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步骤5：媚娘直播《中國企業家》：它能夠理解。周鴻禕：Facebook首席人工智能科學家最近拚命攻擊ChatGPT，說這個玩意就是一個產品化的成功，沒啥了不起的。我和他們的觀點不一樣。我覺得ChatGPT有了非常強大的理解能力。人腦的神經元工作原理非常簡單，它中間有一個灰度，對一些信號能夠起到反應。人腦裏有100萬億甚至1000萬億個神經元，建立了100萬億個複雜的鏈接，所以人腦產生了智慧。人腦最偉大的地方是，用非常簡單的單元經過無數多層的建構，產生各種複雜的關係。反過來ChatGPT是不是無意中也一樣用自動填空機這樣最簡單的編碼方式，經過強大的算力、數據，比較完美地把人類的知識重新做了一種coding（編碼）？人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。一個技術奇點《中國企業家》：你不隻是從技術的角度看這件事，是從一個進化的角度來看這件事，就是它應該是全世界目前最強的一個學習體？如果按照這個邏輯的話。周鴻禕：那天我開玩笑，ChatGPT像一個油膩中年人，因為它學的知識有很多書、文章的作者就是油膩的中年人，另外訓練它的油膩中年人也很多，所以，它表現出情商很高，說話盡量不偏不倚，一碗水端平。但是，從它的能力側來講， ChatGPT像一個剛小學畢業的小孩，它的訓練過程分成三層，第一層就是給它足夠的書，先不求甚解，生吞活剝，囫圇吞棗，先讀進去。這個有點像大腦的神經元連接的能力。第二，他們稱為人類監督的微調。它是人類提示工程師，編各種答案，這個可能就會有誤解，世界上的問題沒有億萬也有萬億，它是能舉一反三的。第三，實際上是一個價值觀的校正，它有能力做推理回答很多問題了，但就像小孩會犯錯一樣，你問它一些問題之後它會出很多答案，人會挑一個答案，它就會知道人類的偏好。《中國企業家》：所以它是一個奇點嗎？周鴻禕：我覺得是奇點，你看過一個電影叫做《Lucy》嗎？Lucy就說人的大腦的利用率由於受到功率，我認為是受到能量的限製隻有10%，如果能夠挖掘到20%、30%就很牛了，人類可能突破不了這個局限，但是GPT有可能。這就需要巨大的算力。OpenAI現在也拿了微軟100億美元，算力不存在問題，微軟也有Azure雲，ChatGPT很聰明，和微軟合作做了很多工程化的工作。《中國企業家》：這麼聽下來，像知乎這樣的公司應該是最恐懼的？周鴻禕：那倒不一樣，因為知乎裏有很多高質量的問答素材，我認為知識是非常好的語料。語料很重要，過去很多人做機器人，訓練語料用錯了，訓練出來的聊天機器人何止人工智障，還是人工杠精，跟你談的主題毫無邏輯。ChatGPT反而刻意回避了這樣的數據，就像一個人不一定善於聊天表達，但他飽讀詩書，他一張嘴很有邏輯，我們願意跟這樣有知識的人聊天。所以語料非常重要。這是第二個進化。。
步骤6：《美媚直播》脂肪——讓人歡喜讓人憂的營養素談到脂肪這個產能營養素，先讓Emma姐姐為脂肪“撐撐腰”。為什麼？因為一提起脂肪，很多人就開始“恨得牙根兒癢癢”，認為它是讓自己長胖的“罪魁禍首”，或者是讓自己與高脂血症、高血壓、心腦血管疾病掛上鉤的“元凶”。看看女士們對付脂肪的這些手段，常常一言不合就要“低脂”“脫脂”“吸脂”“減脂”……不難想象人們對脂肪這個家族有多麼地“談脂變色”，唯恐避之不及。（圖庫版權圖片，不授權轉載）“脂肪家族”是在營養學上有頭有臉的“名門望族”，是三大產能營養素之一。在這個以瘦為美，“三高”（高血壓、高脂血症、高血糖）橫行的時代，人們都習慣把“怨氣”撒在脂肪上，脂肪真的如此不可愛嗎？如果“脂肪家族”真的一無是處，那麼應該幹脆從此與脂肪絕緣，為什麼還要把它列入人類必需的營養素之一呢？其實，脂肪並非一無是處，在人體裏，脂肪雖然不是萬能的，但沒有脂肪卻是萬萬不能的。為什麼身體萬萬不能沒有脂肪呢？我來舉例說明吧。●甘油三酯甘油三酯和膽固醇，都聽說過吧！它們是“脂肪家族”中最飽受爭議的兩位成員，雖然它們的名氣都很大，但很多人分不清它們，還以為是同一種物質。其實，它們是歸屬在一個家族裏的近親，在身體裏各司其職，不能被混為一談。先說甘油三酯，它有以下3個優點。➣扛餓因為甘油三酯是人體能量的儲備源、戰備糧。如果在沒吃、沒喝的年代，骨瘦如柴且沒有脂肪儲備的人想要生存下來該有多艱難！防撞甘油三酯對內髒器官有保護和潤滑的作用，可以有效緩衝外部的衝擊力。同樣是摔了一跤，脂肪厚的人也許隻感覺被硌了一下，脂肪薄的人可能會發生骨折。➣保暖。
步骤7：蜜糖直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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