ChatGPT는 물리학에 대해 실제로 무엇을 알고 있습니까?

ChatGPT는 물리학에 대해 실제로 무엇을 알고 있습니까?

타임 스탬프 : 31 년 2023 월 6 일 오전 00시 XNUMX 분

시드니 페르 코 비츠 모든 사람이 좋아하는 새로운 토크 파트너가 물리학에 대해 말하는 내용을 탐색합니다.

휴대 전화의 AI 챗봇 개념
조심스럽게 ChatGPT에는 많은 답변이 있지만 항상 옳은 것은 아닙니다. (제공: iStock/Thapana Onphalai)

대화의 예술은 죽었을지 모르지만, 당신은 그것에 대한 관심으로 그것을 알지 못할 것입니다. ChatGPT. 반짝이는 재담을 가진 사람이 아니라 인터넷에서 가져온 테라바이트 크기의 단어 데이터베이스에 액세스하는 챗봇입니다. 무엇이든 입력하고 ChatGPT(AI 언어 모델 사용) 생성 사전 훈련된 변환기 3) 뒤따를 가능성이 가장 높은 단어를 선택합니다. 그런 다음 주제별로 연결된 단어를 반응적이고 일관성 있고 문법적인 문장과 단락으로 구성합니다.

ChatGPT를 넣었습니다 온라인 사람들이 시도할 수 있도록 2022년 XNUMX월에. 직접 가본 결과 실시간 경험이 사람과 문자를 주고받는 것과 같다는 것을 알게 되었습니다. 성격과 의식이 없는 것에 투사하려는 인간의 경향에 의해 강화되었습니다. ChatGPT 자체가 말하듯이 언어 기능이 있어 의식이 있는 존재와 교제하고 있다고 생각할 수 있지만 지각력이 없습니다.

하지만 ChatGPT를 지원하는 알고리즘이 과학적 아이디어와 사실을 정확하게 제시할 수 있을까요?

ChatGPT를 사용해 본 수백만 명의 비공식 테스트에 따르면 부도덕한 사용자가 작업을 자신의 작업으로 제시하더라도 교육 목적으로 사용될 수 있습니다. 하지만 ChatGPT를 지원하는 알고리즘이 과학적 아이디어와 사실을 정확하게 제시할 수 있을까요? 즉, ChatGPT는 물리학처럼 전문적이고 복잡한 주제를 어떻게 다루나요?

예를 들어 블랙홀 내부에서 무슨 일이 벌어지고 있는지 물었을 때 상황이 "매우 극단적"이라는 말을 들었고 블랙홀의 밀도, 사건의 지평선 및 기타 물리적 특성에 대한 정확한 정보를 받았습니다. "무엇을 했느냐"는 질문에 LIGO 측정하다?" 중력파와 LIGO의 시설에 대해 길고 상세한 답변을 받았습니다.

나는 또한 몇 가지 더 높은 수준의 질문을 시도했는데, 먼저 ChatGPT에 일반 상대성 이론과 양자 물리학을 결합할 때의 주요 문제를 말해 달라고 요청했습니다. “그들은 근본적으로 다른 원칙에 기초하고 있습니다.”라고 나는 들었다. "일반 상대성 이론은...중력을 시공간의 곡률로 설명합니다...양자 물리학은...아원자 수준에서 물질과 에너지의 거동을 설명합니다...특정 체제에서 서로 다른 예측을 합니다."

"응축 물질 물리학은 고체 물리학과 같은가?"라는 질문에 ChatGPT는 고체 물리학과 달리 응집 물질 물리학은 액체 및 복잡한 유체에 대한 연구를 포함하며 연구된 특성을 설명했다고 답했습니다. "예술적 능력보다 암흑물질을 이해하는 것이 더 중요하냐"는 질문에 "개인의 가치관과 목표에 따라 다르다"는 부분적으로도 균형 잡히고 의미 있는 대답을 들었다.

실제 물리학 학부생이 이 미니 에세이를 제출했다면, 나는 그것들을 수용 가능 이상으로 평가했을 것입니다.

