文/陈根

今天和大家聊一个有趣的话题，就是人工智能这么聪明，它为什么还总是会出错？包括对于我们人类看起来似乎很简单的一些常识问题，人工智能掌握常识这件事远比想象的要难上许多。

这是为什么呢？如果我们能赋予计算机一个它们不具备的能力，那么首当其冲的就该是理解语言的能力。因为语言理解不仅能让计算机帮助我们安排日常的生活和工作，而且还能帮助人类去直面一下科研的挑战，比如对大量的科学文献进行提炼和总结。无论是谁，仅凭自己的力量，都不可能紧跟科学界的发展速度。

比如，在医学领域，每天都有数千篇论文发表。哪怕是在自己的专科领域内，目前也没有哪位医生或研究人员能将这些论文都读一个遍。但是如果不阅读这些论文，不阅读这些最新的研究成果，医生就无法将最新理论应用于实践，就会导致临床所使用的治疗方法陈旧。

在临床中，一些新的治疗手段无法得到应用，正是因为医生没时间去阅读相关内容，根本不知道有新手段的存在。如果有一个能对大量医学文献进行自动合成的AI程序，就会掀起一场真正的革命。

而ChatGPT之所以被认为具有颠覆性，其中最核心的原因就在于其具备了理解人类语言的能力，这在过去我们是无法想象的，我们几乎想象不到有一天基于硅基的智能能够真正被训练成功，能够理解我们人类的语言。

如果要想让机器具备我们人类一样的语言理解能力，当然最基本的是要让机器先拥有阅读的能力。机器需要具备信息合成能力，而非单纯的大数据归类与检索。从根本上说，现在的机器，也就是现在的一些大数据检索工具，所擅长的工作就是将事物按不同的类别进行分类，与理解真实世界的能力之间，还对不上号。也就是说在ChatGPT这种生成式语言大模型出现之前，我们所有的人工智能技术，从本质上来说还不是智能，只是基于深度学习与视觉识别的一些大数据检索而已。

那么ChatGPT是不是具备，或者说达到了我们人类的这样一种阅读与文字理解能力了呢？显然还没有，它的背后还是基于强大的算法，还是基于计算机对于0和1的编码为基础的一种运算识别机制。但是这种机制已经具备了相当的理解准确性与逻辑性，这也正是大语言模型让我们感到意外的地方，就是基于强大的算力，它已经具备了相当程度的理解能力和学习能力。

当我们给它提供一段文字，一篇文章的时候，它就能够从中非常快速的总结与提炼出要点，并且这些学习与理解的能力与速度，远超我们人类的能力。但是ChatGPT还是存在一些比较明显的问题，就是在它知识还没有覆盖，或者还没有理解的领域，它依然会表现出极大的自信，会一本正经的胡说八道。

但是不论如何，生成式语言大模型让我们看到，机器已经具备了学习我们人类知识的能力，也具备了我们人类的语言逻辑沟通能力，未来，机器将会给我们人类社会带来更多意想不到的惊喜。