超神級學(xué)霸 第393章 有意思的事情

顯然對于山姆·奧特曼來說，華夏人的人工智能技術(shù)是有特指的。

也不止是豆豆，雖然豆豆是全世界最成功的人工智能產(chǎn)品，而且名聲很大。但其實就目前來說，一般人只能在網(wǎng)上接觸一下豆豆，沒可能接觸到豆豆的源代碼。

二般人其實也一樣，倒是群智的框架能接觸到，兩者走的路線并不完全相同。

比如chatgpt的邏輯中不存在因果耦合，其最核心的工作原理是通過分析大量文本數(shù)據(jù)來預(yù)測給定上下文中最可能的下一句話或詞匯。

這種基于統(tǒng)計模型的學(xué)習(xí)模式缺乏對真實世界的理解。

起碼就目前而言，chatgpt還沒有構(gòu)建出內(nèi)在的世界模型來理解因果關(guān)系。

一個最簡單的例子，當(dāng)有人向chatgpt提問，蘋果熟了又沒人采摘會發(fā)生什么？回答大概率是正確的，掉在地上。這并不是說chatgpt理解了重力導(dǎo)致的因果關(guān)系，更大的可能是它學(xué)習(xí)過關(guān)于牛頓發(fā)現(xiàn)重力的那篇文章。

這跟群智的因果解耦框架不同，群智框架其實更接近世界大模型框架，依賴的是因果關(guān)系的學(xué)習(xí)。簡單來說，就是不斷的通過結(jié)果，倒逼原因的學(xué)習(xí)方式來掌握知識，以及加深對這個世界的理解。

這也是如果有人孜孜不倦的給chatgpt喂養(yǎng)錯誤的數(shù)據(jù)，就能讓人工智能在某個問題上不停犯錯的原因。

當(dāng)然并不是說群智框架就是完美的。

事實上群智框架也會出錯。只是犯的錯誤往往出于對因果關(guān)系錯誤的理解。

比如之前網(wǎng)上就曾曝出過一個笑話，有人問接入了群智框架的小藝，如果把冰塊放進(jìn)剛燒開的熱水會發(fā)生什么？小藝的回答是，冰塊會變成蒸汽，因為沸騰熱水可能使冰塊蒸發(fā)。

這就屬于典型的因果關(guān)系理解錯誤。畢竟按照物理過程，冰塊會先在熱作用下經(jīng)歷融化再被加入到沸點，才能變成蒸汽。

兩者的區(qū)別是要讓chatgpt給出正確的回答，需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)時生成文本。群智框架只需要讓它徹底能理解融化跟升華兩種不同的概念就夠了。

對這種簡單的問題解答，顯然前者更有優(yōu)勢。前者只要不停告訴chatgpt，冰要先融化成水，下次就能給出正確答案。

但后者要各種舉例，比如讓系統(tǒng)理解干冰之所以會直接變成氣態(tài)，是因為在地球標(biāo)準(zhǔn)壓力下，二氧化碳沒有液態(tài)存在的穩(wěn)定區(qū)。所以會直接從固體變?yōu)闅怏w，但水則不一樣……

但優(yōu)劣不能如此簡單的對比。

因為一旦群智框架通過因果推導(dǎo)，理解了整個過程，下次就不會再犯同樣的錯誤。但前者如果有人穩(wěn)定的，堅持的，不停喂養(yǎng)錯誤數(shù)據(jù)，下次依然可能犯錯……

對于山姆·奧特曼來說，目前的好消息是，chatgpt已經(jīng)喂養(yǎng)足夠多的數(shù)據(jù)，起碼在現(xiàn)階段，也許能做得不比群智框架差多少。但壞消息是，還有豆豆這種逆天的存在，以及還要面對金主的威脅。

真的，如果不是有那么多的禁令限制，山姆·奧特曼說不定便也屈服了。

讓他有底氣發(fā)出那兩聲“呵呵”，終究是因為對面這家公司恰好是被嚴(yán)格限制的。別說投資對面了，微軟如果真想跟對面眉來眼去，首先要迎接的是來自資本主義的鐵拳，哪怕微軟有著充足的動因。

現(xiàn)在世界的格局就是這樣，起碼在國際層面，發(fā)展到了微軟、有為這種層級的公司，早已經(jīng)不可能從純粹的商業(yè)角度來做任何決策，更別提微軟還是上市企業(yè)。

就算薩蒂亞·納德拉敢亂命，股東跟董事會分分鐘能教這個三哥裔的ceo該怎么做人。

只是嗤笑之后，山姆·奧特曼顯然也并不想把眼前這位得罪的太狠了，深吸一口氣說道：“好吧，薩提亞，我們會考慮你的意見，也會盡力找到雙方都能接受的合作方式。但我們必須明確，openai的技術(shù)推進(jìn)不可能被單一的利益關(guān)系所束縛。”

薩蒂亞·納德拉面沉如水，但也只能不咸不淡的回了句：“希望你能夠慎重考慮。如果繼續(xù)這樣下去，openai很可能將失去曾經(jīng)最重要的支持者。”

