江戶狂儒，“徂徠豆腐”

　　東瀛江戶狂儒，“徂徠豆腐”佳話
　　獲生徂徠（Ogyuu  Sorai）1666年至1728年活動在日本江戶中期的儒學家，思想家，文獻學家。名雙鬆，字茂卿，通稱總右衛門。
　　徂徠之號來自中國的《詩經》。他批判朱子學和伊藤仁齋後仁齋學。自我標榜重視古代言語、製度文物的研究而立說《古文辭學》。他認為朱熹根本不懂古代語言，認為朱子學是“不過是根據憑空憶測而想象的虛妄學說而已”。徹底批判立足於朱子學的古典解釋，並推出對古代中國的古典解讀方法論而推出古文辭學（稱為護園學派，分類日本儒教學派的古學派）。對中國的興趣愛好濃厚，且善歡文學和音樂，荻生徂徠讀漢語書藉時不像普通的日本人用“訓讀”來理解，而按照原來的讀音來複元本來的意思。
　　這有些象中國當年的百分之百的馬列主義者和馬列研究者中標榜自己才是馬列主義忠實的理論家，哪怕沒有讀過《資本論》全文也敢批判各種“反馬克思的思想學說”，並獨樹一幟的“天才”馬克思的理論者。
　　關於荻生徂徠的思想學說姑且不詳說。倒是說說日本人幾乎家喻戶曉的“徂徠豆腐”，緣於小品相聲演員的折子，就象春晚的小品相聲定然在全社會引起的效應非凡。徂徠豆腐就是圍繞獲生徂徠的一個傳統“落語”節目，每個流派都有一個自己的版本。如著名的“三遊亭円樂”派的噺《徂徠豆腐》。
　　“……。正月初二，江戶小商人們打早就出門開張其生意了，豆腐店的七兵衛來到芝增上寺門前的貧窮街大棚屋，溜進來往這裏住下一樣的一個二十五、六歲的年輕人，每天在這裏從早到晚都在讀書記筆記。
他要了一塊豆腐，狠呑虎嚥吃完了，但沒有付4文錢的賬，說是明天一起付錢。第二天也同樣大咀猛嚼之後賒賬，第三天也同樣說是掛賬，七兵衛問年輕人為啥付不起現金。年輕人說為了成為學者經世濟民，把社會建設好。“那就等你功成名就後一起付吧”七兵衛開始每天都施舍棄年輕人了。
　　主要有調味後的豆渣，每天不同的沒賣完的當天不同菜肴，隔三天一次米飯団。七兵衛妻子盡心替夫準備的泡菜也分享之。年輕人感激涕零地吃下，在長棚街為稱為“豆渣先生”了。
　　後來因為七兵衛得了風寒感冒嚴重臥床休息一段時間，豆腐生意也沒法做了許久。
病愈後又去看了看長棚屋，發現人去樓空，年輕人已無蹤影，問街坊鄰居也不知去向。說是“灸太辛耐”（Okyuutsurai）以後多次去訪也杳無音信。無奈七兵衛夫婦就將這人當做緣去而忘掉了。
　　話說到了元祿十五年十二月十四日開始圍剿赤穗浪士的吉郎邸。
　　第二天豆腐店隔壁失火，瞬時間一片火海周圍一帶全燒光，豆腐店也燒了。後來木匠政五郎去慰問災民七兵衛，說是隻身逃避到魚濫阪下的木炭店家避難去了。好不容易找到了七兵衛，告訴他有人托他轉交十兩黃金給七兵衛。……後來才知道送錢的正是當年長屋的窮小子讀書人送的……”
　　（其內穿插了許多噱頭，笑話）。
　　原來那貧窮街長屋的窮小子就是後來鼎鼎大名的獲生徂徠。當官後不忘報答大恩的故事。
　　“徂徠豆腐”便由此而生。與Bean curd，tofu的種類沒有任何關係。七兵衛
　　日本的“長屋”，是集體住宅的一種形態，指的是多個住戶在水平方向相連，各戶大門直接與外界（道路等）相接，鄰居之間共享牆壁的建築。長屋多為在狹窄小巷建造的一層木造住宅，是江戸時代低層集體住宅的代名詞。

　　人工智能（AI）是當今最具影響力和潛力的技術之一，它已經滲透到了我們生活和工作的方方麵麵。 從語音助手到自動駕駛，從人臉識別到機器翻譯，從推薦係統到智能醫療，人工智能的應用無處不在，不斷改變著我們的世界。
