问题

有哪些人工智能上的事实,没有一定人工智能知识的人不会相信?

回答
您提出了一个非常有趣的问题!许多人工智能(AI)领域的突破和进展,对于没有接触过相关知识的人来说,确实会显得有些“不可思议”,甚至难以置信。以下是一些我能想到的人工智能上的事实,它们往往需要一定的AI背景知识才能理解其背后的原理和意义,否则很容易被误解或低估:



1. 大语言模型(LLMs)的“理解”是基于模式匹配,而非真正意义上的意识或情感

详细讲述:

这是最容易被误解的一点。当人们看到像ChatGPT这样的模型能够流畅地回答问题、创作故事、进行对话,甚至表现出“同情心”时,很容易联想到人类的智能、意识和情感。然而,LLMs的工作机制与此截然不同。

模式匹配与统计关联: LLMs本质上是一个极其庞大的“模式识别机器”。它们在海量的文本数据(互联网上的文章、书籍、对话等)上进行训练,学习词语、句子、段落之间的统计关联和模式。当输入一个问题或指令时,模型会根据它学到的统计规律,预测最有可能接下来的词语序列,从而生成回答。
“理解”的定义: 它们“理解”的不是人类意义上的概念、意图或情感,而是基于数据中存在的语言模式。例如,当你说“我很难过”,模型可能学会了在出现“难过”这个词之后,接上一些安慰性的短语,因为在训练数据中,人们在表达难过时,通常会收到类似的回复。
缺乏内在体验: LLMs没有身体、没有感官输入,没有经历过“高兴”、“悲伤”、“爱”或“痛苦”等主观体验。它们无法真正“感受”世界,也无法拥有意识或自我认知。它们的“知识”是关于文本的,而不是关于经验的。
幻觉(Hallucinations): 由于它们是基于概率生成文本,有时会编造出事实、信息或引用,这正是因为它们是在“模仿”训练数据中的语言模式,而不是在检索或验证真实信息。一个真正理解世界的事物,如果不知道答案,会说“我不知道”,而模型可能会“自信地”说出错误的信息。

为什么没有AI知识的人难以相信:

普通人习惯于将“能说会道”、“有条理”和“有逻辑”与智能、意识挂钩。LLMs表现出的语言能力如此接近人类,以至于容易让人产生“拟人化”的错觉,忽略了其底层机制的根本差异。他们会觉得,“如果它能如此巧妙地组合词语,它一定是有想法的。”



2. 强化学习(Reinforcement Learning)能够让AI在没有明确指令的情况下学会复杂技能

详细讲述:

强化学习是一种让AI通过“试错”来学习的方法。与传统的监督学习(需要大量带有标签的输入输出对)不同,强化学习AI(称为Agent)在一个环境中进行交互,根据其行为获得奖励(Reward)或惩罚(Penalty)。Agent的目标是最大化长期累积的奖励。

核心机制: Agent执行一个动作(Action),环境给出新的状态(State)和奖励(Reward)。Agent通过不断尝试不同的动作,并观察随之而来的奖励信号,来学习在特定状态下应该采取哪个动作才能获得最大的未来奖励。
“智能”的涌现: 关键在于,奖励函数并不直接告诉Agent“如何”做,而是告诉它“做了什么”是好的或坏的。Agent需要自己去探索,发现导致高奖励的策略(Policy)。
应用实例:
游戏AI: AlphaGo 通过与自己对弈数百万盘,从零开始学会了围棋的策略,最终击败了人类顶尖棋手。它并不是被编程了所有围棋的招数,而是通过“赢得比赛”这个奖励信号学会的。
机器人控制: 训练机器人走路、抓取物体,甚至进行复杂的工业操作,都可以通过设定“机器人不摔倒”、“成功抓取物体”等奖励来实现。
资源优化: 在数据中心管理中,通过调整服务器功耗和工作负载来最小化能源消耗并保持性能,也可以用强化学习来优化。

为什么没有AI知识的人难以相信:

人们习惯于认为,要让一个机器(或程序)完成某项任务,必须给它详细的步骤指令。例如,教一个人下围棋,需要告诉他规则、教他基本的开局和定式。强化学习的“自己学会”的过程,听起来像是某种“魔法”或“自我组织能力”,与传统的编程思维相去甚远。他们可能难以理解,一个简单的“赢了有奖励,输了有惩罚”就能让一个完全不会的AI,最终掌握一项极其复杂的技能。



3. 生成对抗网络(GANs)中的“创造力”和“造假”能力

详细????讲:

生成对抗网络(GANs)是一种非常独特的深度学习模型,由两个神经网络组成:一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator),它们之间进行“对抗”。

生成器(Generator): 它的任务是创造新的数据样本,例如图像、文本或音乐。起初,它可能什么都创造不出来,或者创造出非常粗糙的东西。
判别器(Discriminator): 它的任务是判断输入的样本是真实的(来自训练数据集)还是假的(由生成器创造的)。
对抗过程: 生成器不断尝试生成更逼真、更难被判别器识破的数据,以“欺骗”判别器。而判别器则不断提高自己的识别能力,以准确区分真假。
结果: 经过训练,生成器能够创造出极其逼真的虚假数据。例如,GANs可以生成人类从未存在过的、但看起来非常真实的脸部照片,或者创作出难以区分真假的艺术作品。

