AI創(chuàng)作追上人類?名醫(yī)斷言不可能:先進(jìn)芯片也解決不了
英偉達(dá)執(zhí)行長黃仁勛2日曾在演講中構(gòu)建AI大愿景,引發(fā)熱議。近日英偉達(dá)市值更超越蘋果、突破3萬億美元,產(chǎn)品及股票都炙手可熱。但精神科醫(yī)師沈政男指出,目前AI語言學(xué)習(xí)的本質(zhì),跟人腦思考方式不同,只能模仿人類,而無法像人一般創(chuàng)作,這不是先進(jìn)芯片所能解決。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202406/459675.htm沈政男6日發(fā)文指出,形成記憶的腦區(qū),為什么不是位于枕葉,視覺中樞旁邊,而位于聽覺中樞旁邊?他的解釋是:記憶是思考的基礎(chǔ),思考的前身是語言,而語言跟聽覺有關(guān),于是演化上就綁在一起了。人類的語言與思考是為了適應(yīng)演化而出現(xiàn),這是人腦跟人工智能最大的差別之一。第二:人腦是幼兒從牙牙學(xué)語開始,幾年之間,在跟爸媽的互動(dòng)中學(xué)習(xí)而來,等于有一個(gè)發(fā)展的歷程,跟人工智能的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練有很大不同。
沈政男表示,一個(gè)13歲人類,學(xué)會(huì)使用一個(gè)單字,只需聽過或看過一萬次,而人工智能,現(xiàn)行的大語言模型,需要一萬億次,等于是人類的一億倍。為什么?媽媽怎么教的?拿文字給小孩看嗎?當(dāng)然是口說!就好像數(shù)萬到數(shù)百萬年前,第一個(gè)人類拍拍身旁的另一個(gè)人類,抬頭說:「日頭!」然后人類的語言就此出現(xiàn)了。出現(xiàn)語言,要做什么?對生存有幫助!一來可以溝通,再者也可以記憶,讓自己與大家避開危險(xiǎn)。
沈政男提到,語言是一種序列訊號(hào),因?yàn)槁曇羰且环N時(shí)間的訊號(hào),也因此,「鳥在飛」會(huì)被拆成「鳥」與「飛」兩個(gè)元素,才能理解與溝通。以當(dāng)代語言學(xué)始祖喬姆斯基的理論來說,這是一種普遍文法,也就是人類的語言就一定必須存在這樣的結(jié)構(gòu)才能理解與使用。但人工智能,尤其是大語言模型的出現(xiàn),挑戰(zhàn)了他的理論:大語言模型并無先天存在的文法,完全是后天學(xué)習(xí)而來,但也能理解與使用人類語言。
沈政男指出,人工智能目前有幾個(gè)主要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,一個(gè)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),主要用于圖像辨識(shí),一個(gè)是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),乃用于進(jìn)程列訊號(hào),比如語言,而最新的就是大語言模型(LMM),乃RNN的改良,也是進(jìn)程列訊號(hào),但不必遞歸,而是使用自我注意(self-attention),透過平行運(yùn)算,一次處理一整排的序列訊號(hào)。
沈政男表示,ChatGPT不是真的看懂人類的文字,就只是把文字化成向量,透過一萬億次的學(xué)習(xí),學(xué)會(huì)了猜測「這是」之后,很大的機(jī)會(huì)是「蘋果」。也就是說,以LLM為基礎(chǔ)的Transformer架構(gòu)(ChatGPT),不一定要把「這是蘋果」拆成「這」、「是」、「蘋果」,也不是只能理解人類語言,即使是火星語,也能透過分詞(tokenization)與句法分析,以及巨量學(xué)習(xí),而學(xué)會(huì)任何一種語言規(guī)則。
沈政男強(qiáng)調(diào),人類的語言是為了生存,而且是成長過程點(diǎn)滴累積而來,一開始是聽覺的語言,后來才迭上了文字,但即使使用了文字,仍免不了在看字的時(shí)候浮現(xiàn)語音,也就是默念??吹健给B在飛」的圖片,一目了然,但說出來,就必須說成「鳥」、「在飛」兩個(gè)動(dòng)作,否則人家聽不懂。人類講或想「鳥在飛」的時(shí)候,腦海會(huì)浮現(xiàn)一只不像鳥的鳥,與不像飛的拍翅動(dòng)作,就只是一個(gè)視覺遺跡,乃用來幫助思考。
沈政男直言,人類的思考這件事,大致就是聽覺的序列處理與視覺遺跡在腦海跟著出現(xiàn),頂多加上其他感官數(shù)據(jù),一起形成思考的動(dòng)作。因?yàn)檫@樣的學(xué)習(xí)方式,只需要很少的練習(xí),就能形成語言,跟人工智能有很大的不同。人工智能的語言學(xué)習(xí)是一種暴力式窮盡法,可以模仿人類,但絕對無法形成真正的創(chuàng)作,這是邏輯上的不可能,而不是科技用時(shí)間,或者多么先進(jìn)的芯片可以解決的問題。
評(píng)論