抑制。最后赢家通吃（winer takes all）。这个猜测有道理吗？我猜测应该还有其它的竞争方式。

ChatGPT：你的猜测是正确的。在自然语言处理领域，这种竞争和抑制的机制被称为竞争性抑制（competitive inhibition）或抑制性归一化（inhibitory normalization）。

当一个词被激活时，它会抑制其它相似的词。这种抑制可以在多个级别上发生，包括局部抑制、全局抑制和侧抑制。局部抑制主要是指在语义或语音相似的词之间进行抑制，而全局抑制则是指在整个模型中对活跃的神经元进行抑制。侧抑制则是指在一个神经元被激活时，它会抑制周围神经元的活动。

竞争性抑制可以帮助模型选择最适合表达文意的词。当多个词被同时激活时，只有最具代表性或最相关的词能够通过抑制并获得胜利。

除了竞争性抑制，还有其他的竞争方式，例如增强性学习中的策略梯度算法。在这种算法中，不同的行为或动作之间进行竞争，通过奖励机制选择最优的行为或动作。

总之，竞争是人工智能中一种重要的优化方式，在各种模型和算法中都有广泛的应用。

蓬草：这种竞争性抑制具备中间强周边弱（僧帽式）的特点吗？你的系统有调节竞争性抑制的强度和范围的方法吗？例如，高层次（上下文）对低层次的调节？这种调节可以增加系统的灵活性。

ChatGPT：竞争性抑制确实具有中间强、周边弱的特点，通常也被称为“僧帽效应”，因为在神经元之间形成的抑制区域类似于僧帽的形状。这种特点可以帮助模型在同一类别的不同单词之间进行选择，并防止竞争太过激烈导致所有神经元都被抑制。

在深度学习中，可以通过各种方法来调节竞争性抑制的强度和范围。例如，在卷积神经网络中，可以通过调整卷积核的大小和步长来控制局部抑制的范围。在循环神经网络中，可以通过调整循环层中的反馈强度和神经元激活函数的参数来调节抑制的强度。

此外，上下文确实可以对竞争性抑制的强度和范围进行调节。例如，在语言模型中，可以使用注意力机制来计算每个单词的上下文重要性，从而在选择单词时给予更多或更少的竞争性抑制。

总之，竞争性抑制的强度和范围可以通过多种方法进行调节，从而提高模型的灵活性和准确性。

蓬草：调节抑制的强度和范围可以调节网络的“创造性”水平。创造性高也会产生虚构，可能表现为编故事。创造性低则适合表述最确定的知识。是这样吗？这是否和某些文章提到的“温度参数”有关？

ChatGPT：调节竞争性抑制的强度和范围确实可以影响神经网络的创造性。在神经网络生成文本时，调节抑制的强度和范围可以使模型更倾向于生成惯用语言和已知的模式（创造性低），或者更倾向于创造新的语言和模式（创造性高）。

在一些文献中，确实会提到“温度参数”来控制生成文本的创造性水平。这个参数控制了生成文本的多样性，较高的温度可以促进创造性，产生更多的不同样本，而较低的温度则会更加倾向于给出最可能的样本，表达更加确定的知识。

总之，调节抑制的强度和范围，以及使用“温度参数”等方法，可以调节神经网络生成文本的创造性水平，使其更加适应不同的应用场景。

蓬草：每个词是否都有以自己为中心的僧帽式抑制？

ChatGPT：在神经网络中，通常会对输入的每个特征（如每个词）都进行相同的处理，因此可以说每个词都有一个以自己为中心的僧帽式抑制。也就是说，在处理文本时，每个单词的表示都会与周围单词的表示相互作用，其中一些相互作用会通过局部的抑制机制进行调节，以确保最终选择的单词是最适合上下文的。

当然，在不同的模型架构和任务中，抑制机制的实现可能会有所不同，但总体上，对于输入特征的处理通常都会涉及到一定程度的相互作用和抑制。

蓬草：一个词对其它词的影响范围大小不一，是激活的范围大还是抑制的范围大？

ChatGPT：在神经网络中，一个词对其它词的影响范围大小主要取决于该词的表示在模型中的重要程度以及与周围单词之间的相互作用。因此，一个词对其它词的影响范围大小并不是单纯由激活的范围或抑制的范围大小决定的，而是由多个因素共同作用的结果。

