一份视角独特的chatGPT纪要(一位哲学背景的老师跟数学背景的CTO,昨晚邀请他们直播讨论):
1. Chatgpt,放入深度学习的序列中,没有革命性;这一火是因为用了“文本形式+问答这一古老交互方式”引发了c端的强烈关注。
2. “智能”这词,大家都无意识地认为是“人的智能”,但从宇宙全貌的角度,人的智能、机器的智能对它没有差异;“智能”在哲学上是“记忆(不是咱们普通理解的记忆这个词)”,机器智能的应用对人而言,本质上是“让渡了自己的记忆权”,历史上有类似的让渡,如廉价印刷术的发展。
3. Chatgpt,1)从数学上是限定条件下的映射关系,会有结构性漏洞,因为函数映射需要条件;2)概念上,正确率≠智能,chatgpt正确率会越来越高(有众多用户反馈),但它并不能因人不同而有“针对性”,如老师针对不同的学生,甚至会先故意给一个错答案,这才是智能;3)完整意义上的智能,如今chatgpt是重要探索,更适合用“给出正确答案的能力”来定位它。
4. 从技术上,算法本身有局限性,应用上要首先想清楚“算法能做什么?不能做什么?”,记忆栈不能产生意识,机器智能≠智能。chatgpt如果想复现,成本巨高代价巨大:1)算力成本;2)开发时的并发瓶颈需要顶尖高手。
5. 具身智能(有物理装置的智能,如人形机器人)与chatgpt的结合会非常有想象力。目前特斯拉的人形机器人还是有漏洞:1)需要想明白具身与环境到底在交互什么?唯识学认为交互的是“身体的记忆”(可以简单理解为习性);2)神经网络的工作不是简单的“小脑”的工作方式、动力学(自动驾驶)也不是简单的(像现在这么)流程化的。
6. 历史来看,技术绝对不是中立的,技术的进步永远是靠内在精神驱动,如俄罗斯的太空探索(东正教)、美国对互联网的探索(反资本主义)。从“我思故我在”开始,人建立起“以人为中心”的思维,忘记了人只是存在的一部分。
7. 历史不只是时间轴上的事件分布,背后有“元历史”,那才是真正的因果关系,智能只是一部分,根据哥德尔不完备定律,世界会有盈余部分的,“真”,陷入智能的洪流中必然有问题。