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步骤5：辣椒直播《中國企業家》：它能夠理解。周鴻禕：Facebook首席人工智能科學家最近拚命攻擊ChatGPT，說這個玩意就是一個產品化的成功，沒啥了不起的。我和他們的觀點不一樣。我覺得ChatGPT有了非常強大的理解能力。人腦的神經元工作原理非常簡單，它中間有一個灰度，對一些信號能夠起到反應。人腦裏有100萬億甚至1000萬億個神經元，建立了100萬億個複雜的鏈接，所以人腦產生了智慧。人腦最偉大的地方是，用非常簡單的單元經過無數多層的建構，產生各種複雜的關係。反過來ChatGPT是不是無意中也一樣用自動填空機這樣最簡單的編碼方式，經過強大的算力、數據，比較完美地把人類的知識重新做了一種coding（編碼）？人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。一個技術奇點《中國企業家》：你不隻是從技術的角度看這件事，是從一個進化的角度來看這件事，就是它應該是全世界目前最強的一個學習體？如果按照這個邏輯的話。周鴻禕：那天我開玩笑，ChatGPT像一個油膩中年人，因為它學的知識有很多書、文章的作者就是油膩的中年人，另外訓練它的油膩中年人也很多，所以，它表現出情商很高，說話盡量不偏不倚，一碗水端平。但是，從它的能力側來講， ChatGPT像一個剛小學畢業的小孩，它的訓練過程分成三層，第一層就是給它足夠的書，先不求甚解，生吞活剝，囫圇吞棗，先讀進去。這個有點像大腦的神經元連接的能力。第二，他們稱為人類監督的微調。它是人類提示工程師，編各種答案，這個可能就會有誤解，世界上的問題沒有億萬也有萬億，它是能舉一反三的。第三，實際上是一個價值觀的校正，它有能力做推理回答很多問題了，但就像小孩會犯錯一樣，你問它一些問題之後它會出很多答案，人會挑一個答案，它就會知道人類的偏好。《中國企業家》：所以它是一個奇點嗎？周鴻禕：我覺得是奇點，你看過一個電影叫做《Lucy》嗎？Lucy就說人的大腦的利用率由於受到功率，我認為是受到能量的限製隻有10%，如果能夠挖掘到20%、30%就很牛了，人類可能突破不了這個局限，但是GPT有可能。這就需要巨大的算力。OpenAI現在也拿了微軟100億美元，算力不存在問題，微軟也有Azure雲，ChatGPT很聰明，和微軟合作做了很多工程化的工作。《中國企業家》：這麼聽下來，像知乎這樣的公司應該是最恐懼的？周鴻禕：那倒不一樣，因為知乎裏有很多高質量的問答素材，我認為知識是非常好的語料。語料很重要，過去很多人做機器人，訓練語料用錯了，訓練出來的聊天機器人何止人工智障，還是人工杠精，跟你談的主題毫無邏輯。ChatGPT反而刻意回避了這樣的數據，就像一個人不一定善於聊天表達，但他飽讀詩書，他一張嘴很有邏輯，我們願意跟這樣有知識的人聊天。所以語料非常重要。這是第二個進化。。
步骤6：《火辣直播》《破繭》寧馨寧芳是怎麼回事《破繭》的雙胞胎案真的很燒腦啊，寧馨寧芳是雙胞胎，長得一模一樣，但死的那個真的是寧芳嗎，不是的。這是寧芳寧馨為程旭聯手做的局。寧馨被取保候審了，警察要她未經同意不得離開本市。譚景天去到了現場想查看一下有什麼不對的地方，於是在現場看到了牛糞，金玲也找到了程旭沒有吸食毒品和其他致幻藥品的痕跡。譚景天去找到寧馨，直接問她是不是寧芳，但是被寧芳給拒絕了，說她的姐姐早就死了，譚景天說她姐姐不會把蝴蝶標本弄錯的，在場的所有標本都是錯位的，這時寧芳想跑，但是被警察給抓住了帶回審訊室，結果一個寧馨一個寧芳都坐在了審訊室裏。李警官問譚景天趕快說說是怎麼回事，譚景天說文白說過程旭被他們下過藥，所以程旭會產生幻覺，至於譚景天要找牛糞是因為寧馨的項鏈，形狀是一種蘑菇，這個蘑菇隻會長在牛糞上，所以他去找牛糞，結果找到了，這種蘑菇會對人產生幻覺，寧芳就一直給程旭吃這種幻覺的食品。陳隊長分析既然寧芳沒有死，那麼焚燒的屍體會是誰呢？寧芳寧馨兩個人繼續接受著警察的詢問，但是誰都不說話，這時程旭的家人要取保候審程旭，因為程旭一直食用致幻藥所以精神病變，要警察放了程旭。劉誌突然想起程旭曾經說過他親手殺了寧芳，但是他卻經常能夠看到寧芳出現在他身後，搬家很多地方都沒用，走到哪裏寧芳跟到哪裏。譚景天說他見到程旭的時候程旭也是出於這種狀態，嘴裏說著他沒殺人，然後就掉下山穀。劉誌分析一定是對姐妹倆做了什麼虧心事，所以才報複程旭的，還有就是燒毀的屍體是誰？在警察局寧芳和寧馨在監獄打起來了，因為兩個人同時上廁所，這樣兩個人的身份就給搞亂了，警察不知道誰是誰了。。
步骤7：名模直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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