이 답변에서 물리적 개념에 대한 오해를 발견하지 못했습니다. "극도로 극단적이다"라는 귀에 쏙쏙 들어오는 문구를 제외하고는 완벽하게 명확하고 논리적으로 정리된 글이지만 특별히 생동감 있는 글은 아닙니다. 전반적으로, 실제 물리학 학부생이 이 미니 에세이를 제출했다면, 나는 그것들을 수용 가능 이상으로 평가했을 것입니다. (그들이 어디에서 왔는지 몰랐다면).

ChatGPT는 방정식에도 반응합니다. "라고 물었을 때F=mv"및"R=VI”가 맞다, 나는 이것들이 뉴턴과 옴의 법칙의 잘못된 형태라는 것을 알았고 그에 대한 올바른 방정식과 설명을 받았다. 입력 "E=mc2”는 방정식을 올바르게 식별하는 응답을 생성했지만 작은 에너지가 큰 질량으로 변환될 수 있다고 잘못 진술했습니다.

마찬가지로, 보고서 ChatGPT는 대수학 및 미적분학의 문제를 수치적으로 해결할 수 있더라도 서면 형식으로 주어진 문제를 수학으로 바꾸는 데 그다지 능숙하지 않습니다. 또한 ChatGPT가 항상 정확한 사실을 파악하는 것은 아닙니다. 예를 들어 내 이름을 입력하면 내 글과 경력을 정확하게 설명했지만 책 제목이 잘못 입력되어 한 번도 받은 적이 없는 두 개의 상을 받았습니다.

그러나 ChatGPT는 물리학의 가벼운 측면을 잘 표현했습니다. 물리학 농담을 해보라고 했더니 이렇게 대답했습니다. “왜 과학자들은 원자를 믿지 않습니까? 그들이 모든 것을 구성하기 때문입니다!” 심지어 시도 할 수 있습니다. 열역학의 세 가지 법칙을 운문으로 표현해 보라고 했을 때, 그것은 네 개의 연을 내놓았습니다. 그들은 훌륭하지는 않았지만 운율을 맞추었고 아이디어를 전달했습니다. 첫 번째는 다음과 같습니다.

첫 번째 법칙은 우리가 지켜야 할 균형입니다.
에너지는 일정하며 사거나 팔 수 없습니다.
강물처럼 흐르고, 안팎으로,
의심의 여지없이 끝없는 순환.

좀 더 자신감을 가지게 된 나는 트릭 질문이라고 생각했던 것을 물어보기로 했다. "LEGO로 LIGO를 만들 수 있을까요?" 답변: "그럴 가능성은 없습니다...LIGO는 레고를 사용하여 달성하기가 불가능하지는 않더라도 어려운 매우 복잡한 과학 도구입니다...LIGO에는 레이저와 같은 고급 기술이 필요합니다...LEGO 세트에서는 사용할 수 없습니다. ” 나는 ChatGPT가 내가 얼마나 멍청한지 교활하게 말하고 있다고 거의 믿을 수 있었다. 하지만 아니오, 알고리즘은 규칙을 따르고 문자 그대로였습니다.

ChatGPT를 사용한 나의 모험은 유효한 물리학 지식과 지식을 읽을 수 있는 형식으로 제공할 수 있지만 출력을 완전히 신뢰할 수 있으려면 사람의 감독이 필요함을 보여줍니다. 실제 인간 피드백 그 반응에도 ChatGPT 언어 모델을 훈련시키는 데 도움이 되는 반면 인터넷 데이터베이스는 인간의 지식과 지혜에서 비롯되므로 챗봇은 필연적으로 우리 자신의 편견과 오류를 반영합니다. 아마도 객관적으로 검증 가능한 사실과 과학 이론은 답변이 덜 명확하거나 논쟁의 여지가 많은 분야보다 여기에서 챗봇이 더 빨리 개선될 수 있음을 의미합니다.

1950 년 Alan Turing은 처음으로 생각하는 기계에 대해 썼습니다., 그는 아이를 교육하는 것만큼 기계를 훈련시키는 것이 어려울 것이라고 생각했습니다. 그럴 수도 있지만 ChatGPT를 통해 우리는 기계 교육의 첫 단계를 밟았다고 생각합니다.

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