【物流】王继祥：对人工智能热点chatGPT的技术判断与应用分析
王继祥：对人工智能热点chatGPT的技术判断与应用分析
编者按：刚出差回来，因出差忙这两天没更新。今天是周末，按惯例不谈物流扯闲篇，今天谈谈上半年最大的人工智能技术热点chatGPT吧，把几个月前在微信群写的帖子整理一下，谈谈我对chatGPT技术的分析判断。王继祥
历来我习惯在实践中不断地复盘回顾自己判断。目前看，前几年我关于阿法狗、区块链、元宇宙、波士顿机器人、多模态等技术的分析判断都已经被实践验证了。
关于chatGPT，从这个技术热点爆发开始至今，我还是坚持原来的判断，即：chatGPT技术不是质变，更不会带来人工智能拐点，不会带来人工智能技术大爆发，这个技术在热点爆发后会逐步走向平静。这个判断与很多人工智能专家观点很不同，未来如何就看实践结果了，目前看实践中正在逐步验证我的判断。
chatGPT目前回答问题极为惊艳，但它也只是回答问题，还不会像人类一样对话，对不懂得和不知的问题常常一本正经的胡说八道，语言组织看起来非常符合逻辑，更符合大众好玩的心态，很多人工智能大咖把这种假象作为人工智能拥有智慧，说这种一本正经胡说八道现象恰恰反映chatGPT有了人类初级意识，我认为不对！
我认为：意识不是智能，数据优化和统计计算算不出来意识，人类意识的来源都还是一个谜，模型再大分析方法再先进也不能够涌现出意识来。
此外，我甚至认为，chatGPT这个通用人工智能在应用中也存在很多问题，目前大家关注和关心chatGPT很多时候是感觉到好玩而已，如果从玩到广泛的应用，chatGPT这种一本正经胡说八道，还可以让不熟的人难以分辨它的胡说，甚至论文检索查询也可以编造数据，编的像真的一样，这恰恰是它在应用中的致命伤。比如作为目前电商中普遍应用的客服机器人，人们宁可用目前比较弱智的聊天机器人，虽然回答问题逻辑不清，看起来弱智，但起码能确保准确，如果接入chatGPT，一旦他一本正经胡说八道，会带来巨大损失。看了一篇专业从事GPT开发的专家文章，也意识到了这个问题严重性，这是好事。希望准备将chatGPT接入客服机器人的快递物流企业都应该意识到这一点。
我认为，国内现在很多企业投入过量资源追 chatGPT 是不明智的，在人工智能领域有其他更值得追的技术。2022年人工智能真正核弹级的深度学习应用目前关注的人远远没有关注 chatGPT 的多，但其应用对人类影响可能是革命性的。例如：欧洲 DeepMind 和洛桑理工合作，用深度强化学习控制可控核聚变磁场位型，让2022年常委可控核聚变商业化元年，这些都比 chatGPT 更值得追赶，也更值得投入资金，更值得使用新的机器学习技术。
当年下围棋的人工智能软件阿法狗也曾是大热点，目前缺乏人们关注了反而证在进行快速迭代，极有可能引发人工智能技术变革，阿法狗就是DeepMind团队开发的软件，跟人类下围棋哪就是玩玩而已，好玩才引起巨大轰动，外行看热闹嘛。但真正的DeepMind开发团队不断进化的人工智能，不仅仅是与可控核聚变合作，在生物学领域该团队开发的alphafold带来的突破更是惊人，这个人工智能不是让普通人失业了，还让很多顶级科学家失业了。
在结构生物学里面，有一个世纪难题，就是把蛋白质的三维晶体结构分析出来。到目前为止呢，人类一共解出了19万个蛋白质的三维结构。科学家 颜宁院士和他的清华团队在2010年的时候呢，解出了一个比较复杂的蛋白质的三维结构，当时被公认为是50年来的一个巨大突破。但是alphafold用一年多的时间训练，很快就把现在人类已知的所有蛋白质的三维晶体结构都解出来了，有两亿多个，如果没有ai，颜宁的团队可以靠研究这个吃一辈子，但是现在就不得不重新找项目，重新组建团队，重新找融资，也因此，颜宁又回国改行了。
我认为目前用人工智能深度学习解决可控核聚变问题、用 alphafold研究结构生物学难题、Xanadu公司尝试用量子计算加速机器学习中的优化问题、华为盘古大模型解决工业领域难题等人工智能，都比 chatGPT 更值得追赶，也更值得投入资金，更值得使用新的机器学习技术。希望跟风追热点想把资源和钱投到模仿 chatGPT 上的人能多多关注这些实实在在的人工智能应用，在这些刚起步的领域多投入，在差距还不大的时候追赶，则能够较快让中国人工智能领域达到领先水平。如果仅仅关注好玩炒热点，追着人家的背后影子走，永远走不到人家前面！
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