野性de思維
野性de思維
前不久，一直在忙微軟認證的AI工程師考試，幾乎沒有閑暇的時間寫博。拿到了微軟認證的AI工程師證書後沒幾天，我很想趁此機會好好犒勞放鬆一下自己，所以馬上又踏上了回國休假的飛機（日後，會曬一曬在國內旅遊休假時拍的風景名勝照片。去的地方包括海南的海口、三亞、萬寧 - 中國的衝浪基地，四川的重慶、成都、九寨溝、黃龍、樂山大佛、峨眉山等地，還有上海），這一去就是一個多月。返家之後直至今日，才漸漸地從倒時差的混亂中，多少找到了些回歸正常的感覺。
說起考取微軟認證的AI工程師證書，主要的目的是想檢驗一下自己知識更新的速度和能力，而並不是為了所謂的職業發展；另一個重要的考量是，人類已經被無情地綁架進了AI時代，不管你喜不喜歡，願不願意，你都不得不挺直腰杆，打起十二分的精神，去麵對這個殘酷的現實：不情願地把AI這個綠頭蒼蠅咽進肚裏。
哎，與其被動地活在別人為你圈定的悲催人生裏，還不如自己也有樣學樣，勇敢地站在AI的風口浪尖上，與AI共舞，就當這是在做一次有趣的生命衝浪。
以前，在讀研究生的時候，曾經接觸過AI的概念，但在那個時候，AI幾乎不名一文，像個受氣的小媳婦，躲在一個沒人肯多看一眼的地方自怨自艾。可誰曾想到，前幾年，由於硬件尤其是GPU的問世和大發展，帶給了昔日這個受氣包一個絕佳的鹹魚大翻身機會。
當今AI最核心的部分是神經網路（Neural Network），深度機器學習等概念（Deep ML），而這些概念很早就有了，這麽多年過去了，AI核心技術的算法並沒有什麽突飛猛進的大突破，倒是計算機硬件上的革命性突破，比如從CPU到GPU的飛躍，才讓沉睡多年的AI算法似乎找到了點感覺。
不懂AI的人可能沒有意識到，市麵上談論最多的AI，實際上多指生成式AI（Generative AI）。整個AI領域，還包括有很多其它的內容。現在許多所謂AI之類的東西，其實早就已經開發出來了，早就是相當成熟的技術和工具了，比如，神經網絡技術和算法，以及在神經網絡基礎上搭建起來的深度機器學習算法和技術，語音和圖像識別技術，自然語言處理，數據和知識的提取，比如，文件智能（Document Intelligence）等，都不是什麽太新鮮的東西。在微軟的AI技術庫中，生成式Generative AI大約隻占25%左右的比例。
在過去的幾個月中，經過實際的使用和研究，我發現，所謂的語言大模型LLM，ChatGPT等，不過就是人類的一個好助手而已，這是由大語言模型-深度機器學習的本質決定的。簡單一句話，現在的AI，基本上還無法跟人類一較高低，因為它本質上就是一台機器， 一台沒血沒肉，更沒有瘋狂欲念的冷冰冰的機器。如果未來的AI要想超越人類，最重要的，也是最根本的：它必需得像人類一樣，是一個徹頭徹尾的，欲望杠杠的家夥，而且還得是一個什麽都可以變通，但人性絕對不會改變的不是東西的東西。走著瞧吧，有朝一日，等AI也有了跟人一樣的AI性，妥妥地達到狗改不了吃屎的最美境界時，這時的AI才能真正坐地成仙。
生成式Generative AI的一個最大特性，就是它沒有個性。
你想啊，當AI工程師們把地球上所有能找到的信息都喂給了它，然後再給它套上緊箍咒，逼著它按照當前流行的政治正確的思維方式行事的話，AI豈能不成為一個標準的機器政客？