不歡而散。

約談的結(jié)果就是沒有任何結(jié)果，但并不是沒有收獲。起碼雙方都大概了解了對方的態(tài)度。能不能有一個合適的解決方案另說。

當(dāng)然，這場談話屬于機密。

除了當(dāng)事人外，沒有第三人能聽到。

只是兩人都沒，其實也不可能注意到，當(dāng)兩人山姆·奧特曼站起來告辭后，辦公室角落里wifi代表信號傳輸?shù)臒艄忾W爍的要比平時稍微頻繁了些。

“我代表西林?jǐn)?shù)學(xué)研究所非常歡迎大家的到來，同時也感謝喬教授把這次代表榮譽的機會給了我，來為大家介紹一種新的加速器理論，以及我們用超算驗證的相關(guān)結(jié)果。”

西林?jǐn)?shù)研所八樓的中型現(xiàn)代化會議室里，愛德華·威騰坐在主席臺上，準(zhǔn)備正式向來訪的專家考察團(tuán)介紹新型加速器的理論基礎(chǔ)跟超算模擬過程以及反饋的數(shù)據(jù)。

其實不需要太多準(zhǔn)備，理論向的東西，大家吵吵鬧鬧如此長時間，早已經(jīng)爛熟于心。

對于參加過無數(shù)場報告會的愛德華·威騰來說，這種介紹工作，本就屬于他的長項，而且他的身份也正好能鎮(zhèn)得住場子。

而且ppt也是豆豆做的，而且還能根據(jù)需要做修改，非常方便。

“這次的介紹分為三部分，第一部分是理論基礎(chǔ)。相信來之前大家已經(jīng)都對數(shù)學(xué)的交織性有所了解，接下來理論部分，我將從粒子運動方程、量子隧道效應(yīng)的數(shù)學(xué)描述，以及等離子波動方程根能量反饋系統(tǒng)，來探討引入交織性后的理論框架。”

“第二部分是關(guān)于我們的新型加速器驗證設(shè)計跟算法介紹。包括理論建模，模擬軟件的選擇，等等。值得一提的是，我們使用的軟件是用于多物理場耦合模擬solmultiphysics改進(jìn)款，改進(jìn)的部分也有詳細(xì)的介紹。”

“第三部分是相關(guān)成果的匯總展示，以及我們已經(jīng)針對新加速器的制造做的一些前置性準(zhǔn)備工作。其中各種關(guān)鍵構(gòu)造的材料選擇，以及已經(jīng)找相關(guān)生產(chǎn)廠家安排的一系列工業(yè)測試的數(shù)據(jù)……”

愛德華·威騰話說到這里，臺下頓時有些不淡定了，竊竊私語的嗡嗡聲，甚至足以打斷臺上的講話。好在這位諾獎、菲爾茲獎雙大佬也并不意外，只是笑咪咪的坐在那里，半點不覺得著惱。

畢竟他之前也是被震驚到了，臺下這幫人的反應(yīng)恰好是希望他看到的。

看吧，這才是正常人該有的反應(yīng)。

都像喬澤一樣，那大家不要活了。

“好了，大家有什么問題，可以現(xiàn)在先隨便問問，當(dāng)我開始正式講解的時候，希望你們都能保持安靜。”

“我有問題，威騰教授，你說已經(jīng)安排相關(guān)廠家進(jìn)行過工業(yè)測試數(shù)據(jù)是什么意思？”

幾乎就在愛德華·威騰話音落下的瞬間，張起歌便站起身開口提出了這個問題。

“就是字面上的意思。好吧，你應(yīng)該慶幸今天不是喬來主持這次報告會，否則的話，他大概懶得理會這種問題。嗯，我的準(zhǔn)備的ppt里有相對完整的報告。

所以你們很快就能看到這些報告，甚至還能直接向那些被選中的廠家驗證，所以請有些耐心。雖然這些并沒有我什么功勞，都是伱們的人工智能主導(dǎo)的。沒錯，就是那個叫豆豆的小東西。”

臺下再次嘩然。

坐在會議室最后面陪聽的白院長，此時已經(jīng)完全控制不住臉上的表情，一臉的褶子此時像朵盛開的牡丹。

京城來的專家又怎么樣？院士又怎么樣？諾獎獲得者又怎么樣？還不都是一群沒見過世面的家伙？

說起來白子喻絕對是今天會議室內(nèi)所有人中，除了愛德華·威騰外，對喬澤信心最足的人。畢竟他是親眼見證過，有了豆豆介入科研管理之后，學(xué)校各個實驗室的效率有多高。

尤其是新上任的張校長來了之后，直接大筆一揮，要求學(xué)校所有實驗室，不管是否跟西林?jǐn)?shù)研所有合作項目，都強制并入豆豆的科研管理體系之后，據(jù)說連科研資金的效率分配都提高了。

畢竟沒人比豆豆更敢花錢，敢干事。

好在今天會議室里都是大佬。很快大家便都冷靜了下來，且各個都變得更為精神了幾分。

這些可都是好消息，而且還是那種大好消息。

雖然這種好消息從一個外國友人傳入他們耳中，給人的感覺有些怪怪的，但消息本身對于今天現(xiàn)場這些人來說，已經(jīng)能幫他們抵御一切負(fù)面狀態(tài)……