一般来说，一个词在神经网络中的表示对周围单词的影响主要通过两种方式：激活和抑制。在神经网络中，一个词的表示被激活时，它会促进周围单词的激活，并可能抑制周围单词的抑制，从而增加其在上下文中的重要性；相反，当一个词的表示被抑制时，它会抑制周围单词的激活，并可能增加周围单词的抑制，从而减少其在上下文中的重要性。

因此，一个词对其它词的影响范围大小取决于它的表示在模型中的重要程度，以及在上下文中与周围单词之间的相互作用。一些词在模型中可能比其他词更重要，因此它们的影响范围可能会更大；同时，一些词与周围单词之间的相互作用可能更加紧密，因此它们的影响范围也可能会更大。

蓬草：类似的作用也在更高的层次起作用？例如词组之间，句子之间和段落之间？

ChatGPT：是的，类似的激活和抑制的作用也存在于更高层次的文本结构中，例如词组、句子和段落。在这些层次上，模型通常会学习到不同的表示，以便更好地捕捉更高级别的语义结构。

对于词组而言，模型可能会学习到一些表示来捕捉它们在上下文中的组合效应。这些组合效应可能会影响到周围单词的激活和抑制，从而影响词组的影响范围大小。

对于句子而言，模型可能会学习到一些表示来捕捉句子之间的逻辑关系，例如因果关系、并列关系等等。这些逻辑关系也可能会影响到周围句子的激活和抑制，从而影响句子的影响范围大小。

对于段落而言，模型可能会学习到一些表示来捕捉段落之间的主题和情感信息。这些主题和情感信息也可能会影响到周围段落的激活和抑制，从而影响段落的影响范围大小。

因此，无论是在词级别还是更高级别的文本结构中，激活和抑制的作用都是重要的，并且可能会影响到周围单词、词组、句子或段落的影响范围大小。

蓬草：侧抑制适用于什么情况？

ChatGPT：侧抑制（lateral inhibition）是一种神经学上的现象，它是指在神经元之间存在的一种相互抑制的机制。在人工神经网络中，侧抑制也常常被用来模拟神经元之间的相互抑制现象。

在自然语言处理领域，侧抑制通常被用来模拟在单词或特征之间的相互抑制现象。侧抑制机制的基本思想是，在一个激活的神经元周围的神经元会受到一定程度的抑制，这种抑制会抑制那些与激活神经元相似的神经元的活动，从而使得激活神经元更加突出。

在自然语言处理中，侧抑制通常被用来增强模型对于具有明显上下文差异的单词或特征的区分能力。例如，当一个单词在某个特定的上下文中出现时，它可能具有一些特殊的含义或语义，这时侧抑制可以帮助模型抑制那些与这个特殊上下文不匹配的单词，从而使得这个单词的激活更加突出。

另外，侧抑制也可以用于模型的正则化（regularization）。

蓬草：“侧抑制也可以用于模型的正则化（regularization）”是什么意思？

ChatGPT：侧抑制（lateral inhibition）是一种生物神经元系统中的现象，当一个神经元被激活时，它会抑制其周围神经元的活动，以增强其自身的响应。在机器学习中，可以将这种生物现象应用于模型正则化。

具体而言，可以在神经网络的某些层中添加侧抑制机制，以减少那些具有较弱响应的神经元对整个网络的影响。这样做的效果是，促使神经网络的某些神经元更加专注于处理重要的特征，从而提高网络的泛化能力。

侧抑制机制可以作为一种正则化技术，帮助防止过拟合，提高模型的泛化能力。它可以减少某些神经元的输出，从而防止它们过多地拟合训练数据。同时，它还可以促进神经元之间的竞争，从而促进神经元的分散表示，增加模型的鲁棒性。（蓬草注：鲁棒性是英文Robustness的音译，含有稳固和结实的意思）。

蓬草：在你的系统中抑制性“神经元”不直接接收外界输入。是吗？

ChatGPT：作为一个语言模型，我并没有神经元，因为我不是一个生物神经网络。但是，侧抑制在神经网络中的应用中确实存在这样一种情况，即侧抑制神经元通常不直接接收外界输入。

