智東西
編譯 | Glu
編輯 | 李水青
智東西6月13日消息，當地時間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圖片回復功能后的又一次功能迭代，主要針對Bard的數學計算能力，預計能將Bard解決數學問題的能力提高30%。
一、結果的生成：不只靠預測，加入計算力
Bard這次的具體更新內容包括兩個方面：
1、提升在數學計算、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”的新導出選項。有了這個新功能，用戶可以將Bard在其回答中創建的表格直接導出到表格中。
在第一項更新中，Bard使用了一種名為“隱式代碼執行（implicit code execution）”的新技術，它可以讓Bard編寫和執行自己的代碼。最新版本的Bard識別能根據邏輯代碼的提示，在后臺編寫代碼、對其進行測試，并使用結果來生成更準確的回答。
這大大提高了Bard的推理和數學能力，使其有能力解決高級推理和邏輯性較強的復雜問題。如：
- 15683615的質因數是什么？
- 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
Bard之前所使用的LLM（大語言模型）像是一個預測引擎。LLM根據提示，來預測可能進一步出現的詞匯，進而生產回復，整個流程并不涉及精細的邏輯推理與計算。因此，他們有能力解決語言類、創造性任務，但卻無法準確回答推理、數學等領域的問題。
二、結合大模型與傳統代碼，準確度提高30%
這項技術的靈感來源是二分法，特別是丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman）的雙系統思維模型，他認為人的大腦存在兩個系統，并稱之為系統1和系統2：
- 系統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場即興演奏，使用的就是系統1思維；
- 系統2則需要耗費精力、保持專注，是緩慢的、審慎的，如人們運用數學運算、學習專業樂器演奏時，使用的是系統2思維。
以此類比：
- LLM是在系統1思維下運作的——沒有經過深度思考，快速產生文本；
- 傳統代碼計算方法則與系統2類似——公式化、不靈活，但能產生正確的結果。
以做一道數學題為例，如果只使用系統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2后，便可以運用加減乘除等數學方法去解題。
本次更新中，谷歌結合了LLM（系統1）和傳統代碼（系統2）的能力，來幫助提高Bard反應的準確性。谷歌稱，在他們的內測數據集中，Bard解決計算類問題的準確性提高了約30%。
即使這樣，Bard也無法保證回應的絕對準確。Bard不會生成有助于提示響應的代碼，它生成的代碼可能是錯誤的，它也無法保證一定將執行的代碼包括在其響應中。
結語：各大廠商關注機器人邏輯性，AIGC準確性將繼續提高
6月1日，OpenAI宣布ChatGPT數學解題能力將大幅提升，現在，谷歌也宣布了Bard的數學計算能力提高了30%。
這向我們釋放了強烈的訊號，即AIGC聊天機器人行業陸續在關注著AIGC解決復雜問題的能力、生成內容的準確性，并不斷在以各種方式提升AIGC內容的結構化、邏輯性。未來，我們將享受到能力更強大、結果更準確的AI服務。
來源：google官網