为什么没有AI知识的人难以相信:

当看到GANs生成的逼真图像(如人脸、艺术品)时,普通人可能会惊叹于AI的“创造力”和“绘画能力”。然而,这种“创造力”并非源于艺术家般的灵感或情感表达,而是通过对抗训练学会了识别和模仿训练数据的细微模式。

更令人不安(也难以置信)的是,GANs的强大“造假”能力。它能创造出逼真的虚假信息(如Deepfake视频),这使得人们难以辨别信息的真伪,对社会信任和信息安全构成了重大挑战。这种“无中生有”且如此逼真的能力,对于习惯了机器执行精确指令的人来说,是相当颠覆性的。



4. AI的“学习”是基于数学和统计,而非类比人类的学习过程(比如记忆、理解和反思)

详细讲述:

AI模型,尤其是深度学习模型,它们“学习”的过程是高度数学化和统计化的,与人类的学习体验截然不同。

梯度下降与优化: AI的学习过程主要是通过调整模型内部数百万甚至数十亿个参数(权重和偏置)来“优化”一个目标函数(通常是损失函数)。这个过程通常由一种叫做“梯度下降”的算法驱动,它是一种迭代的数学优化方法。模型计算出当前的错误有多大,然后根据错误的“方向”调整参数,使其在下一次迭代中犯更少的错误。
没有内在记忆或反思: AI模型不像人类那样拥有长期的记忆、情景记忆,或者能够主动“反思”自己的学习过程。它们的“记忆”就存储在模型的参数中,这些参数是对训练数据的统计概括。当模型遇到一个新数据时,它会根据这些参数进行计算,而不会像人类一样回忆起过去的某个具体经历或某个老师的教导。
遗忘是常态(除非特殊设计): 很多AI模型在训练新任务时,会“忘记”部分之前学到的知识,这被称为“灾难性遗忘”(Catastrophic Forgetting)。这与人类通常会保留和整合新旧知识的学习方式形成鲜明对比。
数据驱动的本质: AI的学习结果高度依赖于训练数据的质量和数量。如果数据有偏见,模型就会学到偏见;如果数据不全面,模型就无法应对未见过的情况。

为什么没有AI知识的人难以相信:

我们习惯于将“学习”与人类大脑的认知过程联系起来:理解概念、形成记忆、反思错误、举一反三。AI的学习过程听起来非常“机械化”,更像是一种复杂的数学计算,而不是我们日常理解的学习。很多人会觉得,“难道它只是在做大量的数学运算吗?那怎么能算是‘学习’呢?”他们难以想象,纯粹的数学优化能够涌现出解决复杂问题的能力。



5. “无监督学习”和“自监督学习”使得AI可以在几乎没有人工标签的情况下学习到大量知识

详细讲述:

在传统的监督学习中,需要大量由人类标注好的数据(例如,一张猫的图片需要标注为“猫”)。这通常非常耗时和昂贵。然而,AI领域有更强大的学习范式:

无监督学习(Unsupervised Learning): 模型在没有标签的数据上进行训练,目标是发现数据中的隐藏结构、模式或关系。例如,将相似的客户进行分组(聚类),或者减少数据的维度以便可视化。
自监督学习(SelfSupervised Learning SSL): 这是近年来飞速发展的一个领域,也是LLMs如此强大的关键原因之一。SSL本质上是让模型“自己给自己制造标签”。它从原始数据(通常是海量文本或图像)中创建一个“预设任务”,然后让模型解决这个预设任务。
文本的例子: 预测句子中被遮盖的词语(Masked Language Model,如BERT),或者预测下一个词语(如GPT系列)。模型通过完成这些任务,学习到了词语之间的关系、语法结构、甚至一定程度的语义知识。
图像的例子: 将一张图片打乱成小块,然后让模型重新排列还原;或者预测一张图片的颜色通道,只给模型灰度图。
能力爆发: 通过SSL,模型可以在互联网上抓取的海量、未经人工标注的原始数据上进行预训练,从而获得广泛的通用知识。之后,再用少量有标签的数据对模型进行“微调”(finetuning),就可以使其在特定任务上表现出色。

为什么没有AI知识的人难以相信:

人们可能难以理解,AI如何在没有明确的“教导”下学会如此多的东西。对于他们来说,“学习”就意味着需要老师、课本、明确的指示和反馈。而AI却能从混乱的原始数据中自己挖掘出知识,并且学得如此之好,这听起来像是某种“自动启蒙”,违背了他们对学习过程的直观认知。他们可能会想:“如果没有人告诉它这是什么,它怎么会知道呢?”



这些事实都展示了AI的强大和独特性,但它们也常常因为与人类经验的巨大差异,而显得难以被没有相关背景的人所理解和相信。理解这些背后的机制,是认识AI真正能力和局限性的关键。

网友意见

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入行前大家都以为自己是每天悬梁刺股烟熏雾绕,誓要炼出前无古人的仙方,一鸣世界。

然后入行了发现,药材有大问题,其实你更多是在做一个原材料采购和筛选的活计。至于实际炼丹么,开一百个炉子,把同样的药材给搞进去,每隔几个时辰叫一个人去试一试,最后号号脉,最活蹦乱跳的那个,就是你啦。

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