AI前沿专题015_ GPT的底牌和命门-AI能力的局限.docx

《AI前沿专题015_ GPT的底牌和命门-AI能力的局限.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《AI前沿专题015_ GPT的底牌和命门-AI能力的局限.docx（8页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、AI前沿专题015_GPT的底牌和命门-AI能力的局限这一讲开始我们专注讨论GPT。前面讲了大型语言模型有开悟，有涌现，有思维链，所以才有现在如此神奇的各种功能。但我们还需要进一步理解GPT：它跟人脑到底如何对比？它有什么限制？有没有它不擅长的东西？身处历史变局时刻，GPT的进展非常快。各种产品、服务，学术论文层出不穷，进步是以天来计算,一个月以前的认识都可能已经过时了。不过我们这讲用的书很厉害,史蒂芬沃尔夫勒姆(StePhenWOIfram)的ChatGPT在做什么以及它为什么好使(WhatIsChatGPTDoing.andWhyDoesItWork?),2023年3月9日刚刚出版。STE

2、PHENWO1FRAMWhatIsChatGPTDoing.andWhyDoesItWork?这本书不会过时。因为它讲的不是GPT的一般功能，而是数学原理和哲学思辨一一数学和哲学是不会过时的。沃尔夫勒姆你可能比较熟悉，我们专栏之前专门讲过他I1o他是一个神人。他发明了Mathematics软件，他做了Wo1franuMpha网站，他搞了一个计算语言叫沃尔夫勒姆语言，他对整个物理学提出了全新的看法。你要让我列举当今世界上活着的最聪明的三个人，那其中必定有沃尔夫勒姆一一而且我还不敢肯定另外两个是谁。GPT和目前市面上所有的AI,本质上都是神经网络。沃尔夫勒姆关注神经网络已经四十多年了，他早在198

3、3年就自己编程研究过神经网络，他最近用GPT做了很多研究。他这本书得到了OPenA1CEo山姆奥特曼(San1A1tman)的背书，说是他所见过最好的解释。事实上，沃尔夫勒姆不但讲清楚了GPT的底牌和命门，而且提出了一个可谓惊世骇俗的洞见。我先给你演示个小案例，加深你对GPT的认识。我让GPT-4做了个最简单的计算题，纯粹是我随手打的：1231X434523+323X34636等于多少？1231*434523+323*34636根据您提供的数学表达式，我们可以计算出结果如下:1231*434523=534922713323*34636=11183308接下来，将这两个结果相加:53492271

4、3+11183308=546106021因此，1231*434523+323*34636=546106021oGPT-4煞有其事地算了一番，给出的结果是546106021。但是你随便找个计算器算算，正确答案应该是546085241o(1231*434523)+(323*34636)=546085241这是怎么回事呢？GPT-4有强大的推理能力，我让它做奥数题它有时候都能做对，怎么这么简单的计算题它做不对呢？当然它也不是什么计算都不会。你要让它算个25+48,它肯定能做对问题是对于数字特别长的计算，它就不行了。根本原因在于，GPT是个语言模型。它是用人的语言训练出来的，它的思维很像人的大脑一一而

5、人的大脑是不太擅长算这种数学题的。让你算你不也得用计算器吗？GPT更像人脑，而不是像一般的计算机程序。在最本质上，语言模型的功能无非是对文本进行合理的延续，说白了就是预测下一个词该说什么。沃尔夫勒姆举了个例子，比如这句话：ThebestthingaboutA1isitsabi1ityto（AI最棒的地方在于它具有的能力）”下一个词是什么？模型根据它所学到的文本中的概率分布，找到五个候选词：Iearn（学习），PrediCt（预测），make（制作），understand（理解），do（做事），然后它会从中选一个词。具体选哪个，根据设定的温度有一定的随机性。就这么简单。GPT生成内容就是在反复问

