Sep, 2023

计算自然哲学：从古希腊哲学家到图灵再到 ChatGPT

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TL;DR现代计算自然哲学以信息和计算的概念化方式构建宇宙的框架，用于研究认知和智能。该计算视角显著影响我们对自然界的理解，导致了基于深度神经网络的 ChatGPT 等人工智能系统的发展。跨学科研究促进了这一领域的进展，整合了多个领域的知识以模拟复杂系统。大型语言模型（如 ChatGPT）代表了这种方法的能力，利用强化学习与人类反馈进行增强。当前的研究倡导将神经网络与符号计算相结合，引入新一代混合计算模型。
发现论文，激发创造
  • ChatGPT-4 中明显概念物理推理的进展

    使用巨大的语言模型建立了 ChatGPT，经 Kortemeyer 验证其在牛顿力学基础知识方面具有基本理解并达到专家水平，该结果对未来的物理教育和教学具有重要的启示。

    Mar, 2023

  • 语言模型的哲学导论 -- 第一部分：与经典辩论的连续性

    大型语言模型，如 GPT-4，在广泛的基于语言的任务中取得了显著的熟练度，这些任务中有些传统上与人类智能的标志相关联。这引发了关于我们能否将任何语言模型归属于语言或认知能力的程度的持续争议。本文是两篇相关论文的第一部分，旨在为哲学家提供关于语言模型的介绍，并对其与哲学、认知科学、人工智能和语言学领域中经典辩论的重要性进行主观调查。我们涵盖的主题包括语言的组成性、语言习得、语义能力、基础、世界模型和文化知识的传输。我们认为，语言模型的成功挑战了人们对人工神经网络的一些长期假设。然而，我们还强调了进一步的实证研究以更好地了解它们的内部机制的需要。这为第二部分的相关论文提供了基础，第二部分将探讨关于语言模型最新发展引发的新的实证方法和哲学问题。

    Jan, 2024

  • 人工智能视角下的理论物理学和沼泽地计划: ChatGPT 带您穿越宇宙之旅

    本文研究了 OpenAI 开发的自然语言处理模型 ChatGPT 在弦论沼泽地猜想领域中的能力和局限性，发现其可有效进行概念解释和解释，但不擅长建立真正的概念联系，智能地运用语言可用于发现类比和描述抽象概念的可视化表示。

    Jan, 2023

  • 教授计算机自然语言

    本文探讨了计算机与程序员所涉及的类似语言应用程序所涉及的模式，并旨在调整我们的问题以更好地说明上下文、自我意识和具体化。

    Apr, 2016

  • ChatGPT 计算拓扑

    本研究以 ChatGPT 协助实现了从纯数学理论到实际计算拓扑工具的转变，桥接了理论拓扑概念与其在计算拓扑中的实际应用，展示了在纯数学概念缺乏计算经验和编码技能的情况下，通过数学家训练 ChatGPT 并利用其生成的计算拓扑代码，验证在计算拓扑中的运用性，如计算 Betti 数、拉普拉斯矩阵、Dirac 矩阵、各种同调和拉普拉斯的持续性，并探索 ChatGPT 在超图和有向图的拓扑理论计算中的应用。

    Oct, 2023

  • 科学问题：与 ChatGPT 聊天探讨复杂系统

    本研究概述了聊天机器人 ChatGPT 在复杂系统领域中的应用，它可以通过学习互联网文本的语言模式和风格来反映社区中常见的观点、想法和语言模式，涵盖了教学和学习以及研究课题。我们确认 ChatGPT 可以成为社区思想的重要来源。

    Mar, 2023

  • ChatGPT 对计算生物学家在编程方面能提供多大帮助？

    在本文中，我们着重分析了 ChatGPT 在计算生物学领域的潜力，讨论了它对 Bioinformatics 算法编写、数据分析、脚本编排以及机器学习建模和特征提取等方面的积极和消极影响，并给出了来自不同视角的具体示例。

    Sep, 2023

  • ComputeGPT: 一个用于数值问题的计算聊天模型

    本研究提出了使用 ComputeGPT 来创建聊天模型，能够通过实时运行代码来解决数值计算问题，结合本地 Python 解释器和 Fine-tuned prompts，以实现数值问题的最先进的效率，并提供适当的前端和安全环境以执行代码。

    May, 2023

  • 聊天 GPT 和新学术现实：AI 撰写的研究论文及大型语言模型在学术出版中的伦理道德

    本文讨论 OpenAIs ChatGPT，一种用于文本型用户请求（即聊天机器人）的生成式预训练转换器。讨论了 ChatGPT 及类似模型背后的历史和原则，以及其对学术界和学术研究出版的潜在影响。ChatGPT 被认为是自动准备论文和其他类型学术手稿的潜在模型。此外，还讨论了可能出现的潜在伦理问题，并将其置于人工智能、机器学习和自然语言处理的更广泛进展的背景之下。

    Mar, 2023

  • 不欺骗图灵测试：朝向人工智能的基于实证的语言学习

    研究自然语言理解在人工智能领域的挑战，结合认知科学、 心理学、思维哲学和认知语言学的见解，评估目前的方法和挑战。

    Jun, 2022