主播:吴名 大家早上好,欢迎打开剽悍晨读,每天进步一点点,坚持带来大改变。今天是2023年3月28日,我们要给大家分享的书是《精准学习》。 这本书是由欧洲脑科学研究领域的领头人、世界脑科学领域大师级人物斯坦尼斯拉斯·迪昂所写。在以超大模型为基石的人工智能如ChatGPT出现的今天,各类知识不仅唾手可得,而且人们都在急迫地重新定义学习。但作者却认为AI虽然强大,但跟人脑相比,它还有至少4个不可逾越的鸿沟。这就是我们今天重点分享的内容。2023年一开年,Chat-GPT在热搜上狂飙了两个多月。但是,人们很快就发现,这个貌似很智能的AI有很多问题,比如数据不准确,出处乱标注,就连小学生都会的诗,它都能完全搞错了,并且一本正经地胡说八道。这几天,北京大学数学科学院研究员韦东奕出了一道数学题,结果GPT-4挑战失败,而一个初二的学生给出了标准答案。问题在于,即便是错误答案GPT-4也要给出,它并不会告诉用户:对不起,这个问题我不知道。因此,一个话题再次引起人们的热议,就是相比人脑,人工智能到底缺少了什么?现在的人工智能,包括当红的ChatGPT等一系列人工智能,它们的原理都是基于现有资料的深度学习。但是AI的深度学习和人类大脑的深度学习是不一样的。正如深度学习算法的发明者之一约书亚·本吉奥认为,AI的深度学习,实际上更倾向于学习数据中浅显的统计规则,而非高层次的抽象概念。比如,AI在识别一个物体时,它依赖于视图中最明显的特征,比如这个东西是什么颜色和什么形状的。一旦它经过多次学习确定之后,这个东西就不能变了。如果你改变了颜色和形状,虽然AI面对的还是相同的东西,但是用作者的话说就是“深度学习算法就会崩溃”。也就是说,一旦AI认为桌子只有四条腿,那么你给它看一个三条腿的桌子,它就会蒙圈。事实上,人类是唯一会主动分享信息的物种。我们通过语言向其他人学习。目前,AI并不具备这种功能。在这个模式中,很多知识是被加密的。比如,你在马路边挥手,出租车司机就会停下。这种人与人之间的交互方式,就是加密的知识。同样的,你在马路边挥手,远处的朋友看到了你,也会热情回应。再或者,你在马路边挥手,只是表达对坐在飞机上的爱人的不舍。人类的大脑可以有意识地感知复杂的信息,并用简单的方式来表达,这种非凡的效率仍是计算机无法企及的。AI最擅长的是从0到1,比如,你遇到个问题,向AI提问,它会给你一个答案。问题是0,答案是1。但是人脑的厉害之处,是可以从0到1,从1到10,从10到100。就拿文章开始时的案例来说,被誉为目前最强AI的GPT-4输给了中学生。原因是,韦神出的那道题是奥数题,它需要你不仅知道基础的运算,还需要奥数里面的思维技巧,这是一个从0到1,再到5,最后到10的过程。但是AI只能从0到1,它擅长的是模仿,或者说某种程度的抄袭,而不擅长复杂运算。人脑的灵活性在于,一旦我们掌握了加减法, 就可以在各种场景中使用这个规则。比如,在考试中计算分数、在购物中计算开销、在上班的时候计算时间等等。我们可以轻松地根据一个运算法则,在一个数字上加上2,然后判断其结果大于还是小于5。它们习得的知识,还局限于固定的、陈旧的联结中。就像一个外贸老板询问如何获客的方法,结果chat-gpt4显示的还是10几年前的老工具和旧方法。总结一下,AI有赖于数据喂养。即便它遇到的是真知,但如果相关数据不够多,它也不敢判断那是真的。这就是目前AI本身存在的缺陷。
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