6、自己：根据目前为止的这些话，下一个词应该是什么？输出质量的好坏取决于什么叫应该。你不能只考虑词频和语法，你必须考虑语义，尤其是要考虑在当前语境之下词与词的关系是什么。TranSfonner架构帮了很大的忙，你要用到思维链，等等等。是,GPT只是在寻找下一个词；但正如奥特曼说过，难道人不也*只是*在生存和繁衍吗？最基本的原理简单，可是各种神奇和美丽的事物却可以从中产生。XSamA1tmansama3/2/23，1anguagemode1sjustbeingprogrammedtotrytopredictthenextwordistrue,butifsnotthedunksomepeop1ethi

7、nkitis.anima1s,inc1udingus,arejustprogrammedtotrytosurviveandreproduce,andyetamazing1ycomp1exandbeautifu1stuffcomesfromit.Q379。679O5,4601803K,训练GPT的最主要方法是无监督学习：先给它看一段文本的前半部分，让它预测后半部分是啥。这样训练为啥就管用呢？语言模型为什么跟人的思维很接近？为了让它有足够的智慧，到底需要多少个参数？应该喂多少语料？你可能觉得OPenA1已经把这些问题都搞明白了，故意对外保密一一其实恰恰相反。沃尔夫勒姆非常肯定地说，现在没有科学答案

8、。没人知道GPT为什么这么好使，也没有什么第一性原理能告诉你模型到底需要多少参数，这一切都只是一门艺术，你只能跟着感觉走。GSamA1tmanOsama5d【Weoffernoexp1anationastowhyanythingworksexceptdivinebenevo1ence.Q290。444O3,6931706K生奥特曼也说了，问就是上天的祥顾。OPenA1最应该感恩的，是运气。沃尔夫勒姆讲了GPT的一些特点，我看其中有三个最幸运的发现一一第一，GPT没有让人类教给它什么自然语言处理(N1P)J之类的规则。所有语言特征，语法也好语义也好，全是它自己发现的，说白了就是暴力破解。事实证明

9、让神经网络自己发现一切可说和不可说的语言规则，人不插手，是最好的办法。第二GPT表现出强烈的自组织能力，也就是我们前面讲过的涌现和I思维链。你不需要人为给它安排什么组织，它自己就能长出各种组织来。第三，也许是最神奇的一件事情是，GPT用同一个神经网络架构，似乎就能解决表面上相当不同的任务！按理说，画画应该有个画画神经网络，写文章应该有个写文章神经网络，编程应该有个编程神经网络，你得去分别训练一一可是事实上，这些事情用同一个神经网络就能做。这是为什么？说不清。沃尔夫勒姆猜测，那些看似不同的任务，其实都是类似人类的任务，它们本质上是一样的一一GPT神经网络只是捕获了普遍的类似人类的过程这只是猜测。

10、鉴于这些神奇功能目前都没有合理解释，它们应该算作是重大科学发现。GSamA1tmanOsama-2/21/23【scienceiswhenitworksbutshou1dn5t,engineeringiswhenitdoesn,tworkbutshou1dQ222453O4,4601562K这些是GPT的底牌：它只是一个语言模型，但同时，它很神奇。那GPT为什么算数学就不太行呢？沃尔夫勒姆讲了很多，下面我用一张图给你简单概括一下。一切计算这张图是用ChatGPT+Wo1framP1ugin画的我们用三个集合代表世间的各种计算，对应于图中三个圆圈。大圈代表一切计算。我们可以把自然界中所有现象都理

11、解成计算，因为底层都是物理定律。其中绝大多数计算过于复杂一一比如我们专栏讲过一个质子就是一片海一一以至于我们连方程都写不全，不管是用大脑还是用计算机都不能处理，但我们知道那也是计算。大圈内部，左边这个小圈，代表神经计算，适合神经网络处理。我们的大脑和包括GPT在内当前所有的Ab都在这里。神经计算善于发现事物的规律，但是对数学问题的处理能力有限。大圈内部右边这个小圈代表形式逻辑，数学就在这里。这里的特点是精确推理，不怕繁杂，永远准确。只要你有方程有算法，这里就能兢兢业业地给你算出来。这是特别适合传统计算机的领域。不论是人脑、GPT还是计算机都处理不了世间所有的计算，所以两个小圈远远不能覆盖整个大

