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这是因为模型在生成语音时,需要对一系列参数进行预测和控制,包括了音高丶语速丶音量丶停顿等等。
而模型的第一要义是平滑性,也就是生成自然丶流畅丶没有明显机器感的声音。
为了达到这一点,模型倾向于选择参数空间中最稳定丶最平滑的路径,而不是最极端丶最不规则的路径。
另外在参数空间里的均值回归,为了最小化损失函数,模型同样会倾向于输出高概率的均值。
说的更直白一些,一旦识别到疑惑这个标签,ai就将其与一组预设的丶固定的语音参数,像语速放慢5,音调提高30hz,停顿增加500s这样的标签进行绑定。
所以人工智慧模拟的情绪是假的,余东的疑问是,你们到底能做到哪一步?
只是更多的标签,更细分的情感表达,还是说真正意义上的情感模拟?
如果林燃说的信誓旦旦,他反而不敢信。
而林燃给的回答,是我也不知道。
这样的回答,让余东内心震惊不已,你们该不会是真的做到了吧。
「林总,卧槽,你们真实现了非结构化丶高纬度的实时情感反馈?」余东问道。
林燃说:「如果你只是指这个,那我可以肯定的告诉你,我们确实做到了。
这个本身就是左右脑架构要解决的核心问题。
右脑的神经形态晶片本身就具备负责捕捉并生成情绪偏置的功能,它能打破左脑gpu
的理性控制。
你们的晶片研发部门拿到的右脑晶片设计方案里,应该有相关模块,你想了解更具体的技术问题,可以问问他们,我很期待华为研发的右脑晶片。
它能让ai犯错,能让它犹豫,能让它像一个真正的人一样,在交流中产生随机的丶不完美的停顿和反应。
我们想做的更多,我不确定,它真的能够跨过那条鸿沟。
「
余东面露迟疑:「什麽鸿沟?机器和人之间的鸿沟吗?」
林燃说:「是的,这次的一万个名额,背后关联的其实是一万个角色,我们和腾讯合作,在一个虚拟世界里的一万个角色,我们给每一个角色都生成了人物丶背景丶成长环境丶工作等内容。
现实世界和虚拟世界之间的交互会逐渐完善这个虚拟世界。
我们目前好奇几点,像社会性情感的涌现。
我们好奇,当一万个拥有不完美情感的ai,在一个相对封闭的虚拟社会中开始交互时,它们是否会产生宏观的社会性情感?
它们之间是否会形成群体性的排斥丶部落化的认同丶甚至是系统性的偏见和歧视?这些情感,并非由我们编码,而是由它们自身的交互逻辑和预设的背景参数,在动态环境中涌现出来的。
智慧能够涌现,那麽情感呢?「
余东脸上出现好奇和期待的神色,这是他也好奇的问题。
「第二个在于,当这些ai角色不断接收来自人类内测用户的强情感反馈,并被要求根据预设的性格和经历做出复杂决策时,它们是否会发展出超出设计目标范围的自我认知?
它们是否会意识到自己是代码,还是会坚信自己是虚拟世界中的真实个体?我们想观察,意识的边界,究竟是计算的终点,还是情感的?
第三个问题就是这个虚拟世界,会诞生出,所谓的味道吗?
我们现实世界里,建筑也好丶音乐也好丶着装风格也好,都会有所谓的国家特色,这是一种味道。
像德味,德意志的汽车丶工业品丶建筑,甚至是相机拍出来的照片都会有所谓德味。
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