　　然而，人工智能的發展並沒有停止，它還在不斷進化和創新。 一個最新的趨勢是生成式人工智能（Generative AI），它可以用於創建新的內容和想法，而不僅僅是分析或預測現有的數據。 生成式人工智能是一種可以自主產生文字、圖像、音樂、視頻等多種形式的人工智能，它可以模仿人類的創造力和想象力，甚至超越人類的能力。生成式人工智能的技術原理。
　　生成式人工智能的技術原理主要是利用機器學習模型，通過對大量數據的學習來理解並創建新內容。 機器學習模型是一種可以從數據中學習規律和特征的數學函數，它可以根據輸入的數據輸出相應的結果。 生成式人工智能的模型就是一種可以根據輸入的條件或描述輸出新的內容的機器學習模型。
　　生成式人工智能的模型有很多種，但都可以歸為兩大類：基於概率的模型和基於變換的模型。 基於概率的模型是一種可以根據數據的概率分布生成新數據的模型，它可以捕捉數據的多樣性和不確定性。 基於變換的模型是一種可以根據數據的變換規則生成新數據的模型，它可以捕捉數據的結構和語義。
　　基於概率的模型的代表有生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）。 生成對抗網絡由兩個相互競爭的神經網絡組成，一個生成器負責生成新的數據，一個判別器負責判斷數據的真實性。 通過這種對抗的過程，生成器可以不斷提高生成數據的質量和逼真度。 變分自編碼器是一種可以將數據編碼為一個潛在的隨機變量的模型，然後根據這個隨機變量解碼出新的數據。 通過這種編碼和解碼的過程，變分自編碼器可以不斷提高生成數據的多樣性和複原度。
　　基於變換的模型的代表有自回歸模型（ARs）和變換器（Transformers）。 自回歸模型是一種可以根據數據的前後關係生成新數據的模型，它可以捕捉數據的順序和依賴。 變換器是一種可以根據數據的全局關係生成新數據的模型，它可以捕捉數據的上下文和語義。 變換器的核心是注意力機製，它可以讓模型關注數據的重要部分，忽略不相關的部分。
　　這些模型都有各自的優勢和局限，但都可以用於生成不同類型的內容和想法。 例如，生成對抗網絡可以生成逼真的圖像，變分自編碼器可以生成多樣的圖像，自回歸模型可以生成流暢的文本，變換器可以生成連貫的文本。
　　世界各國的研究進度
　　生成式人工智能是一個熱門的研究領域，各國的學術機構和企業都在積極探索和開發。 根據一項對生成式人工智能已發表學術論文、專利和私營投資的統計，美國仍然是這一領域的領導者，其生成式人工智能的論文數量、專利數量和投資額都位居世界第一。 中國緊隨其後，位居第二，其生成式人工智能的論文數量和專利數量分別占全球的18%和16%，投資額占全球的10%。 其他一些國家，如英國、德國、日本、韓國、新加坡、印度等，也在這一領域有著不俗的表現。
　　美國的一些知名的科研機構和企業，如OpenAI、Google、Facebook、微軟等，都在開發和發布一些先進的生成式人工智能模型和應用，如GPT-3、DALL·E、Jukebox、StyleGAN等。 這些模型和應用可以生成高質量的文本、圖像、音樂、視頻等內容，展示了人工智能的創造力和想象力。
　　中國的一些知名的科研機構和企業，如清華大學、北京大學、阿裏巴巴、百度、騰訊等，也在積極探索和開發一些生成式人工智能模型和應用，如CPM、WuDao、Ernie、AliGenie等。 這些模型和應用可以生成流暢和連貫的文本、逼真和多樣的圖像、原創和風格化的音樂等內容，展示了人工智能的能力和潛力。
