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通用人工智能的水平,大概相当于一个记忆力无限好的高中生

今天A村行情还行,恢复周末侃大山,和你们聊一个我近期都在思考的问题。

这两年美股一直涨,本质看其实就是和AI相关的硬件和软件产业在涨,顺便带动了其他产业。

那么这一轮AI,到底会对社会带来怎样的影响?

我读书的时候学过些人工智能的课程,现在基本都还给老师了,以下你们就当一个文科生瞎聊,不保证正确。

目前通用人工智能的水平,大概相当于一个记忆力无限好的高中生。这不是我说的,而差不多是行业共识。

所以如果你让他去参加高中考试,大概率会超过平均水平,如果是那些和记忆力有关的课程,可以接近满分。但像数学这种强调逻辑推理的课程,波动会比较大,有时候会很好,有时候会很差,甚至题目都没法理解。

关于这个现象,我可以给你们打个比方。

我有个发小记忆力特别好,就和黄蓉他妈冯蘅差不多,看一眼就能连标点符号背下来的水平。数学还可以,但物理不行,反正很多东西就是理解不了。

他应付物理考试的方法就是把当时能找到的所有题目都背下来,考试中出现一模一样或者变化很小的题目,他就能搞定,但如果变化比较大就抓瞎。

一张试卷通常大部分老题目、少数新题,所以光靠背就足够混个中等偏上。但偶尔也有老师就是玩喜欢脑筋急转弯,那分数就惨不忍睹。

目前AI的推理基本就是这个水平,以背为主,略加整合。但由于喂的数据实在太多,记忆力又是无限好,所以表现超过人类平均水平。

但这里有个前提,就是喂的数据要足够多,喂少了没用。

这也很好解释了为何当前大模型只能达到高中生水平。

因为水平越低的数据越多,比如小学生作文,每天都可以产生几亿篇;中学生作文,每天可能也有几亿篇;这些数据一喂,立马就可以获得一个中学生写作水平的模型。

但到诺奖级别文学作品那就更少,全人类加起来可能也只有几百部。这些对于凡人来说可能一辈子读不完,但对于大模型来说只够看几秒钟,远远不够学习的。

所以截止目前,人工智能不可能写出大师级别的文学作品,甚至也写不出像我一样水平的文章。但应付考试拿高分没有问题,因为那个只要文从字顺再加点小技巧就可以,对逻辑性要求很弱。你把整个互联网的文章一喂,跑出一个考试作文小能手还是没问题的。

AI特别善于画图也是这个原理,绝大部分人都没学习过绘画,相当于幼儿班水平;AI通过学习能达到高中生水平,在普通人眼里已经非常了不起了。

同样,因为驾驶车辆的数据量大管饱,一定能训练出超过人类平均水平的自动驾驶AI。

但是,在工业数据领域,AI就很难发挥作用。

比如一台手机怎样设计,全人类目前一共有的方案可能也就几千个,全喂进去也远远不够。

高铁怎么造,全世界方案不超过5个,给不给你另说,喂了也没用。

归纳起来就是,截止目前,人工智能做一些大部分人都能做且存在大量数据的工作,如开车、写作文、画画、写简单代码等等,水平达到所有人里面中等偏上的水平。

但对于存量数据少、需要大量推理和创造的工作,那就做不好。

在管理学里面,把所有工作分为三种:标准化、非标准化、半标准化。

光从字面你们应该就能猜出是什么意思。

未来标准化工作都可以交给AI,保证又快又好。

非标准化,估计还不行,至少未来10-20年内看不到。

半标准化,AI能成为人类的给力助手,提升人类的效率。

标准化工作AI取代人虽然很容易,其实有很大争议,比方说自动出租车代替司机,存在一个伦理问题。虽然长期来看不可避免,短期内会有很多反复。

半标准化工作是最舒服的,相当于给每个人配一个助手,大大提升工作效率。比方说写代码的ai,又不可能完全ai写,又能提升人类效率,皆大欢喜。

所以未来搞ai相关的票,尽量选那种工作在半标准化环境下的。推广起来会很快,各方都会支持,股票也就嗖嗖涨。

来源:刘备教授

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