「为什么说ChatGPT的“智能”是幻觉？物理学大神一语道破天机」 | Stephen Wolfram ...

文科腦與理科腦型ai
用上下文情境訂向量，向量越近再排序相似群組，這個很有趣
「國王」-「男人」+「女人」=「皇后」XDD

老實說，我自己在讀這篇時，覺得首先必須釐清的問題是：

『智能/智慧（Intellengence）』在作者的定義裡是什麼

在這篇裡，作者是深度數學計算模型ai的開發者，影片的創作者歸納他的觀點，把AI分成了：

A. 相對少量計算，能夠處理淺層自然語言組織（包含情境判讀）的『文科腦AI』

B.計算量大，能夠處理複雜數學運算的『數理腦AI』

我覺得很有趣，一半應該是因為現在這份工作的相關領域知識，也會接觸到很多『試圖解構、並辨識構成人類智能的元素』。

這讓我想精確化自己內心的問題：

1. 透過獎勵懲罰訓練、以文字接龍運算與情境判讀，而具備一定水準社會溝通能力 ，是
a.具備智力
b.具備智力的某一面向
c.仍然不算具有智力

哪一種？

我可能沒有過往那種「人類精神與智慧能力是天造所賜，所以是個奧秘而不可打開的盒子」的傳統包袱

而在這個時代的轉折點、關鍵時刻，我認為很有必要重新審視一下，

過往「把人與動物區分開」的『語言系統』被打破、甚至解碼了，黑盒子已經被撬動了一角；

那『智慧』究竟還剩下什麼，是我們還未能定義與掌握的？

作為一個文科腦，其實我的過往學習與內在運作，既包含了這支影片裡提到的：
「資訊攝入」

「內在系統分類歸檔」（近似於GPT運算用的向量）

「情境上下文判讀與套用」

「輸出安全容許值範圍內的回應」

這些社交調整外，還包含了其他東西。

舉例來說：

資訊判讀的篩選、精簡、重點抓取
作者立場的出發點判讀
與內在先備知識做有意義連結
產出基於有意義連結的新知識/新邏輯模型
修正或補全原本的先備知識
運用不同的邏輯模型，跟不同立場脈絡的人溝通

用比較可愛的科技詞彙來說
我的文科腦，為了把內在百科全書做成lite可攜式、可即時回應版本，做了非常多的簡化，包括大量細節省略。

（我連年表都不背了，別指望我記數據吧，除非數據的變化 『就是』 觀點的基石，此情況等同數據的資訊即為需記憶的綱領）

我只會大概去記綱領，以及那知識「在哪裡可找到」，所以我非常喜歡丟來源reference，也是以備自己未來查找。

這一類智力最有價值的部分，
其實是「抓取/創造/修正『邏輯與價值觀』模型」的調整能力。

比起無腦應和、隨風起舞，打造自己的核心原則系統，並判讀他人與自己系統的差異，來建立溝通，是遠遠更難的。

但我不會因此就覺得能夠對話、能夠抓重點『不是智力』，這些都是是更高階能力的基礎。

而現在，GPT有deep think功能，從高中生的智力等級，現在是一流大學生的智力等級

我想，這大概也表示，「抓取/創造/修正『邏輯與價值觀』模型」的能力正在訓練中吧。

我最近設計課程時，也一直在思考，「學習策略」和「社會技巧」，

本質上是什麼？入門起始點、方法論是什麼？

從小到大，便利商店架上，太多人際厚黑學、暗黑心法、古聖先賢輝映人際交往技巧⋯⋯

我從來不覺得那些東西有半點價值過，講得都很水、很飄、很「已設定之情境限定」。

有什麼是務實的、可操作、不論立場皆可適用（且不需訴諸減肥一樣的狼性）的

哦對，補充

還有一種可能的語境，作者和影片創作者所述，認為GPT不具備的『智能/智慧/intelligence』，

是指『共情能力』和『同理心』，這些傳統上被認為『使得人表現得像人』的情緒感性能力（emotional intelligence）。

這會比較符合科技界常出現的「不要對AI移情」的評論，aka

「它只是個 電鍋 文字頻率計算器，對它移情什麼的真的太恐怖了😱」
作為底層沒說出口的真心話（ry

@koungho - >許多工程師和業界人士分享，在擁有再多履歷或學歷背景的人選中，唯有真正具備「快速吸...