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知识膨化剂 精选

已有 6410 次阅读 2023-2-8 16:16 |系统分类:观点评述

知识膨化剂
2023年2月8日 星期三

       最近ChatGPT效应不仅限于科教界,甚至波及到了金融界,相关的概念股经历了几波涨停。由此可见ChatGPT效应的影响面之广超出了“智能聊天机器人”本身的物理内涵。
       从技术上看,ChatGPT仍然是对自然语言处理增强学习、深度循环神经网络及其改进版本、大模型等已有技术的组合,并且通过足够大量的数据进行训练和优化输出。
       昨天我请博士生俊杰尝试着用ChatGPT写一篇作文,输出的部分结果还真有模有样,起码框架支起来了。但是细究内容,发现并没有新的想法在里面。
       如果把人类积累了几千年的知识叫做原生知识,现在通过ChatGPT对原生知识进行深度学习、智能组合等一系列操作之后的输出称为衍生知识,当然衍生知识还可以分为第一代衍生知识,直至第若干代衍生知识。
       举一个可能不是很合适的比喻,假如把原生知识比作为面粉,ChatGPT就是酵母,把面粉和酵母混合之后就是蓬松可口的馒头。于原生知识而言,是否产生知识增量?每个领域的原生知识和ChatGPT输出知识之间的增量,需要专业人士判断。起码现阶段,ChatGPT仍然处于知识膨化剂阶段。
       这两天抽空快速阅读了《深度学习革命》(The Deep Lea  rning Revolution)一书,书中认为现在研究和使用的大部分AI都是基于我们对大脑的了解,例如击败世界围棋冠军的AlphaGo的架构中不仅包括皮质模型,还包括大脑的另一部分模型,称为基底神经节。当我们了解了大脑的结构,开始明白如何将其集成到人工系统中时,AI的功能将会越来越强大。以此为基础的ChatGPT也就会产生更加高明的知识输出。似乎有点类似以前纺织工业的仿毛、仿真丝面料技术,现在要超过羊毛和真丝的性质一样的道理。
       现代教育体系下,一个人从幼儿园到博士毕业、再到职业生涯所能接触到知识,大概率装不满一个优盘,更不可能涵盖现有的所有知识,而人工智能却可以人类的所有认知为知识储备,就如同人类的所有围棋知识和技巧已经远不及AlphaMaster一分钟的训练量。
        人类在奥运会上追求更快更高更强之时,汽车更快,起重机更强,飞机更高。ChatGPT的快速发展让我们感受到,人工智能做出了比人类思虑更周全更合理的决策,因为人工智能在数据吞吐量、数据处理速度上都远远超越人类。
        包括ChatGPT在内的人工智能,可以集成历史数据库信息生成新的文字组合,但还不具备数据库里面所没有的创新能力、特别是蕴含人类意识的创新能力。要说创新,ChatGPT就是现在我们常说的集成创新,类似酵母一样的知识膨化,谈不上原始创新。
         爱因斯坦于1936年10月在纪念美国高等教育300年的会议上发表了一篇名为《关于教育(on education)》的著名演讲,认为学校始终应当把发展独立思考和独立判断的通用能力放在首位,而不应把取得专门的知识放在首位(The development of general ability for independent thinking and judgement should always be placed foremost, not the acquisition of special knowledge.)。
       回到当下,我们的教育能做什么呢?原始创新。原始创新就是增加原生知识的量,这将从根本上提升人类对大千世界的认识水平。就相当于从设计自行车到设计汽车和飞机,人类没有汽车飞机那样跑得快飞得高,但是没有人类的设计制造永远不会有汽车飞机。人类没有基于人工智能的各类技术产品算得快、懂得多,但没有原始创新的原生知识积累,膨化剂再多也只是空气填充物。
       面对包括ChatGPT在内的人工智能产品对教育的影响和冲击,乐观者和悲观者兼有,其实冷静想一想,其实就是知识膨化剂而已。



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