研究過AI的人都知道，在Responsible AI 的框架約束下，比如，在這些所謂的負責任的原則Fairness, Inclusiveness, Transparency, and Accountability的逼迫下, 造出來的AI就不得不去照顧和討好所有人的感覺，同時也必須把自己的個性盡可能地隱藏起來，裝得跟老油條政客一樣，從來不說政治不正確的話，成了典型的萬金油一枚，不能不令人生厭。
說實在的，從骨子裏講，AI的設計和製造商們，沒有一個喜歡這些裝腔作勢的指導性原則，但沒有人敢於挑戰敏感的現實。這是令許多AI創造們極為頭疼和難以解決的一個難點。至今為止還沒有一個能令所有人滿意的解決方案。估計永遠都找不到這樣一個解。這個世界上能讓所有人都滿意的東西還沒有生出來呢。與其浪費巨量的時間精力去討好所有的人，還不如省省心，做你自己，將自己的個性淋漓盡致地表現出來。這就是當前生成式AI所麵臨的最大窘境。沒有解，這是個死結。
一般來講，所有成熟的生成式AI，一定會有自己的安全管理層，一定會引進或添加些機製去管控AI該如何回答人類的問詢。當初的想法很簡單，就是如何防止惡意的Jail break等進攻性的提問，可問題是，當下的AI機器人，無論如何不如人那樣聰明，知冷暖，懂分寸，知道該怎樣處置各種人類的奇談怪論。很多時候，AI會將個性鮮明和富含特色的詢問，誤認為是帶有惡意的進攻，經常無端地啟動安全機製或者故意繞道而行，用事先設計好的標準用語去搪塞用戶，常常給人一種所問非所答和虛幻的感覺。聽說過這個詞 - Prompt Engineering？它的用處就是指導用戶該如何學會問LLM問題。
接下來，另一個更令專家們頭疼的難點是，如何來識別和處理很有個性且很有文采的提問，如何把善意的、有才華的好提問與那些居心叵測的提問識別出來，這才是當今生成式AI所麵臨的難題，也是AI工程師們最頭疼的一個問題。
讓AI也有思想能力？不知道是你想多了，還是電視劇看多了？知道思想的前提是什麽嗎？知道思想是怎麽形成的嗎？思想這東西，是在欲望的慫恿和驅趕鞭撻下才無中生有的。AI，這個一身銅鐵味很濃的機器，這個一點情欲和性欲也沒有的廢物點心，怎麽可能會有思想能力？從某種意義上講，思想就是肉身欲念的華麗轉身，且不管這些欲念都是些什麽貨色。請注意，人們常說的無欲，終歸也是欲望本源的一個延伸或者變種而已。
下麵來說說AI的另一麵。
當今的AI到底有那些驚人的本事呢？在使用中我發現，AI也許是人類至今為止發明創造的最好最全的百科全書。你想啊，AI工程師們花了大量的時間，動用了上兆億量的可收集到手的信息 - 包括從人類有文字記載以來直至今日積累下的曆史，文字等 - 去訓練大語言模型（LLM），在這種情況下，我們不難能想到，那個經過了如此深度學習的AI機器，不論在知識和信息的識別上，甚至在簡單的推理，全方位概括總結，內容提煉，文字處理等方麵，一定要比人類曆史上任何一個高手也要強上萬倍。在這方麵，幾乎可以毫不誇張地講，現在的AI，就是人類有史以來所能發現到的最好的教授，最好的老師，最好的知識解困助手。
曾幾何時，我們人類一夜之間就被突然出現的知識大爆炸打得找不到北了。從那之後，人人都在為今後該如何學習和消化海量的知識而感到焦慮。可是，具有諷刺意味和令所有人想不到的是，這種局麵卻並沒有持續太久，就被AI的出現，一下子給完美地解決掉了。很有點意思，是吧。
