Итоговое собеседование 2022, или как сдать устное ОГЭ

А вы умеете красиво и четко говорить? Итоговое собеседование требует именно этого — только развернутые ответы и общение с незнакомыми людьми не каждому дается легко. Но решение есть! Рассказываем, как не ударить в грязь лицом на экзамене и с чего начать подготовку.

Сдавать итоговое собеседование волнительно, ведь от этого зависит, допустят ли вас к основной части ОГЭ. Подготовиться к экзамену на максимум вы сможете на экспресс-курсе по итоговому собеседованию — 2023. За 3 урока вы разберете все задания устного ОГЭ, узнаете алгоритмы решения, которые сэкономят время на экзамене, и разберете основные грамматические и речевые ошибки. Приходите на занятия, чтобы получить заветный зачет!

Что такое итоговое собеседование

Итоговое собеседование — устная часть ОГЭ по русскому языку, который сдают ученики 9-го класса. Зачет по устному экзамену — допуск к основному этапу ОГЭ. Если вы не сдадите собеседование, то на письменную часть вас не допустят.

Устный ОГЭ состоит из 4 заданий, на подготовку к которым дается 1–2 минуты. Если коротко, в первом задании вам предстоит прочитать вслух текст, во втором — пересказать его, в третьем высказаться по теме, а в четвертом развернуто ответить на вопросы.

Особенности каждого задания

Задание 1: выразительное чтение текста

Итоговое собеседование: задание 1. Демоверсия 2023 года

Текст будет у вас перед глазами на бланке заданий. Это будет научно-публицистический текст: небольшая статья на 150–200 слов. На подготовку к чтению у вас будет 2 минуты, на чтение тоже.

Максимальное количество баллов: 2.

Задание 2: пересказ прочитанного текста

Итоговое собеседование: задание 2. Демоверсия 2023 года

Вам предстоит пересказать тот же текст, что вы прочли. В пересказ нужно будет органично ввести дополнительную информацию, которая указана на бланке заданий: цитату, факт и т. д. На подготовку дается 2 минуты. Пересказывать вы можете не дольше 3 минут.

Максимальное количество баллов: 5.

Задание 3: монолог

Итоговое собеседование: темы беседы. Демоверсия 2023 года

Вам надо будет выбрать одну из трех предложенных тем: описание фотографии, повествование на основе жизненного опыта, рассуждение по сформулированному вопросу. Тема может быть любая: искусство, учеба, будни. Перед вами будет карточка с опорными вопросами, на которые надо обязательно ответить. Вот как выглядит подобная карточка:

Итоговое сочинение: карточка для задания 3. Демоверсия 2023 года

На подготовку дается 1 минута, монолог должен длиться не дольше 3 минут.

Максимальное количество баллов: 3.

Задание 4: диалог

Вы обсудите с экзаменатором тему, по которой до этого готовили монолог в задании 3. Заранее вопросы вы не узнаете, но они будут связаны с темой монолога. Времени на подготовку не дадут: это задание проверяет навыки спонтанной речи. Вести диалог вы будете не больше 3 минут.

В демоверсии итогового собеседования есть приложение, в котором даны карточки экзаментора-собеседника. В них перечислены вопросы к каждой из тем, по которым вы можете понять, что именно будет ждать вас на экзамене.

Итоговое сочинение: карточка экзаменатора для задания 4. Демоверсия 2023 года

Максимальное количество баллов: 2.

Итоговые баллы

Общее время всего ответа — 15–16 минут.

Если вы успешно выполните все 4 задания, то наберете 12 баллов. Еще до 8 баллов могут начислить за соблюдение норм русского языка: темп, интонацию, отсутствие речевых ошибок. Критерии оценивания итогового сочинения можно посмотреть в файле ФИПИ.

Всего за итоговое собеседование можно набрать 20 баллов. Чтобы получить зачет, нужно как минимум 10 баллов. Если вы наберете 9 и меньше, то получите незачет.

Как сдать итоговое собеседование — 2023

Чтобы хорошо сдать устный ОГЭ в 2023 году, нужно побороть стеснение и волнение, уметь быстро и грамотно строить предложения, обладать большим словарным запасом.

Такие навыки и умения нужны вам для сдачи итогового собеседования:

1. Выразительное чтение текста.
2. Пересказ.
3. Умение цитировать и использовать косвенную речь.
4. Владение всеми типами речи: описанием, повествованием и рассуждением.
5. Ведение и поддержание диалога.

