这两天，OpenAI隆重推出了新款人工智能模型GPT-4o又引起了“轰动”，固然有不少用户体验方面的改进，但其实质依然是多内层神经网络构建的Transformer架构，其中线性函数与激活函数产生的机器幻觉依然必不可少，下面就针对神经网络做不了的事做一点分析，以希望大家客观地对待“广告用语”。

目前，神经网络有许多应用，但也存在一些限制，包括但不限于以下几点：

1、神经网络需要大量的训练数据

神经网络通常需要大量的数据来进行训练，以便能够学习到适当的模式和规律。如果没有足够的数据，神经网络的性能可能不理想或者无法正常工作。

2、对数据的依赖性

神经网络的性能和表现很大程度上取决于训练数据的质量和分布。如果数据存在偏差或者噪声，神经网络可能会学习到错误的模式或者产生误导性的结果。

3、可解释性问题

神经网络通常被视为一个黑盒模型，其内部的工作机制和决策过程很难被理解和解释。这使得神经网络在某些应用中难以被接受，例如医疗诊断、金融预测等需要透明性和可解释性的领域。

4、不适合小样本问题

对于数据稀缺或者样本量很小的问题，神经网络可能会出现过拟合的情况，导致性能下降。此外，对于小样本问题，神经网络可能无法充分发挥其优势，因为大量训练数据对于网络的学习和泛化能力至关重要。

5、高计算资源需求

较复杂的神经网络模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。这可能对资源有限的设备或者系统造成限制，使得神经网络难以部署和应用在一些特定的环境中。

尽管神经网络在许多领域取得了巨大的成功，但在某些方面仍然存在一些局限性和挑战，需要进一步的研究和改进。有一些工作是神经网络较难或无法完成的。譬如，推理和逻辑推理工作，尽管神经网络可以通过学习大量数据来发现模式和关联，但它们在进行复杂的逻辑推理和推理任务方面效果不佳，这源于神经网络在某种程度上是黑盒模型，很难解释其内部推理过程。还有，神经网络对于处理集合操作，如集合并、交、差等，效果不佳，其原因在于神经网络是对输入数据进行逐个处理，而无法直接处理整个集合。再有，神经网络在处理稀有事件时面临挑战，由于它们在训练过程中倾向于优化常见事件的性能，对于出现较少的事件，神经网络可能无法准确建模和预测。神经网络在探索和创新方面的能力也有限制，它们在训练过程中依赖于已有的数据，并很少能够自主地生成新的想法或解决方案。最后，神经网络通常被认为是黑盒模型，其内部的决策过程很难解释和理解，这在某些领域中可能是一个约束，例如医学诊断或法律判决等需要解释决策依据的情况。

总之，虽然由神经网络构成的GPT-4o在不少方面和任务中表现出色，会看会说会听但不会问，但它依然是不停换时装的那个身体，万变不离其宗，神经网络的先天不足也就是它的瓶颈与天花板，好东西吃多了也不利于健康……