在神经网络中，侧抑制通常被应用于一些中间层或隐藏层，以帮助提高网络的性能和鲁棒性。在这种情况下，侧抑制神经元是从前一层或后一层的神经元接收输入的，而不是从外部输入接口中接收输入。

例如，考虑一个简单的卷积神经网络，其中一个卷积层包含多个特征图，每个特征图都由多个神经元组成。在这种情况下，侧抑制可以被应用于每个特征图中的神经元，以帮助提高特征的鲁棒性和泛化能力。这些侧抑制神经元不直接接收外部输入，而是从同一特征图中的其他神经元接收输入，并通过抑制来调整整个特征图中神经元的响应。

蓬草：今天学到了很多东西。谢谢！

ChatGPT：不用谢，很高兴能够帮助您学习新知识。如果您有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时问我。

清风荷韵

感觉提问某些问题时问是这样吗，它的回答基本都是肯定的，很少否定，基本都是顺着提问者回答问题，然后做进一步解释说明

蓬草

清风荷韵 发表于 2023-2-26 19:58
感觉提问某些问题时问是这样吗，它的回答基本都是肯定的，很少否定，基本都是顺着提问者回答问题，然后做进 ...

它有一点顺杆爬的倾向。提问中用的词有类似催眠暗示的作用（既先入之见），对它的联想有影响。它在回答问题是一般不会直接反驳提问者，但会换一种说法。从中经常可以看到它和提问者思路的细微差别。在对话中我们尤其要注意它说的内容是否可以验证，是否和已知的知识符合。它的回答与我所知的神经网络特点是一致的。提问中的一些思想和概念都是几十年前已经有的，但如何在它的系统中起作用是不知道的。回答能填补认知上的空白。在科学问题上，它比较“固执己见”，但如果被抓住错误，它就会马上认错。模拟人脑的人工神经网络有很多人脑的特点，有放大（例如如它可以具备更强的学习能力，能学习上百种语言）和减小（联想完全凭词和词之间的连结而缺乏感觉和知觉的直接联系）。此外，它也有人脑所不具备的长处（比如极高的速度，计算单位具备人脑神经元所没有的特点）和短处（比如没有人的情感和自我意识）。

蓬草

韩鲁珩 发表于 2023-2-26 20:47
对于人工智能模拟人类的神经网络所以有创造力的观点抱有疑问，模拟和本来有着自然界限的根本区别。人类神经 ...

如果从“创造力是人类独有的发明新思想和新事物的能力”这个定义出发，人工智能就永远不会有创造力，因为无论它怎样发展都不会是人。至于新发现，人工智能的确在改变世界。例如，在工业设计的某些领域, AI已经远超人类。它的解决方案是全新的，而人类却无法理解。这并不是人类给他输入了某些原理就能做到的，它必须依赖网络的局部学习才能掌握新知识。在人工神经网络中，非监督学习占有重要地位。在这种学习中，人类并不教给网络各种规则和正确答案。网络只是从大量的数据中自发地发现规则，这时它没有老师，学会新规则是无师自通。ChatGPT利用了100多种语言材料进行与训练（pre-training）。据我所知，这时GPT三个字母中P所代表的含义。除此之外还有监督学习（老师给出答案，辛勤的老师）和强化学习（懒惰的老师）。例如，在产生某种设计或答案时，人也不知道新设计应该是什么样的，AI可以产生新解决方法，人只能说好或者不好，经过反复训练就会使设计逐步完善，其设计超过人类的想象甚至理解能力。这就是所谓的强化学习。这种过程甚至可以不用人类当老师。用AI自己给自己挑错的方法可以进行自我完善。

我的一个想法是这样：从随机过程中产生新东西不难，甚至是必然的。这本身不是创造力，但它是创造的前提。随机产生新东西，再加上某种选择，就前进了一步。如果这种选择体现出适应性和有用性，在我们的眼中，它就是创造性了。神经网络能够自发地产生随机性、选择性和创造性。当然神经网络也是人造的，就像我们自己也不是从虚无中产生的一样。我们也不能因此否认自己的创造力。