Как же научиться все это делать? Прочитать советы ниже или записаться на курс по итоговому сочинению, где вы разберете 4 задания экзамена и критерии их оценивания, узнаете техники борьбы со стрессом и проведете пробный диалог с экспертом в форме собеседования.

6 советов, как получить зачет

1.

Читайте вслух

Оставим все эти «читайте литературу» и «любите Толстого». Читайте вслух все подряд: комментарии ваших друзей в социальных сетях, секреты из «Подслушано», состав шариков «Несквик».

Вам нужно научиться чувствовать язык, знаки препинания и интонацию, поэтому сгодится любой печатный текст. Благодаря этому устную часть ОГЭ сдать будет проще.

2.

Пересказывайте прочитанное

Прочитали интересную новость, статью, мем — расскажите об этом родителям, одноклассникам или самому себе вслух. Только чтобы никто не видел, а то со стороны будет выглядеть странно 😉

На мой взгляд, самое интересное — это маленькие притчи. Они легко читаются, быстро запоминаются и их интересно пересказывать — в этот момент чувствуешь себя настоящим мудрецом! Плюс на них здорово отрабатывать темп речи — паузы в верных местах ценятся на итоговом собеседовании ОГЭ.

3.

Расширяйте словарный запас

Не пугайтесь: чтобы говорить красиво и правильно, вам не нужно знать так много слов, как поначалу может показаться. Мы не используем большинство высокопарных оборотов и сложных терминов, которые знаем, потому что в обычной жизни они неуместны. И на экзамене по русскому языку тоже не пригодятся. Что вам нужно — так это уметь быстро строить логичное предложение без речевых и грамматических ошибок.

Запомните простую вещь: чтобы быстро вспоминать нужные слова, ими необходимо пользоваться. Чтобы быстро рассуждать на экзамене, нужно чаще рассуждать вслух в повседневной жизни.

4.

Тренируйте беглую речь

Способность напечатать главу «Войны и мира» на смартфоне одним пальцем за минуту — это здорово, но, увы, на собеседовании ОГЭ она вам не пригодится. Так что начинайте говорить часто и много, рассуждайте, описывайте, рассказывайте, как прошел день.

Описывайте все подряд: приготовленный ужин, вид из окна, соседа по парте. Именно прилагательные, наречия и причастные обороты делают речь выразительной, помогают слушателю воссоздать образы.

5.

Избавляйтесь от слов-паразитов

Включите видеозапись и произнесите на камеру монолог на две минуты. Расскажите о себе: кто вы, чем увлекаетесь, какие планы на жизнь,  а потом послушайте, сколько раз вы повторили слово-паразит вроде «типа», сколько раз сказали «э-э-э-э».

От слов-паразитов необходимо избавиться! «Э-э-э-э» делает вашу речь монотонной и неуверенной. Следите и за логикой повествования, ведь во время собеседования ОГЭ нужно быть последовательным, не уходить от темы.

Разумеется, не стоит давать односложные ответы. Более того, не всегда обязательно говорить правду. Если экзаменатор спрашивает, важно ли читать литературу, не стоит отвечать в духе «Нет! Книги меня бесят!». Даже если это действительно так. На итоговом собеседовании лучше рассказать про пользу, развитие фантазии и расширение словарного запаса. Ничего страшного, если это далеко от ваших личных убеждений.

6.

Смотрите обучающие видео по ораторскому мастерству

В них есть хорошие советы, как подавать информацию и держаться на публике, а также как правильно дышать, чтобы хватило воздуха до конца выступления. Родители могут выступить в роли экзаменаторов и отрепетировать с вами несколько билетов.

Даты итогового собеседования

Итоговое собеседование ОГЭ традиционно проводится во вторую среду февраля. Соответственно, в 2023 году эту часть экзамена проведут 8 февраля.

Зарегистрироваться на собеседование нужно до 25 января — за вас это сделает школа.

Те, кто пропустили итоговое собеседование по уважительной причине — например, болезни — или получили незачет, могут сдать его в дополнительные дни: вторую рабочую среду марта и первый рабочий понедельник мая. Точные даты станут известные позднее.