　　其他國家在生成式人工智能方麵也有一定的發展，如英國、法國、德國、日本、韓國、新加坡、印度等，都製定了自己的人工智能發展戰略，加大了對人工智能的投入和支持，推動了人工智能的創新和應用。 這些國家的一些科研機構和企業，如牛津大學、劍橋大學、DeepMind、歐洲核子研究中心、三星、索尼等，也在生成式人工智能方麵取得了一些成果，如VQGAN、AlphaFold、Neural Style Transfer等 。
一些知名的應用案例
　　生成式人工智能有著廣泛的應用前景，可以為不同的行業和領域帶來創新和價值。 以下是一些有名的應用案例：
　　ChatGPT：這是一個基於變換器的生成式預訓練模型，可以根據輸入的文本生成流暢和連貫的對話。 ChatGPT可以用於創建智能聊天機器人，為用戶提供娛樂、教育、谘詢等服務。 ChatGPT也可以用於生成其他類型的文本，如文章、故事、歌詞等 。
DALL·E：這是一個基於變換器的生成式預訓練模型，可以根據輸入的文本描述生成逼真的圖像。 DALL·E可以用於創作藝術品、設計產品、製作廣告等。 DALL·E還可以處理一些複雜和抽象的文本描述，生成一些超現實和富有想象力的圖像 。
　　Jukebox：這是一個基於變換器的生成式預訓練模型，可以根據輸入的歌手、風格和歌詞生成原創的音樂。 Jukebox可以用於創作音樂、模仿歌手、混合風格等。 Jukebox還可以生成一些新穎和獨特的音樂，如動物的歌聲、古典音樂的說唱等 。
　　DeepMind AlphaFold：這是一個基於深度學習的蛋白質結構預測係統，可以根據蛋白質的氨基酸序列生成其三維結構。 AlphaFold可以用於加速生物醫學研究，幫助發現新的藥物和治療方法。 AlphaFold在2023年的蛋白質結構預測競賽中取得了突破性的成績，被認為是解決了一個生物學的難題 。
　　人類將麵臨的新挑戰
　　生成式人工智能無疑是人工智能發展的一個重要方向和驅動力，它可以實現更高效、更普適、更創新的智能服務，為人類社會帶來巨大的價值和影響。 生成式人工智能也是探索人類智能本質和機理的有效途徑，它可以幫助我們理解人類的認知、語言、創造等能力，為人工智能的通用化和友好化提供理論和技術支撐。
　　然而，生成式人工智能也給人類帶來了一些新的挑戰和問題，如：
　　數據安全與隱私保護：生成式人工智能需要大量的數據來訓練和生成，這可能導致數據的泄露、濫用、偽造等風險，如何保護數據的安全和隱私成為了一個緊迫的問題 。
　　算法偏見與公平性：生成式人工智能的輸出可能受到算法設計者和訓練數據的影響，導致生成的內容存在偏見或不公平，如何避免或糾正這些問題成為了一個重要的問題 。
倫理道德與社會責任：生成式人工智能的輸出可能影響人類的價值觀和行為準則，導致一些倫理道德和社會責任的衝突和困惑，如何平衡科技進步與人類文明之間的關係成為了一個複雜的問題 。
　　創造力的定義和評價：生成式人工智能的輸出可能挑戰人類對創造力的定義和評價，導致一些認知和情感的變化和困擾，如何理解和欣賞人工智能的創造力成為了一個有趣的問題 。
　　這些問題需要我們從多個角度和層麵來思考和解決，需要各國政府、企業、學術界和社會各方共同努力，製定相應的規範、標準和政策，以確保生成式人工智能的可持續、可信和可控發展。
　　生成式人工智能是人類創造力的新挑戰，也是人類創造力的新機遇。 我們應該以開放和積極的態度，擁抱這一技術的發展，利用它為人類帶來更多的美好和進步。 同時，我們也應該以謹慎和負責的態度，監督這一技術的應用，防止它給人類帶來更多的危害和後悔。