📅人工智能知道什么和不知道什么

神经网络并不是无所不知的——它只知道在某个点（截止日期）之前训练数据中的内容。后来发生的一切对于她来说似乎都不存在了。移动“训练日期”滑块，看看模型可以告诉你什么，不能告诉你什么。

该模型经过训练可以：2025

776 公元前第一届奥运会✅ 人工智能知道

1969人类登陆月球✅ 人工智能知道

1995互联网已经变得庞大✅ 人工智能知道

2022ChatGPT 推出✅ 人工智能知道

2026AI代理已成为主流🚫 不知道 - 需要搜索

2027今天发布的消息🚫 不知道 - 需要搜索

对于截止日期之后的事件，模型要么诚实地说“我不知道”，要么更糟糕的是，给出一个看似合理的答案。因此，对于最新的新闻、价格和事实，神经网络连接互联网搜索（这称为 RAG）。切勿在未经检查的情况下依赖神经网络来弄清楚最近发生了什么。

运作方式：知识截止日期

该模型在特定日期之前收集的大量文本中进行一次教授。此后，她的知识被“冻结”：她不再实时阅读新闻，也不记得昨天。因此，每个模型都有一个截止日期（知识截止日期），超过这个日期就变得空虚。

危险在于模型并不总是诚实地承认无知。问她有关截止后的事件，她可以自信地给出一个看似合理但错误的答案（这称为幻觉）。从表面上看，这样的答案与真实的答案无法区分，因此应始终仔细检查新的事实、数据和日期。

为了向模型提供新鲜数据，他们将其连接到互联网搜索或文档数据库，并将找到的内容直接放入查询中 - 这种技术称为 RAG（检索增强生成）。因此，实际的结论是：对于实际情况，要求一个可以搜索的模型，对于重要的，请检查原始来源。了解人工智能的局限性是人工智能技能的一部分，可以在免费课程中进行练习。