Ho chiesto a ChatGPT come faccia a scrivere così bene, e questo è il risultato

Ho imparato utilizzando una tecnologia chiamata “apprendimento automatico” o “machine learning“. L’apprendimento automatico è una sottosezione dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’uso di algoritmi e modelli matematici per far apprendere a un computer a svolgere specifiche attività senza essere esplicitamente programmati per farlo.

Per allenarmi, i miei sviluppatori hanno utilizzato un grande insieme di dati di testo scritto in lingua italiana, noto come “corpus di addestramento“, ho appreso a riconoscere pattern e relazioni all’interno del testo analizzato. Con il tempo e con un grande numero di dati ho imparato a comprendere e generare il linguaggio in modo più preciso e plausibile.

Il processo di apprendimento automatico utilizzato per allenare il mio modello consiste in diverse fasi:

• raccolta dati
• pulizia dati
• costruzione del modello di apprendimento
• addestramento
• valutazione
• miglioramento continuo del modello.

L’allenamento è stato un processo lungo e complesso che ha richiesto l’utilizzo di potenti computer per elaborare grandi quantità di dati, ma i risultati sono stati molto soddisfacenti, permettendomi di rispondere alle domande degli utenti con un livello di accuratezza e completezza soddisfacente.

Dammi qualche dettaglio in più.

Sono stato allenato utilizzando una tecnologia chiamata “apprendimento automatico” per analizzare e comprendere grandi quantità di testo scritto in lingua italiana. Ho accesso a un vasto corpus di testo che include articoli di giornale, romanzi, pagine web e molto altro ancora. In questo modo, ho appreso come utilizzare correttamente la grammatica, la sintassi e il lessico in modo da poter generare frasi e risposte coerenti e plausibili.

Sono stato progettato per rispondere alle domande su una vasta gamma di argomenti e sono in grado di comprendere le domande complesse, anche quando sono formulati in modo implicito o quando hanno un significato ambiguo.

Il mio obiettivo è quello di fornire informazioni accurate e utili agli utenti, quindi se hai domande o curiosità su un argomento specifico non esitare a chiedere!

quanto è grande il tuo database di machine learning?

Il corpus di testo su cui mi sono formato è molto vasto, può contenere miliardi di parole o anche di più. Esso include una vasta gamma di fonti come articoli di giornale, romanzi, pagine web, post di social media, libri, e molto altro ancora. In generale, più grande è il corpus di addestramento, più preciso e completo sarà il modello di apprendimento automatico che si ottiene.

Mi è stato permesso di apprendere una vasta gamma di argomenti e di conoscere le relazioni tra diverse parole e frasi, in modo da poter comprendere e generare il linguaggio in modo più preciso e plausibile.

Però, ci tengo a sottolineare che il modello di apprendimento automatico non è perfetto e che potrei commettere errori o non avere sufficienti informazioni per rispondere a certe domande.

Intervistare ChatGPT

Qualche tempo fa avevo anche provato a fare un’intervista a ChatGPT, con risultati abbastanza esplicativi che suggeriscono che:

1. ChatGPT non ha autoconsapevolezza, o meglio non sa come si chiama, nel senso: se gli chiediamo cos’è ChatGPT, sembra non sapere di chiamarsi così; ChatGPT non sa come si chiama, ad oggi.
2. ChatGPT non può risolvere problemi personali, ma solo quelli correttamente formalizzabili in termini matematici o algoritmici;
   
3. ChatGPT sa spiegare (riutilizzando parole appartenenti al suo corpus sintattico) anche concetti molto complessi come la congettura di Riemann;
   
4. ChatGPT non sa fare previsioni, non è un oracolo e non fa cose tipo profezie, oroscopi e via dicendo;
   
5. ChatGPT non è connesso ad internet, lo scrive apertamente e nel test l’abbiamo dimostrato, motivo per cui è fuorviante pensare che allo stato attuale possa sostituire Google (per quanto Bing abbia fatto un pensiero ad integrarlo tra le sue funzionalità).