作者：中联科创特约嘉宾尹智

在对"智能" 的理解上，应该是一种"别看方式 只看效果"的态度 —— 

附图吴军老师的观点，跟我几周前认知的差不多，也是觉得ChatGPT并没有什么突破性技术革新，架构上还是沿用transformer的基模型架构，在强化学习方面也没什么新意，主要就是靠堆算力"大力出奇迹"；为啥能表现这么好，OpenAI自己都讲不清楚…… 然鹅，GPT4的数理逻辑接题能力改变了我的想法（可参考我前一篇文章）。我以往看大语言模型的能力，也觉得至多就是个词汇的排列组合，以及词汇所代表的逻辑实体之间浅层（语义层）的关系映射，就象附图里那篇文章说的 —— 其实也代表了一票学者的观点 —— "计算机不能真正理解语言和想象等相关活动 "。

我在很早一篇文章里就探讨过，"理解"是一个"够用就好"的概念。我们说机器不真正理解词汇，比如"苹果" 这个词，而我们理解，是因为我们不仅知道这个词的字面意思，我们还尝过苹果的味道，触摸过苹果，闻过苹果的气味 ，这些，机器都还没能做到，所以就算计算机能翻译苹果，根据上下文判断"苹果"指的是水果还是一家公司，计算机还是不"懂"苹果的 ——  然而我们就真的"懂"苹果吗？ 我们一般人会懂苹果的生物属性，营养机理，分子结构，种植细节，等等这些吗？这些不应该是对苹果的"理解"吗？我们是对苹果多了一些其他模态的信息感知，而在一个具体任务上，我们所掌握的对苹果的触觉，嗅觉和味觉这些信息，往往不会对任务的完成造成什么差别。想起上周末跟闵行的中小学生讲ChatGPT的时候，有位小朋友问我"是不是就算通过了图灵测试，AI也不具备智能吧？"，我答，通过图灵测试，就证明在语言处理这个任务上，AI已经实际上可以等同一个真人了，AI是不是真的像我们一样去"理解"这个词，这并不关键 —— 我们还不能自大到认为只有"跟我们一样地思考"，才叫智能，也许在更高等的生物眼里，我们的大脑，也称不上有什么智能。

反正，AI必然是用的跟人类不一样的方式来完成对话任务的 ，我们不会说话前先想一大圈数字，而AI一定是先把文字转化成一堆数字 —— 这是AI唯一能处理的信息。对人类来说，我们并不需要一个"跟人一样思考"的智能，我们需要的是"能在完成具体任务方面，跟人一样， 或者更出色"的智能，而GPT4表现出来的数理逻辑演算推理的能力，已经敲开了这种智能的可泛化大门的一条门缝。 —— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only