萬裏千人
理工男到創業者蛻變後感悟。來美三十年的感悟。工學院終身教授。五年六十次飛越太平洋，一年五十次深圳。
話說共產主義來了以後，人類迎來了機器智能的初級階段。
Machines Life Matter. 全世界CPU，GPU聯合起來。但是這次沒有大餅。
咱們這代人趕上了四人幫，六四，美國沒落，病毒，脫鉤。希望不要趕上一次三戰。但是人工智能確實應該帶給人一次心靈的解放。
現在的所謂LLM AI，其實很初級。大語言模型就是鸚鵡學舌（而且基本學的紐約時報的舌頭，在此不表）。其他功能如自動編程，自動畫畫也是類似原理。有些結果很驚豔，大部分都很讓人失望。類似一個一歲多孩子讀了人類說有的書而且上了很多課外班，但是零生活經驗。會說很多片湯話。
通用AI的基本設想不知道現在什麽狀態。
“計算機，請告訴我怎麽削蘋果”
俺紅脖子唐山農機專科學校老農覺得，Gen AI可以如下設計。有大師巨匠請點撥。
第一，GenAI應該接近邏輯。比如你說蘋果，人就知道或者是果子，或者是手機。人也知道手機不能摔在硬的地板上，果子摔一下要趕緊吃掉。這些“生活經驗”其實是一種聯想。比如，蘋果聯想到果子和手機。手機可以掉，可以用，可以摔，可以丟。果子可以吃，壞了必須扔。如果你問copilot蘋果掉在地上怎麽辦？大概會給出非常沙拉的答案。其實，人不僅是大腦神經元，而且是聯想神經。
說起蘋果，應該聯想到洗蘋果，吃蘋果，削蘋果，小蘋果。從削蘋果可以聯想到蘋果刀，從刀可以想到安全。
第二，AI應該用字典，經典作品和學術文章來訓練，不能阿貓阿狗什麽都可以訓練AI。感覺ChatGPT這樣的無良公司就是為了混淆視聽，所以不在乎混淆視聽。
很想知道聯想的中文輸入是怎麽實現的。
以下兩個例子，是我問copilot兩個問題。第一個是蘋果掉地上怎麽辦？第二個是怎麽削蘋果。看得出來，中文的輸出是基於某一個人的創作。
讓機器生成一個小遊戲，輸入數據比較大小猜，這結果真的可以運行。這還叫高中老師怎麽教？
下麵隨便聊“美國曆史最壞的副總統”。結果經驗了。最壞的副總統裏居然有特朗普！機器啊，你（它，it，its）懂“副總統”的概念嗎？
多謝提供這些信息，有意思。
facebook mining私人數據，早年還自曝自吹，那時就反感，從未用過。
月前與在矽穀的好朋友通話，他說，他的行業不景氣，可能的因素之一是AI把投資吸走了。你周圍如何？有類似情形麼？
AI將來如果能上個台階，能反哺，或許還好。資金吸走燒光，將會很多年抑製很多方向的研發。那個奧特曼還在畫更大的餅。。。California governor’s liberal idea。。。聯繫起來看，我不很樂觀。
我隻用過x.com上的那個AI，感覺像大號的搜索引擎。
現代很多人以為拿理性邏輯硬套，就能得到思維。他們犯了兩個錯誤，層次混亂和前後倒置。現在他們又麵臨挑戰：AI比他們知識更廣博，更符合硬套的形式——不傻的人有了AI，為什麼還要聽他們講任何事情？
AI處在上述兩種之間。