嗯，除了那惱人的推導(dǎo)過程。

有一個學(xué)術(shù)研究向的冷知識，數(shù)學(xué)跟物理在思維方式上有著天差地別的不同。其中最大的區(qū)別就是嚴(yán)謹(jǐn)性。

數(shù)學(xué)是需要絕對嚴(yán)謹(jǐn)?shù)模谘芯扛茖?dǎo)過程中，要求推論必須絕對正確，任何一點小瑕疵，推導(dǎo)出的結(jié)構(gòu)都可能導(dǎo)致整個定理的論證過程不被認(rèn)可。

物理學(xué)則是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)模驗槠渌季S過程跟數(shù)學(xué)研究完全不同。

以牛頓為例，看到蘋果掉下來，這是現(xiàn)象，然后發(fā)現(xiàn)任何東西，都會往下掉，這是嘗試總結(jié)出一些規(guī)律。然后根據(jù)觀察到規(guī)律，就可以大膽假設(shè)了，比如不管我看沒看到，總之地球上所有東西在不受其他力干擾的情況下，都會落到地面。

當(dāng)有了這個假設(shè)的時候，就需要找一套數(shù)學(xué)工具，來描述跟解釋這一假設(shè)。這種數(shù)學(xué)工具可以是自創(chuàng)，當(dāng)然也可以是借用數(shù)學(xué)家的研究成果。

值得一提的是，在物理學(xué)家推導(dǎo)的這一過程中，一般不可能太過嚴(yán)謹(jǐn)。畢竟用數(shù)學(xué)描述現(xiàn)實世界，本身就需要大量的假設(shè)。在這些假設(shè)之下，會推導(dǎo)出更多的結(jié)論，也讓理論越來越完善。

直到這一步，要正式開始建立理論體系的時候，物理研究才開始嚴(yán)謹(jǐn)起來。因為這一步往往需要數(shù)學(xué)家來完善出一整套數(shù)學(xué)工具，來將猜想、假設(shè)，證明成定理。

不管是萬有引力定律，以及之后的牛頓三大運動定律，又或者量子物理的提出……其實都是差不多的過程。

尤其是微觀領(lǐng)域，其實到現(xiàn)在還有很多現(xiàn)象，大家都是知其然不知其所以然。

比如量子糾纏和非定域性；波函數(shù)的實在性……

這也就是喬澤之前對質(zhì)量間隙的解釋，補充了量子場論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，否則的話描述粒子物理的主要框架，依然沒有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

所以搞理論的物理學(xué)家，對于嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程，尤其是加入了抽象至極的數(shù)學(xué)交織性推導(dǎo)過程，是真有些敬謝不敏的感覺。

沒錯，就是聽不太懂。

本來應(yīng)該很熟悉的公式再繞了一圈之后，已經(jīng)完全變了模樣，非常不友好。關(guān)鍵是那些變形推演的步驟還很復(fù)雜，看懂需要極強的數(shù)學(xué)功底。

當(dāng)然也不是說搞物理的數(shù)學(xué)都不好，主要是真沒那么精通，復(fù)雜的論證過程讓人煩躁。

好在愛德華·威騰是懂物理學(xué)家的。

對于理論的推導(dǎo)過程，只是泛泛的講了半個小時，就直接轉(zhuǎn)入關(guān)于加速器的算法設(shè)計跟詳盡的驗證過程。這也終于讓臺下已經(jīng)昏昏欲睡的專家團(tuán)們重新打起了精神。

另一邊，喬澤也被勾起了興趣。

跟瑞典皇家科學(xué)院的溝通，肯定不需要喬澤親自去聊。

拿到了愛德華·威騰跟楊選清的授權(quán)之后，就丟給豆豆去處理了。這種小事情豆豆從沒出過任何岔子。

只要大方向的道理在他們這邊就足夠了，讓他覺得有趣的是蘋果跟openai的合作。雖然這次合作還沒有正式對外宣布，只有少數(shù)人知道，但這種事情顯然瞞不過豆豆。

正如之前喬澤跟李建高說的那樣，在研究群智框架之前，他就對chatgpt有所了解，本質(zhì)上這是一種生成式預(yù)訓(xùn)練變換器，屬于一種自回歸模型，主要還是用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

現(xiàn)在喬澤并不確定openai那些研究人員有沒有發(fā)現(xiàn)他們的chatgpt已經(jīng)有了些改變。如果再加上微軟跟蘋果的競爭關(guān)系，讓喬澤覺得事情似乎正在變得有趣。

他雖然對商業(yè)方面的事情并不感興趣，但豆豆的進(jìn)化，卻讓他對這些底蘊深厚的大公司數(shù)十年的技術(shù)積累有了想法。

現(xiàn)在的豆豆已經(jīng)具備了輔助科研的能力，如果能夠融入對方的訓(xùn)練模式，取長補短的話，也許能在未來更進(jìn)一步。

眼下似乎就是一個很好的機會，幫西豆證明，比如跟微軟達(dá)成合作的話，有些東西就能正大光明的出現(xiàn)在所有人面前。

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