Надежный алгоритм синтаксического анализа для грамматики ссылок

Деннис Гринберг, Джон Лафферти, Daniel Sleator

---

Abstract

В этой статье мы представляем надежный алгоритм анализа, основанный на формализме грамматики ссылок для анализа естественных языков. Наш алгоритм является естественным расширением оригинального алгоритма распознавания динамического программирования, который рекурсивно подсчитывает количество связей между двумя словами во входном предложении. Модифицированный алгоритм использует понятие нулевой ссылки, чтобы разрешить связь между любой парой соседних слов, независимо от их словарных определений. Алгоритм продолжается, делая три прохода динамического программирования. При первом проходе входные данные анализируются с использованием исходного алгоритма, который налагает ограничения на ссылки для обеспечения грамматичности. На втором проходе вычисляется общая стоимость каждой подстроки слов, где стоимость определяется количеством нулевых ссылок, необходимых для анализа подстроки. Последний проход подсчитывает общее количество разборов с минимальными затратами. Все оригинальные методы сокращения имеют естественные аналоги в надежном алгоритме. При использовании вместе с мемоизацией эти методы позволяют алгоритму эффективно работать с кубической сложностью в наихудшем случае. Мы реализовали эти идеи и протестировали их, проанализировав корпус разговорного английского языка Switchboard. Этот корпус состоит примерно из трех миллионов слов текста, что соответствует более чем 150 часам расшифрованной речи, собранной из телефонных разговоров, ограниченных 70 различными темами. Хотя лишь небольшая часть предложений в этом корпусе является «грамматической» по стандартным критериям, надежный синтаксический анализатор грамматики ссылок способен выделить соответствующую структуру для большой части предложений. Мы представляем результаты наших экспериментов с использованием этой системы, включая анализ выбранных и случайных предложений из корпуса. Мы разместили версию надежного синтаксического анализатора в Word Wide Web для экспериментов. Доступ к нему можно получить по URL-адресу http://www.cs.cmu.edu/afs/es.emu.edu/project/link/www/robust.html. В этой версии есть некоторые ограничения, такие как максимальная длина предложения в словах и максимальный объем памяти, который может использовать парсер.

Anthology ID:

1995.iwpt-1.15

Volume:

Proceedings of the Fourth International Workshop on Parsing Technologies

Month:

September 20-24

Year:

1995

Address:

Прага и Карловы Вары, Чехия

Места проведения:

IWPT | WS

SIG:

SIGPARSE

Издатель:

Ассоциация компьютерной лингвистики

Примечание:

Pages:

111–125

Language:

URL:

https://aclanthology.org/1995.iwpt-1.15

DOI:

Bibkey:

Cite (ACL) :

Деннис Гринберг, Джон Лафферти и Дэниел Слейтор. 1995. Надежный алгоритм синтаксического анализа грамматики ссылок. In Proceedings of the Fourth International Workshop on Parsing Technologies , стр. 111–125, Прага и Карловы Вары, Чешская Республика. Ассоциация компьютерной лингвистики.

Процитируйте (неофициально):

Надежный алгоритм анализа грамматики ссылок (Гринберг и др., IWPT-WS 1995)

Копия цитирования:

PDF:

https://aclanthology.org/1995.iwpt-1.15.pdf

PDF Процитировать Поиск

---

• BibTeX
• MODS XML
• Конечная сноска
• Предварительно отформатированный

 @inproceedings{grinberg-etal-1995-робаст,
    title = "Надежный алгоритм синтаксического анализа грамматики ссылок",
    автор = "Гринберг, Деннис и
      Лафферти, Джон и
      Слейтор, Даниэль",
    booktitle = "Материалы четвертого международного семинара по технологиям синтаксического анализа",
    месяц = ​​сен # "20-24",
    год = "1995",
    address = "Прага и Карловы Вары, Чехия",
    издатель = "Ассоциация вычислительной лингвистики",
    url = "https://aclanthology. org/1995.iwpt-1.15",
    страницы = "111--125",
    abstract = "В этой статье мы представляем надежный алгоритм синтаксического анализа, основанный на формализме грамматики ссылок для синтаксического анализа естественных языков. Наш алгоритм является естественным расширением исходного алгоритма распознавания динамического программирования, который рекурсивно подсчитывает количество связей между двумя словами во входном предложении. . В модифицированном алгоритме используется понятие нулевой ссылки, чтобы разрешить соединение между любой парой соседних слов, независимо от их словарных определений.Алгоритм работает, делая три прохода динамического программирования.В первом проходе вход анализируется с использованием исходный алгоритм, который обеспечивает ограничения на ссылки для обеспечения грамматичности.На втором проходе вычисляется общая стоимость каждой подстроки слов, где стоимость определяется количеством нулевых ссылок, необходимых для анализа подстроки.Последний проход подсчитывает общее количество синтаксических анализов с минимальными затратами Все оригинальные методы сокращения имеют естественные аналоги в надежном алгоритме.   При использовании вместе с мемоизацией эти методы позволяют алгоритму эффективно работать с кубической сложностью в наихудшем случае. Мы реализовали эти идеи и протестировали их, проанализировав корпус разговорного английского языка Switchboard. Этот корпус состоит примерно из трех миллионов слов текста, что соответствует более чем 150 часам расшифрованной речи, собранной из телефонных разговоров, ограниченных 70 различными темами. Хотя по стандартным критериям {``}грамматически правильна{''} лишь небольшая часть предложений в этом корпусе, надежный синтаксический анализатор грамматики ссылок способен выделить соответствующую структуру для большей части предложений. Мы представляем результаты наших экспериментов с использованием этой системы, включая анализ выбранных и случайных предложений из корпуса. Мы разместили версию надежного синтаксического анализатора в Word Wide Web для экспериментов. Его можно найти по URL-адресу \url{http://www.cs.cmu.edu/afs/es.emu.edu/project/link/www/robust.
 

