ChatGPT的出现再次引爆全球对人工智能的关注。作为人工智能发展的里程碑事件，它究竟有何革命性意义？
日前，猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长 傅盛 在 参加CANPLUS 自学社 课堂上分享了他对ChatGPT如何带来生产力变革的思考。
(资料图片仅供参考)
傅盛认为，聊天只是ChatGPT能力的一个demo（演示），大模型的本质是逻辑和推理能力，这种能力可以在任何需要脑力活动的地方发挥作用。人工智能创造和创新的时代已经来临。
猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛
以下是我们对部分课堂内容的整理，希望对你也有所启发。
语义理解：人工智能的皇冠
过去我们认为识别是人类智能最重要的能力，随着研究推进，人们发现并非如此。人类能识别一张特定的脸，很多动物也可以。所以，自动驾驶技术目前之所以遇到瓶颈，就是因为开车这件事不是一个简单的识别问题，而是一个逻辑问题。老司机车开得好，是因为他们对整体环境有好的理解和判断。如果只是简单的识别问题，黑猩猩也能开车。
我认为语义理解是人工智能最难的一个点。首先因为 智人和动物核心的区别在于语言，在于能够描述虚拟事物的语言 。人类学家赫拉利在《人类简史》中提到，智人最终战胜尼安德特人的一个重要原因是智人突然进化出一种能力，叫做八卦的能力。八卦的能力，即相信虚拟事物的能力。
但语言到底是什么，人类自己都没有研究清楚。 我们今天讲的这些语法结构是什么，都是人类具备这种能力之后的规律总结。
其实，图灵测试的本质就是对话测试，有人类的对话能力就意味着有人类的智能。 图灵测试的基本理念是，如果一个计算机程序能够在与人类的自然语言对话中模仿人类的回答方式，以至于无法区分计算机和人类，那么这个程序就可以被认为具有智能。从技术高度上来看，图灵当时就认为人类对话是非常难的一件事。
现在我们已经进入人工智能2.0时代， 人工智能攻克图像识别之后再攻克语义理解的难度，远远高于最初做出图像识别的难度。 如果我们能够攻克语义理解，基本就意味着通用人工智能时代就要到来了。当人工智能开始拥有人的语言能力，我们就认为它基本开始具备了人的智能。
ChatGPT是首款理解人类语言逻辑的AI
“教育”神经网络 VS 神经网络“自学”
如何教计算机学会人类语言？目前业界有两条路。
第一条路是“教育”神经网络 ，即按照人类对语言的理解去教计算机学习语言。比如，教它们学习主谓宾等语法结构，以及各种知识，建立知识图谱。现在大部分人工智能公司都在走这条路，比如百度最近推出的文心一言。
第二条路是神经网络“自学” ，所谓自学，就是给神经网络足够多的文本，神经网络会自动发现词与词之间的关系，这些关系简单理解就是参数。所以这是一个自动发现文本规律的路径。
第一条路更符合我们对语言学习的逻辑理解，就像人类学习外语，而且开始投入就能见到效果，所以绝大部分公司选择这条路线。但问题是，系统达到一定语言能力后 (远低于人) ，无论如何优化依然有大量问题的回复完全是答非所问。
第二条路没有严格的理论支撑 (而且费钱），几乎只有OpenAI坚信第二条路线(而且有钱)，并且最后成功了。ChatGPT就是通过对海量文本的学习，自动构建了一个含有千亿参数的大模型，从而建立了对这个世界基本的逻辑认知，由此产生了基于逻辑的推理能力。
ChatGPT是2022年11月发布的，当时我认为它就是把网上不同的知识进行匹配，直到我问了它一个问题。我跟ChatGPT讲述了我们家宠物狗的事情，它在宠物医院做了骨折手术之后就被前主人遗弃了，我去宠物医院看到之后把它领了回来，我让ChatGPT猜一下为什么这只狗叫三万？ChatGPT回答，是不是因为骨折手术的价格是三万，为了纪念这次事件取了“三万”这个名字。
我当时惊呆了，因为我去网上搜索之后发现，没有任何关于这个事情的数据。而且这个答案虽然是猜测，但是ChatGPT知道做手术花钱是个重大事件，而且是个值得纪念的事，在这个过程中逻辑链全都有了。
后来我又问了ChatGPT大量不同的问题，它都展现出了强大的逻辑推理能力。
那么ChatGPT回答问题的原理是什么？ 就是当用户键入一段话，系统会根据这段话形成一个数学表达式去和大模型里的参数做匹配，产生关联概率最大的一个词，然后再以这个词和上面那段话继续以上过程。 这个原理是非常匪夷所思的，在此之前没有人预期计算机会以这种方式产生智能。
现在已经有公司开始招“提示工程师”（prompt engineer）这种职位了，也就是说如何提问很重要。因为AI大模型就是根据你的问题形成数学表达式。而且你问完第一个问题再问第二个问题，他会把前一个问题打包。所以用户想要得出一个好的答案，就要不断给它提示词，让它反复理解你。