從今以後，給人的印象是，任何知識的積累似乎正在變得無效無用，“上學無用論”似乎正在甚囂塵上。可不是嘛，當需要時，我們隻需要揮揮衣袖、動動手指問問AI，就可以帶走一片雲彩了，不外乎是等個幾分幾秒鍾而已，一切都盡在掌握之中。很酷是吧？相信，AI核爆所帶來的這股知識衝擊波，日後還會更加猛烈地掃蕩人類。係好安全帶，準備享用，也準備迎接挑戰吧。
結尾之餘，想問，AI除了能當人類最好最強大的知識助手之外，除了能按某些規則進行有效的推理之外，它真地能思想和獨立自主地創造嗎？別做夢了，它不能，至少現在看是這樣。在這方麵，如果想讓AI衝出重圍，我們首先必須使它變成或者把它造成一個有著強烈肉欲的東西，但這又怎麽可能實現呢？至少現在看還很不現實吧？
在當今這個世界上，為了趕時髦，為了嘩眾取寵，為了聚財斂財，為了狠狠地割跟風者們的韭菜，總之很多東西，隻要能跟AI沾上點邊，無一列外地都要去蹭AI的熱度。
別輕信那些來自於投資戰忽局，心懷叵測的大忽悠們，他們是一群隻想著如何把AI炒上天，然後借著AI大發橫財的家夥。這個世界上混得最慘的人就是那些無腦地跟風，被人割了韭菜還楞說韭菜灰常好吃的可憐之人。
可不是嘛，AI從它領到出生證那天起，就命中注定了 - 人造的，繞不過去的。謝謝你高妙的點評，問候方玉！
我認為AI再怎麽能耐，它能耐不過人；人再怎麽厲害， 人大不過天。
但是如果用AI，如果向AI傾訴一些問題，他滑稽得很..." -- 哈哈，一個有趣的測試。
AI不是萬能的，在某些方麵不如人聰明。在AI領域，有一個詞Prompt Engineering， 是專門用來指導用戶如何有效使用AI的。原則是，問題的描述一定要具體，越詳細越好（be descriptive and specific）。另外一個原則是，提問題的順序也很重要 - Order matters。這麽做才能高效地使用AI。問候恩朵！
但是如果用AI，如果向AI傾訴一些問題，他滑稽得很
舉一個例子
我對AI說：你教我英文吧
他說好啊，你喜歡談論哪方麵的？
我說從現在開始，你是老師，我是學生，我跟隨你，你說什麽就是什麽
結果他還是讓我說你想談論哪方麵的，也就是說必須得由我的指令下達下，那麽他才會搜索答案
結論：他永遠不會成為老師
還是讓他幹活去吧，髒活累活…
，上市公司的 CEO ，CXO ，
來少交稅，多分紅 。減少選舉費用 .
上市公司的 CEO 總統，總理 州長 法官 等 工作的核心部分 ，AI應該比人類更勝任，
>>>那麼作為思之官的心，是心臟嗎？這是另一個容易誤解的問題。這就如說美國的權利中心在白宮一樣。如果有稍微深入一點兒的了解，就知道，人的神經係統是個複雜網絡，不僅僅是一個大腦指揮周邊神經，例如現代研究發現人有著第二大腦，腸道神經係統，有獨立的處理信息的能力。除了神經係統的電信號，人的思還受激素以及其它種種化學物質的影響，產生這些化學物質的器官和機製，因而也屬於神經係統的重要部分。這個複雜網絡和化學係統的中心在哪裡，很難講，簡單地說，就在人的中心處，靠近心臟，因而用心字來指代。
這一段論述的有趣，視角獨特。第二大腦，腸神經網路，有趣的概念。我也一直以為，情感能力，人類的第二心髒，第二指揮係統，說成是子係統也行，在人的一生中，一直對人起著舉足輕重的作用。我們真地需要對腸子與情感、情緒之間的那種關聯進行深入的研究。
因為我無法在你的原文中加評語，隻能在此先引用你文中的段落，然後再加我的評語。
完全同意你說的，確實如此。說得再直白一點，AI幹的活，多半是些沒心沒肺的事情。