  

  
 html}. В этой версии есть некоторые ограничения, такие как максимальная длина предложения в словах и максимальный объем памяти, который может использовать синтаксический анализатор.",
}
 

 

<моды>
    <информация о заголовке>
        
    
    <название типа="личное">
        Денис
        Гринберг
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Джон
        Лафферти
        <роль>
            
 автор
        
    
    <название типа="личное">
        Дэниел
        Слиатор
        <роль>
            автор
        
    
    <информация о происхождении>
        <дата выпуска>1995–20–24 сентября
    
    текст
    
        <информация о заголовке>
            
        
        <информация о происхождении>
            Ассоциация компьютерной лингвистики
            <место>
                Прага и Карловы Вары, Чехия
            
        
        публикация конференции
    
    В этой статье мы представляем надежный алгоритм синтаксического анализа, основанный на формализме грамматики ссылок для анализа естественных языков.   Наш алгоритм является естественным расширением оригинального алгоритма распознавания динамического программирования, который рекурсивно подсчитывает количество связей между двумя словами во входном предложении. Модифицированный алгоритм использует понятие нулевой ссылки, чтобы разрешить связь между любой парой соседних слов, независимо от их словарных определений. Алгоритм продолжается, делая три прохода динамического программирования. При первом проходе входные данные анализируются с использованием исходного алгоритма, который налагает ограничения на ссылки для обеспечения грамматичности. На втором проходе вычисляется общая стоимость каждой подстроки слов, где стоимость определяется количеством нулевых ссылок, необходимых для анализа подстроки. Последний проход подсчитывает общее количество разборов с минимальными затратами. Все оригинальные методы сокращения имеют естественные аналоги в надежном алгоритме. При использовании вместе с мемоизацией эти методы позволяют алгоритму эффективно работать с кубической сложностью в наихудшем случае.
  Мы реализовали эти идеи и протестировали их, проанализировав корпус разговорного английского языка Switchboard. Этот корпус состоит примерно из трех миллионов слов текста, что соответствует более чем 150 часам расшифрованной речи, собранной из телефонных разговоров, ограниченных 70 различными темами. Хотя лишь небольшая часть предложений в этом корпусе является «грамматической» по стандартным критериям, надежный синтаксический анализатор грамматики ссылок способен выделить соответствующую структуру для большой части предложений. Мы представляем результаты наших экспериментов с использованием этой системы, включая анализ выбранных и случайных предложений из корпуса. Мы разместили версию надежного синтаксического анализатора в Word Wide Web для экспериментов. Доступ к нему можно получить по URL-адресу http://www.cs.cmu.edu/afs/es.emu.edu/project/link/www/robust.html. В этой версии есть некоторые ограничения, такие как максимальная длина предложения в словах и максимальный объем памяти, который может использовать синтаксический анализатор.  
    гринберг-etal-1995-надежный
    <местоположение>
        https://aclanthology.org/1995.iwpt-1.15
    
    <часть>
        1995-20-24 сентября
        <единица экстента="страница">
            111
            <конец>125
        
    


 

