AI的“死记硬背”与“逻辑”能力

灾难啊！

只要你懂，你可以有无数种办法调戏ChatGPT，让它犯一些小学二年级学生都不会犯的错误。

类似的，AI作画？

咱能不能别让人坐汤盆里？吃面能不能用筷子？手指能不能刚好五个？胳膊腿能不能确保左右各一个？

很遗憾。我们甚至找不到办法、把“人的手有5根手指”“人只有两条腿”这么简单的知识教给AI。

换句话说，迄今为止，AI仍然只是机械的拟合，尚未产生哪怕最最基础的逻辑能力。

没有任何AI能够熬过“鸡兔同笼”问题的考验——更不用说，如果你故意出一道错题，它绝无能耐告诉你，这道鸡兔同笼问题里面，你给的数字是错的，算不出答案！

然而，在另一方面，我们不得不承认，现代人工智能的发展已经到了一个令人瞩目的地步。它的强大程度已经远远超过了那些只能机械地记忆和背诵知识，却没有独立思考能力的“南郭先生”，并且能够为专业人士带来极大的便利。

但这个帮助嘛……只能说是一言难尽。

总之，外围的一些工作，它足够胜任了。甚至比很多人做的都好。但稍微需要点逻辑的工作……

StackOverflow曾被迫禁止AI答题，原因在于，如果AI能够回答所有问题并且准确无误，那么它的存在就变得多余，因此禁止AI答题成为了一种必要措施。对于我国广大程序员来说，如何解决初级开发者的技术难题一直是一个令人头疼的问题。如今，AI的出现为我们提供了一个可行的解决方案，那就是让AI来代替我们处理这些问题。虽然这是一个非常好的想法，但是目前我们还无法实现这一目标，因为AI答题的准确性还不能满足我们的需求。

可惜它答不对。仅仅是说的看似很专业、很有欺骗性而已，但遇到专业人士立马现原形。

谁信了它的答案、用到自己的工程里，那……俺不知道是该哭还是该笑。

至于写论文嘛，谁被骗谁尴尬。

其实早在200x年就来过这么一次了。当时是欺骗后现代主义哲学，有人搞了个狗屁不通文章生成器，简单说就是用些大词、术语，拼凑了一篇毫无逻辑、但语法正确的“论文”，后现代主义哲学的期刊居然给它发表了……

在某些情况下，如果一个专业缺乏深度和内在逻辑，仅仅通过一些“优质示例”来拼凑，那么即使是最内行的专业人士也可能会被其表面的专业性所蒙蔽。换言之，如果一个专业的本质是肤浅和缺乏内涵，那么即使它包含了一些“优秀例子”，也无法掩盖其内在的缺陷。

对于理工科领域而言，我们并不惧怕挑战。然而，对于那些在一年级时就无法掌握数学知识的学生来说，情况就显得有些糟糕。他们不仅难以理解数学概念，而且往往不愿承认自己的不足，却在暗中制造出一堆看似合理的论据。这种做法实际上是非常无效的，因为它所浪费的时间和精力远超所能带来的实际帮助。因此，我们必须认识到，及时面对困难并寻求解决方案才是真正有意义的做法。

有点追求的漫画作者也不怕。腿的数目都画不对的弱渣……但拿来填个色加点装饰挺不错的，比很多人都强。

作为一款出色的工具，它在一定程度上解放了专业人士的劳动力，或许可以减少因人员短缺而导致的断更问题。此外，它具有巨大的改变世界的能力，这使得我们对其充满期待。当然，任何事物都存在其不足之处，但我们要保持乐观的态度，因为只有这样，才能更好地发挥其潜能。总之，这款工具的推出无疑是一个值得庆祝的事件，让我们共同期待着它所带来的积极影响。

在潜力方面，神经网络与人脑的运作原理具有相似性，然而ChatGPT所依赖的算力远超人脑。若将人类智商视为160，那么如果ChatGPT能够真正取得成功，其智商或许将达到1600、16000甚至是160000。

但起码目前为止，ChatGPT……不能说失败，它的成就是有目共睹的。毫不夸张的说，每次ChatGPT闹个大新闻出来，我们人类在AI方面就又迈出了一大步。

但，ChatGPT仍然没有学会读数学书。

或者，换一个角度：我们给它读数学书，它自发的从书中提取其中的逻辑推理思想、然后拿来解决实际问题，这是完全看不到影子的。

打个比方的话，很多人其实聪明绝顶；但，如果一个智商160的天才并不去理解课本内容，而是死记硬背——某某定理的公式是xxxx，它有三个未知数；已知未知数1、2求未知数3这么做，已知未知数1、3求未知数2那样做……

我的一些同学真的是这样学的。成绩还不错。就是……做事的时候怎么都插不上手——最严重的，就是我提到的那个学了一个月编程四行代码都搞不定的女生。

你看，这样凑出来的成绩，是不是……太浪费了他160的智力？

当然，这样其实也已经很厉害了。起码他是懂计算规则的，竖式乘法、除法都会，10位数相乘除都没问题。

而ChatGPT呢，有一丝一毫“自行理解小学数学课本”的迹象吗？

类似的，你不要老用“鸡兔同笼”，咱换成笼子里有鸵鸟有大象，还行不行呢？

或者，一个杯子，里面混装着密度ρ1的汽油和密度ρ2的水，已知这个杯子的重量、杯中液体的总质量、总体积，问汽油和水各自的质量——这其实还是鸡兔同笼，对吧。

ChatGPT还能解决吗？

拿俺家乡的俗话说，就是这ChatGPT“哪一窍不开”，以至于只能死板的照着模板行事。

或许，这只需要大力出奇迹就行——但起码目前的研究来看，这个可能是越来越少了。

那么，或许，我们的神经网络结构，尚需一点小小的调整？该调整哪里呢？

或者，是否神经网络……需要另外的、不同于现有各种模型（如transformer）的“打开方式”？

其实，当年第一次神经网络热潮时，全世界也是同样的兴奋。但最终，绊倒在异或上面，从此冷寂下去了。

而这次神经网络的兴起，肇因就是有人解决了异或问题、然后才借助alpha go一举成名、取得了极大的成就。

但，和第一次一样，怎么样确定的为这个网络引入逻辑呢？怎样像人类一样，只需要一段话、一本书，就能把一个全新的逻辑模型教给它呢？它能像牛顿一样，自己抽象出一套逻辑、把整个世界套进去吗？

ChatGPT之类模型，研究它的目的并不是为了和人类聊天搞笑的。

研究它的目的，其实就是为了攻克这个逻辑思考难题；但在攻克逻辑思考难题之前，我们得先让它理解语义、可以和我们语言交流；然后，我们才能用语言把逻辑教给它——到这时，你哪怕给它一本微积分、一本量子力学，它读一遍就能彻彻底底的理解它、甚至指出它的谬误、甚至提出另外的、更符合实验的理论模型。比如，轻松提出“统一场论”。

到这时候，它才算是真的有了160的智商。

再然后，它才可能突飞猛进，300、600、800、9000、100000的一路狂飙，甚至能够直接回答“量子塌缩究竟是怎么一回事”。

到这个时候，我们才会知道自己面对的是什么。

但现在，它的的确确还不能理解逻辑，也没有丝毫理解逻辑的迹象。

那么，这个核心难题，又该如何解决呢？

我们是能够很快看到答案呢，还是像第一次神经网络热潮一样，被这个问题绊倒全世界、沉寂良久之后，才被另一个天才找到解决思路？