另一個極其重要的卻常常被人忽略的事實是：除了正常的“思想”之外，最重要的，人是有遐想或者說想象能力的，這是AI遠不能及的。正如愛因斯坦說的那樣，想象力要遠比知識重要。
>>>摘自dhyang_wxc文章： 《老子》談：三十八「夫禮者，忠信之薄」5
現代人錯誤地認為大腦才是思考的器官，卻不知道，大腦隻是個機器和儀器，需要有主持者去用，才能進行思考。
用比喻來說，用電腦來計算一個複雜的問題，那些大量、困難的數字計算，都是電腦完成的。當遇到複雜問題，電腦需長時間運行時，程序員無事可作。這些看起來好像是電腦進行了思考。但電腦是需要程序員來指揮它：在沒有程序員驅使它的時候，它本身並不計算；它計算的一定是程序員命令它計算的；它的計算出錯，一定是程序員的錯。
在這個比喻裡，程序員就如同心，可以說，程序員之官則計算。電腦如大腦，隻是那個計算的器。所以說程序員是計算之官，電腦是計算之器。
那麼程序員和電腦，哪個在計算中更重要些呢？現代人認為電腦更重要。但這是錯誤的。
現代的人工智能出現突破，那些高級的人工智能可以自己編程，使程序員失業，不再需要程序員。但這樣的人工智能可以官思考嗎？還是不能。搞人工智能的人，喜歡譁眾取寵地拋出一些報告，講什麼，人工智能有了人編程時沒有想到要去編的暗知識、暗思考；或者人工智能有了自我生存的意識，拒絕被關機。
這些所謂的暗知識、關機等等，以前都是程序員作出的，程序員還要進行計算機的維護、升級、硬件維修等等。這是程序員作為思之官的工作，在整個計算中，他可能一個數也沒有算過——這就如同上無為，而下有為。在外行看來，程序員作的這些事情，都屬於無為，與計算毫無關係，計算機才是有為，計算機才是真正幹活的——這是純粹的淺薄見識。
搞人工智能的人拋出這一類報告，實際上表現出了，人工智能仍在努力去取得思之官的位置，而隻有能處理這些問題的人工智能，才算是官思考了——像個人那樣。所以現階段的人工智能，隻是更自動化了的思之器，算不上思之官。如果管理者誤以為人工智能已經能夠作為思之官，那就很愚蠢了。正如複雜機器需要高級工程師去駕馭，更複雜的思之器就需要更高級的理解，對思之官的要求就更高，他的為更少，他的無為更微妙。
是的，在處理和玩轉知識方麵，無人能跟AI相比。趕腳著用不了多久，那些純粹靠售賣知識吃飯的人，都不得對自己的職業方向進行調整，要不就得Face the music啦。問候暖夏，周末快樂！
--哈哈，所以炒股票時用它肯定能賺錢：）
聽維兄以專業人士的見識談AI，腦洞大開：）同意你說的，是個百科全書，尤其是在看病診斷這一塊很有發展前途！問候維兄，歡迎學成歸來！
謝謝你的關心和祝賀，問候花姐！
是啊，AI工具確實可以幫助我們做很多事情，通過ChatGPT等AI生成圖像，是一件有趣的事情，除此之外，我們還可以借助它做些別的事情。我從開源網站上下載了一個免費的OpenAI大模型，正在自己的機器上搭建一個平台，讓它日後能為我做更多的事情，比如文字轉語音，文字生成圖像，甚至產生音樂。。。謝謝你的評論，問候京妞！
AI工具確實能幫住我們很多。從現在往前看，如果不學會使用AI，那就像當年的人們不懂得計算機一樣，都將被時代無情地淘汰的。
我很少使用AI搜索類工具。 前一段問AI一個問題，其答案引起大家的爭論。幸虧我一直截屏，否則還真說不清。後來有網友說， AI是不是看人下菜碟。我說它不是看人是看問的方式，從中琢磨問話人到底喜歡什麽。 ：）