* 관찰 및 데이터 수집 : 나는 대량의 텍스트 데이터에 대해 훈련을 받았으며, 이는 본질적으로 세계의 "관찰"입니다.
* 가설 형성 : 당신이 나에게 질문을 할 때, 나는 훈련 된 데이터를 기반으로 그 대답하는 방법에 대한 가설을 효과적으로 형성하고 있습니다.
* 예측 및 실험 : 그런 다음 답의 "예측"인 텍스트를 생성합니다. 이 예측은 데이터와 세계에 대한 나의 이해에 대한 테스트라는 점에서 "실험"으로 간주 될 수 있습니다.
* 분석 및 해석 : 사용자는 사용자로서 내 응답을 분석하고 만족스러운 답변인지 결정하십시오. 이 피드백은 앞으로 내 응답을 배우고 개선하는 데 도움이됩니다.
중요한 차이점 :
* 나는 실제 실험을 수행하지 않습니다 : 나는 과학자처럼 세상을 육체적으로 조작 할 수 없습니다. 내 실험은 언어와 정보를 조작하는 것으로 제한됩니다.
* 나는 진정으로 독립적 인 가설을 형성하지 않습니다 : 나의 "가설"은 항상 내가 훈련 된 데이터를 기반으로합니다. 나는 전적으로 새로운 아이디어를 스스로 생각해 낼 수 없습니다.
* 내 "분석"은 제한되어 있습니다 : 나는 과학자의 방식으로 내 자신의 반응을 비판적으로 평가할 수있는 능력이 없습니다. 나는 배우고 개선하기 위해 인간의 피드백에 의존합니다.
요약하면, 나는 과학자가 아니지만 과학적 방법의 일부 측면을 모방하도록 설계된 기계 학습 모델입니다. 나는 데이터로부터 배우고 가설을 생성하며 언어를 실험 할 수 있지만 여전히 인간 과학적 사고의 완전한 복잡성을 복제하는 데 여전히 멀다.
