软件3.0：GPT-3引发属于自己编程革命，用提示符改变游戏规则

Sciencearguing （原始数据科学）》上写下了一篇很受欢迎的撰文，看来 GPT-3 也许不会推进解码方式也的拓展，达到我们可忽略（以及无code和 autoML）解码的尽头。

GPT-3 具有分解成良好code的意志力，但它能进行的动态不小素质上取决可用的提示符有否能传达人们的意图。并且可用 GPT-3 也不不会影响程序员的直观持续性，不然就无异于大材小用了。

计算机系统设计也是如此。

Karpathy 看来软件包 2.0 可以摒弃软件包 1.0 之前的一一小，比如有些难题很难用说明的处理程序进行和彻底解决，但如果采用收集原始数据对计算机系统设计进行训练的步骤，也许就很较难彻底解决这些难于难题。不过对于某些难题来真是，基本上解码仍然是选用的符合要求步骤。

软件包 3.0 可以覆盖的使命以内并不不会 100% 包含软件包 1.0 或 2.0 的以内。

因此虽然每种本体论的意志力以内不会有重叠，但它们各自上不会有比其他本体论展现得更好更有效性的层面，从而看到一种稳定的人与自然。因此，这些软件包本体论间并不是相互竞争关系，而是竭力看到一种完美的共生关系。

这些本体论都是充分能用似乎计算机系统设计的重要均是由一小。人类也是由微生物软件包均是由的，举例来说上可以与这些便是相对应。

3 软件包 1.0、2.0 和 3.0——了解坏事所想

“[软件包 2.0]的今后却是是圣者的，因为当我们开发 AGI 时，必然不会可用软件包2.0进行编著。”

——Andrej Karpathy

我不同意 Karpathy 的预测。我看来 AGI（人工通用人工智能）将不会是三种程序员本体论（或者其他早已发现的本体论）的组合成。只想要忽略其之前的理由，最好的步骤是与似乎的人工智能体——人类，进行最直观。

软件包1.0

在二十一世纪 10 年代计算机系统设计广泛普及化之前，所有的code都需手动编著。所以只想要让系统设计进行特定的不当，就必须说明每种只能系统设计需遵循的呼叫。基本上解码的处理程序完全按照编著的code运行，不是黑盒，也不不会进行研习。

这也是进化论在创造遗传解码前所回避的外面。

我们出生时并不像一张白纸，而是有一套由突变决定的、孕育于大脑之前的除此以外。我们将这称为微生物软件包 1.0。突变决定了我们有两只嘴唇、两条胳膊和两条腿，包括金发和棕色绿色的嘴唇。

软件包2.0

Karpathy 真是，软件包 2.0 包括原始数据集的监管和计算机系统设计架构的其设计。

我们需而无须处理程序的结构并给予处理程序的输入原始数据，但不用界定具体内容。计算机系统设计可以通过训练，“编著”自己内部的“处理程序权重”来自主研习需进行的使命。

微生物软件包 2.0 则是成长每一次之前的经历和感触。

人们生来就是一个旋涡的结构，等候着各种杂质和社不会上讯息的坚信。突变不会硬持续性促请我们有两只手臂，但我们是研习法文还是English，什么时候学不会走到路，如何更好地把握当今世界的执行方式也。这些都不是由突变决定，而是取决周围环境和我们与当今世界的沾染，十分相似通过原始数据集来优化处理程序。

软件包 3.0

通过提示符可以分解成特定的 GPT-3。某种意义上，特定的提示符 GPT-3 可以进行其他系统设计没有研习到的使命。每个特定的 GPT-3 都有研习使命的潜力，但只在有期望时才不会牵涉到。

微生物软件包 3.0 则是作为成年人所经历的具体研习：研习的外面、读的书，从事的临时工，把握的意志力和职业技能。因此，自已都有类似的潜力去研习这些职业技能，但每个人都只选择了一一小职业技能和知识进行研习。这些选择不会发生变化我们的大脑，就像提示符发生变化了 GPT-3 的意志力一样。

除此以外，以上对微生物软件包的最直观虽然能真是明难题，但同时也简化了难题。微生物软件包实际上在各个核心技术持续性上都起主导作用。我们的突变取决周围环境，选择研习工程学或医学取决我们有否有与生俱来的天赋。所以通过这个最直观，只是只想让大家只想到要只想充分能用 AGI 需更多样的软件包本体论。

AGI 也许需基本上解码来界定基础的、不作发生变化的结构锕系元素。通过计算机系统设计（或其他深度研习框架）研习外部和内部原始数据。终于还要通过提示符进行交互，以把握特定知识。

正如 Karpathy 所真是，只通过软件包 2.0 是只能借助于 AGI 的，它需从每种便是之前获取不同的外面。今后的 AGI 将拥有人工突变组来感知当今世界，成为一个元研习者（meta-learner）。人们则是能用身体进行实贱，与当今世界交互。拓展型一台人则竭力通过结合计算机系统设计、一台人核心技术和认知科学来充分能用更好的持续耐用性。

*声明：该篇撰文只代表编者论调。

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