基于以上原理，ChatGPT的回答是即时生成的，而不是拷贝和组合。这就是它和搜索引擎巨大的不同之处，也就是说它所有的内容都是根据现有的逻辑进行推理，所以理论上它可以回答任何问题。
增强学习
ChatGPT背后的第二个机制就是增强学习。
前面讲到文本关系的学习，实际上就是靠概率出词，每个概率背后可以生成很多答案，哪个是人们最喜欢的答案？针对这个问题，OpenAI当时在第三世界雇了很多会英语的人专门训练大模型，也就是增强学习。这些经过训练的人会对给出的答案进行排序，反馈给大模型。经过反复训练，大模型就知道用户希望它生成什么样的答案。所以ChatGPT 出来之后大家都很震惊，因为它不完全基于互联网文本，经过增强学习之后它的回复跟人类的预期已经非常统一了。
在ChatGPT之前，很多对话系统已经出来了，它们更像鹦鹉学舌，虽然能够部分匹配内容，但是系统并不完全理解具体的含义。ChatGPT对话系统是建立在对语义理解的基础上的。尽管也会说错，但都是“一本正经”地胡说八道。
比如我同样问他们为什么我们家狗叫“三万”，系统通常会说不知道。我加一个“前置条件一：这只狗做过一个手术”。ChatGPT会回复说可能因为手术花了三万，但有的系统直接回复我一个“前置条件二”，也就是把网上的一些逻辑生搬硬套过来，所以它是不求甚解的，即便回答了也不知道其中的逻辑和含义是什么。
为什么 ChatGPT 多轮回答的能力那么好？就是因为它每次都能把前面的问题卷起来再进行下一轮，所以用户和它聊天的时候，它可以很好地进行上下文关联。这对人工智能界而言，就是底层范式的变化。
所以，一定要从原理层看问题，而不是从现象层看。新事物出现都不是完美的，汽车刚出来没有马车跑得快，iPhone刚出来没有诺基亚好用，但底层范式的变化才是关键。
“一本正经”地胡说八道
“胡说八道”不重要，重要的是“一本正经”。
什么叫“一本正经”，就是它在回复你问题的时候，可能不知道真正的答案是什么，但它理解你想要什么逻辑的答案。已经有研究表示，AI大模型就是有20%的概率会一本正经地胡说八道。但只要逻辑正确，“胡说八道”的问题就可以通过专用系统来纠正（plug in）。
微软之所以愿意重金投资OpenAI，就是因为他们看到这个系统拥有逻辑之后，就相当于拥有一个大脑，然后指挥其它部件去做各种事情。所以虽然大家都称ChatGPT为聊天软件，其实聊天只是它其中一个能力的体现。OpenAI一直在做的事就是研究智能大脑。其创始人表示，未来每18个月人类智能就会增加一倍。ChatGPT是它的一个爆款，也是第一款理解了人类语言逻辑的AI，它通过文字就理解了这个世界，拥有了推理和创造能力，甚至人族引以为傲的想象力。
人工智能2.0带来的两大革命
随着GPT技术的出现，人工智能进入2.0时代，以自然语言为交互界面的时代终于来了。它将带来两个变革，一个是交互革命，一个是生产力革命。
交互革命
“以自然语言为交互界面的时代终于到来了。以应用为核心的互联网将转变为以人为中心的智能互联网，人们几乎不用再去学习软件的用法。”
以后我们所有的设备都可能变成人机对话设备。此次微软推出ChatGPT，首先颠覆的是谷歌，下一个可能就要颠覆苹果了，未来微软可能会推出手机。乔布斯生前一直力推Siri，就是要提高交互能力。
过去是人都围绕机器转，但是语言交互一旦出现，就是机器围着人转了，交互革命已经到来。
生产力革命
“聊天只是ChatGPT能力的一个demo，大模型的本质是逻辑和推理能力，这种能力可以在任何需要脑力活动的地方发挥作用。人工智能创造和创新的时代来临。”
ChatGPT是自然语言转向机器语言的一个解释器，能极大地提高人类生产力，因为当它拥有逻辑和推理能力的时候，过去的很多智能范式将会被改变，而绝大部分生产力都跟脑力相关。有人抬杠说，你让它试试挖地？未来它跟挖掘机连在一起的时候，效率肯定比人高得多。现在农业已经跟脑力连在一起了。
未来行业变化
平台核战争。 所有平台都要进入AI大模型，没有大模型的大公司将不再会是平台公司。
大模型普及化。 开源社区的狂热浪潮会让具备基础能力的大模型普及化。很多大平台想要做出一个“爱因斯坦”，但是很多应用场景只需要一个“本科生”甚至“专科生”。随着大量人才进入，就会出现很多裁剪模型。
效率大提升。 所有公司的组织形式都会发生变化，效率将被极大提升。一个人可以拥有100个助理的时代来了。
陪伴+生成内容。 各行各业都将被深刻影响，“生成内容”将替代“链接信息”。今天的人工智能肯定还没有情感和自主意识，但可以表现得很有情感，让人感觉到温度。
加速淘汰。 初阶的脑力劳动者将迅速被AI替换，技术、经验、创造力的壁垒将大幅度弱化。
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