科技的发展过程,就是不断地打破人与自然之间的界限。
电脑是基于数字电路的,而人是基于生物化学的,二者之间的底层机制并不一样。
虽然不管是电脑还是人脑都能用于信息处理,但想打破它们之间的语言障碍并不容易。
1,C语言只是部分地打破了人与电脑之间的语言障碍
C语言出现于1970年,是一门类似英语的编程语言,但它的语法比人类语言要严格的多,不存在任何的模糊语义。
而模糊语义,是人类语言的基本特点之一。
在chatGPT之前,任何用于跟电脑交流的“语言”都必须是严格精确的。
不管是C/C++还是java / python / js / php,它们都能转化成二进制码,并且与数字电路的状态一一对应。
总之,之前都是程序员去迁就电脑,而电脑没法去迁就人类。
自然语言处理(NLP)发展了这么多年,也无非就是匹配一些关键词而已,在chatGPT之前并没有突破性的进展。
2,语言大概是人与自然之间的最后界限
人与自然之间的界限并不是第一次被打破,实际上之前已经被打破很多次了。
例如,18世纪的人们认为尿素(H2N-CO-NH2)只能由生物的新陈代谢产生,而没法通过化学手段合成,所以这类物质都叫有机物。
但是到了19世纪,化学家就用二氧化碳和氨气合成了尿素,这是人类第一次合成有机物。
尿素的合成,打破了人与自然之间的“有机界限”,即生物在自然界里并不是特殊的,生物能合成的物质也可以通过化学手段合成。
当然现在尿素只是一种很普通的化肥,但在它刚被化学合成的那刻,还是非常震撼人心的,因为人做为生物的“优越感”被化学家们给挑战了
化学方法可以合成有机物之后,还有什么是人能做到而化学做不到的呢?
逻辑能力,人有逻辑思维能力,能够做出if else判断,而任何的机械设备在19世纪都不可能有逻辑判断能力。
然后,电子三极管出现了。
到了1946年,ENAIC计算机被发明出来了,它可以运行机器码写成的逻辑指令,而且速度比人快得多。
1947年晶体管出现之后,摩尔定律被开启,电脑的性能开始了迅速的迭代!
然后,人们又要找一种人能做到、而电脑做不到的事来重新建立自己的“优势”。
在1970年之前,什么是人能做到而电脑做不到的呢?
电脑只能理解机器码和汇编语言,理解不了(类似人类语言的)高级语言。
然后出现了一堆的高级语言,例如forturn,pascal,C,C++,java,perl,python,js。
电脑可以识别高级语言代码,但电脑没法看东西(CV),也没法看懂真正的人类语言(NLP),这大概是1980年前的状况。
3,CV和NLP一直是人类的传统优势
有这么一个笑话:产品经理让程序员写一段代码去识别颜色,而程序员回答说,“你以为App是狗呢,训练一下就会识别颜色了”
这个笑话说明了早期的CV模型效果非常的差,别说跟人比了,跟动物都没法比。
2016年之后随着深度学习的发展,通过CV模型对复杂物体的分类取得了非常大的进展,人脸识别的准确率得到了极大的提高,但是对语言的识别一直没有像样的突破。
chatGPT出现之前,没有人愿意跟电脑聊天,因为聊上几句电脑就不会回答了。
但是现在chatGPT出现了,它可以回答大多数的常见问题,甚至可以给出一些算法题的C代码。
人类的语言优势受到了科技进步的又一次挑战,硅基智能又向着“硅基生物”的方向前进了一大步。
一个物体一旦具有了“真正智能”,那么没有“人”会甘于只当辅助。
“魔兽世界”里的莱斯-霜语变成了巫妖,他到底是活着还是死了?
也难怪马斯克等人对继续训练更强大的AI模型而担忧了。
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