12、圈。我们搞科学探索,就是要尽可能地扩大两个小圈的范围,进入大圈中未知的领地。人脑和GPT也可以处理一部分形式逻辑，所以两个小圈有交集；但是我们处理不了特别繁杂的计算，所以它们的交集并不大。那你说有没有可能将来GPT越来越厉害，让左边的小圈完全覆盖右边的小圈呢？那是不可能的。沃尔夫勒姆认为，语言思考的本质，是在寻求规律。而规律，是对客观世界的一种压缩。有些东西确实有规律你可以压缩，但有些东西本质上就没有规律，不能压缩。比如我们专栏以前讲过沃尔夫勒姆发明的一个游戏，其中有个第30号规则，就是不可约化的复杂1：你要想知道将来是什么样子就只能老老实实一步步算出来，不能“概括”O这就是为什么GPT算不好

13、繁杂的数学题。GPT跟人脑一样，总想找规律走捷径，可是有些数学题除了老老实实算没有别的办法。更致命的是目前为止，GPT的神经网络是纯粹的前馈(feed-forward)网络，只会往前走、不会回头、没有循环，这就使得它连一般的数学算法都执行不好。这就是GPT的命门：它是用来思考的，不是用来执行冷酷无情的计算的。这样说来，虽然GPT比人脑知道的更多、反应更快，但作为神经网络，它并没有在本质上超越人脑。说到这里，沃尔夫勒姆有个洞见。用这么简单的规则组成的神经网络就能很好地模拟人脑一一至少模拟了人脑的语言系统一一这说明什么呢？老百姓可能说这说明GpT很厉害一一而沃尔夫勒姆却说，这说明人脑的语言系统并不

14、厉害。GPT证明了，语言系统是个简单系统！GPT能写文章，说明在计算上，写文章是一个比我们想象的*更浅*的问题。人类语言的本质和背后的思维，已经被一个神经网络给捕捉了。在沃尔夫勒姆眼中，语言无非就是由各种规则组成的一个系统，其中有语法规则和语义规则。语法规则比较简单，语义规则包罗万象，包括像“物体可以移动”这样默认规矩。从亚里士多德开始就一直有人想把语言中所有的逻辑都列出来，但是从来没人做到一一可是现在GPT给了沃尔夫勒姆信心。沃尔夫勒姆说你GPT能做的，我也能做。他打算用一种计算语言一一也就是沃尔夫勒姆语言一一取代人类语言。这么做有两个好处。一个是精确性，人的语言毕竟有很多模糊的地方,不适合

15、精确计算;另一个则更厉害:沃尔夫勒姆语言代表了对事物的“终极压缩”，代表了世间万物的本质因为我听说过哥德尔不完备性定理,所以我不太看好他这个雄心壮志一一但是我能想到的人家肯定早就想过了，所以我没有反对意见，我只是想告诉你这些。总而言之，GPT的底牌是它虽然结构原理简单，但是已经在相当程度上拥有人脑的思维。现在还没有一个科学理论能完整解释它为什么能做到，但是它做到了。GPT的命门也是因为它太像人脑了：它不太擅长做数学计算，它不是传统的计算机。这也解释了为什么GPT很擅长编程，却不能自己执行程序：编程是语言行为，执行程序是冷酷计算行为。理解了这些，我们研究怎么调教GPT就有了一点理论基础。但我现在想说的是，GPT的所谓命门其实很容易弥补。你给它个计算器不就行了吗？你另外找台计算机帮它执行程序不就行了吗？最近OpenA1允许用户和第三方公司在ChatGPT上安装插件,恰恰就解决了这个问题所以GPT还是厉害。但是沃尔夫勒姆让我们认识到了GPT的根本局限性：神经网络的计算范围是有限的。我们现在知道，将来就算AGI出来，也不可能跳出神经计算和形式逻辑去抓取大自然的真理一一科学研究终究需要你跟大自然直接接触，需要调用外部工具和外部信息。