 %0 Материалы конференции
%T Надежный алгоритм разбора грамматики ссылок
%A Гринберг, Деннис
%A Лафферти, Джон
%A Sleator, Дэниел
%S Материалы четвертого международного семинара по технологиям синтаксического анализа
%D 1995
%8 сен 20 24
%I Ассоциация компьютерной лингвистики
%C Прага и Карловы Вары, Чехия
%F grinberg-etal-1995-надежный
%X В этой статье мы представляем надежный алгоритм анализа, основанный на формализме грамматики ссылок для анализа естественных языков. Наш алгоритм является естественным расширением оригинального алгоритма распознавания динамического программирования, который рекурсивно подсчитывает количество связей между двумя словами во входном предложении.  Модифицированный алгоритм использует понятие нулевой ссылки, чтобы разрешить связь между любой парой соседних слов, независимо от их словарных определений. Алгоритм продолжается, делая три прохода динамического программирования. При первом проходе входные данные анализируются с использованием исходного алгоритма, который налагает ограничения на ссылки для обеспечения грамматичности. На втором проходе вычисляется общая стоимость каждой подстроки слов, где стоимость определяется количеством нулевых ссылок, необходимых для анализа подстроки. Последний проход подсчитывает общее количество разборов с минимальными затратами. Все оригинальные методы сокращения имеют естественные аналоги в надежном алгоритме. При использовании вместе с мемоизацией эти методы позволяют алгоритму эффективно работать с кубической сложностью в наихудшем случае. Мы реализовали эти идеи и протестировали их, проанализировав корпус разговорного английского языка Switchboard. Этот корпус состоит примерно из трех миллионов слов текста, что соответствует более чем 150 часам расшифрованной речи, собранной из телефонных разговоров, ограниченных 70 различными темами.  Хотя лишь небольшая часть предложений в этом корпусе является «грамматической» по стандартным критериям, надежный синтаксический анализатор грамматики ссылок способен выделить соответствующую структуру для большой части предложений. Мы представляем результаты наших экспериментов с использованием этой системы, включая анализ выбранных и случайных предложений из корпуса. Мы разместили версию надежного синтаксического анализатора в Word Wide Web для экспериментов. Доступ к нему можно получить по URL-адресу http://www.cs.cmu.edu/afs/es.emu.edu/project/link/www/robust.html. В этой версии есть некоторые ограничения, такие как максимальная длина предложения в словах и максимальный объем памяти, который может использовать парсер.
%U https://aclanthology.org/1995.iwpt-1.15
%Р 111-125
 

Уценка (неофициальная)

[Надежный алгоритм анализа грамматики ссылок] (https://aclanthology.org/1995.iwpt-1.15) (Гринберг и др., IWPT-WS 1995)

• Надежный алгоритм анализа для грамматики ссылок (Гринберг и др. , IWPT-WS 1995)

ACL

• Деннис Гринберг, Джон Лафферти и Дэниел Слеатор. 1995. Надежный алгоритм синтаксического анализа грамматики ссылок. In Материалы четвертого международного семинара по технологиям синтаксического анализа , стр. 111–125, Прага и Карловы Вары, Чехия. Ассоциация компьютерной лингвистики.

Что такое ChatGPT? Объяснение чат-бота ИИ

ChatGPT — это разговорная языковая модель ИИ, разработанная OpenAI. Он использует алгоритмы глубокого обучения для генерации человеческих ответов на вводимый текст, что позволяет общаться на самые разные темы в естественной и увлекательной манере.

И ChatGPT сам написал этот абзац. Но как? Что заставляет ChatGPT работать? И стоит ли бояться? Здесь мы отвечаем на эти и некоторые другие вопросы.

Что такое ChatGPT?

ChatGPT, к которому вы можете получить доступ на сайте chatgptonline.net, является одним из программ чата нового поколения, которые существуют как удобные интерфейсы для моделей глубокого обучения, которые мы стали называть «ИИ».

• Читать: Что такое Google Bard? Чат-бот с искусственным интеллектом Big G объяснил

Он был запущен в декабре 2022 года и, говоря простым языком, способен анализировать заданный им вопрос или утверждение и отвечать на естественном языке. Задайте ChatGPT вопрос, основанный на фактах, например: «Сколько лет Джорджу Клуни?», и он ответит фактическим ответом. Иногда он отвечает эмоциональным или философским ответом. Это может помочь составить электронное письмо клиенту или, если предоставлено достаточно информации, составить эссе для университета.

Чем ChatGPT не является, так это Skynet.

ChatGPT исходит от OpenAI, исследовательской лаборатории в Сан-Франциско, которая имеет как некоммерческие, так и коммерческие филиалы. Он был основан в 2015 году консорциумом, в который вошли Илон Маск, Infosys, Amazon Web Services и другие инвестиционные компании. В 2019 году Microsoft инвестировала колоссальный 1 миллиард долларов в OpenAI, что делает ее патенты и исследования общедоступными.

Компания OpenAI выпустила несколько продуктов, основанных на концепциях машинного обучения и обучения с подкреплением. Среди них RoboSumo, в котором виртуальные роботы сначала учатся ходить, а затем выталкивают друг друга за пределы ринга. Существует серия генеративных предварительно обученных языковых моделей GPT, на которых основан ChatGPT. OpenAI также является разработчиком невероятно запоминающегося генератора изображений DALL-E.

Как это работает?

Под ChatGPT находится OpenAi GPT-3 или Генеративный предварительно обученный преобразователь 3. Это 800 ГБ предварительно обученной нейронной сети. Он может работать на ноутбуке или смартфоне, хотя большинство экземпляров находятся в облаке, расположенном в центре обработки данных где-нибудь с выходом в Интернет. В настоящее время это лидер в мире нейронных сетей, но он существует уже несколько лет. Слухов вокруг выхода GPT-4 тоже предостаточно.

Прежде чем использовать системы машинного обучения, их необходимо обучить, и это обучение определяет их поведение. GPT-3 уже обучен, поэтому пользователям не нужно проходить этот процесс. Предварительная подготовка к GPT-3 включала в себя поглощение сотен миллиардов слов из Интернета и их ассоциаций с другими словами, а также код на таких языках, как Python и CSS. Он так же способен читать и писать компьютерные программы, как и реалистичная структура предложений на английском, французском и почти 100 других языках.

Это сводится к системе, в которой вы даете компьютеру приглашение, и он может продолжить запись с него. Теоретически он может создать эссе, новостную статью, перевод или ответ на вопрос. Microsoft использует GPT-3 для написания компьютерного кода на основе подсказок на естественном языке.

ChatGPT — это доработанная версия GPT-3, которая пытается имитировать человеческие разговоры. Это немного похоже на MSN, или чат WhatsApp с кем-то, кто отвечает сразу. Он был выпущен для широкой публики в конце 2022 года и быстро стал вирусным. Вместе с этим пришли опасения, что его способность создавать длинные отрывки естественного текста может создать проблемы для писателей, журналистов и учителей, оценивающих эссе. Возможно, это также побудило Google бросить своего недавно объявленного конкурента ChatGPT, Bard.

Прямо сейчас, в начале 2023 года, доступ к ChatGPT может быть затруднен из-за его популярности. Однако это должно улучшиться по мере того, как система набирает мощность, а первоначальная ценность новизны стирается. Сегодня вы можете получить доступ к предварительному исследованию.

Стоит ли мне этого бояться?

Мы задали ChatGPT именно этот вопрос. В нем говорилось: «Как языковая модель ИИ, у меня нет личного мнения или мотивации, и я не способен предпринимать действия, которые могут причинить вред. Я создан, чтобы быть полезным инструментом для людей, и я могу помочь с широким спектром задач, включая ответы на вопросы, создание творческого контента и ведение бесед. Люди должны использовать меня и другие технологии ИИ с осторожностью и уважением, поскольку они потенциально могут быть мощными и эффективными инструментами, но также важно учитывать этические и социальные последствия их использования.

«У меня нет способности к личному пониманию, эмоциям, убеждениям или сознанию. Я обучен работе с большим набором текстов, что позволяет мне генерировать человеческие ответы на вводимый текст, но у меня нет врожденного понимания значения слов или понятий, которые я использую в своих ответах. Я просто использую шаблоны в данных, на которых меня обучали, чтобы генерировать текст, который, вероятно, будет релевантным и точным ответом на заданный ввод».

Звучит очень убедительно. Но нейронная сеть хороша ровно настолько, насколько хороша ее подготовка и то, чему она подвергается, явление, известное как «алгоритмическая предвзятость». Microsoft обнаружила это в 2016 году, когда ее Twitter-бот Tay нырнул в сторону крайне правых, отвечая на сообщения пользователей Twitter, которые присылали ему все более экстремальные мнения и заявления. С тех пор дело немного продвинулось. Приняты меры предосторожности, чтобы не допустить, чтобы чат-боты превозносили экстремистские тенденции.