江户狂儒，“徂徕豆腐”

　　东瀛江户狂儒，“徂徕豆腐”佳话
　　获生徂徕（Ogyuu  Sorai）1666年至1728年活动在日本江户中期的儒学家，思想家，文献学家。名双松，字茂卿，通称总右卫门。
　　徂徕之号来自中国的《诗经》。他批判朱子学和伊藤仁斋后仁斋学。自我标榜重视古代言语、制度文物的研究而立说《古文辞学》。他认为朱熹根本不懂古代语言，认为朱子学是“不过是根据凭空憶测而想象的虚妄学说而已”。彻底批判立足于朱子学的古典解释，并推出对古代中国的古典解读方法论而推出古文辞学（称为护园学派，分类日本儒教学派的古学派）。对中国的兴趣爱好浓厚，且善欢文学和音乐，荻生徂徕读汉语书藉时不像普通的日本人用“训读”来理解，而按照原来的读音来复元本来的意思。
　　这有些象中国当年的百分之百的马列主义者和马列研究者中标榜自己才是马列主义忠实的理论家，哪怕没有读过《资本论》全文也敢批判各种“反马克思的思想学说”，并独树一帜的“天才”马克思的理论者。
　　关于荻生徂徕的思想学说姑且不详说。倒是说说日本人几乎家喻户晓的“徂徕豆腐”，缘于小品相声演员的折子，就象春晚的小品相声定然在全社会引起的效应非凡。徂徕豆腐就是围绕获生徂徕的一个传统“落语”节目，每个流派都有一个自己的版本。如著名的“三遊亭円乐”派的噺《徂徕豆腐》。
　　“……。正月初二，江户小商人们打早就出门开张其生意了，豆腐店的七兵卫来到芝增上寺门前的贫穷街大棚屋，溜进来往这里住下一样的一个二十五、六岁的年轻人，每天在这里从早到晚都在读书记笔记。
他要了一块豆腐，狠呑虎嚥吃完了，但没有付4文钱的账，说是明天一起付钱。第二天也同样大咀猛嚼之后赊账，第三天也同样说是挂账，七兵卫问年轻人为啥付不起现金。年轻人说为了成为学者经世济民，把社会建设好。“那就等你功成名就后一起付吧”七兵卫开始每天都施舍弃年轻人了。
　　主要有调味后的豆渣，每天不同的没卖完的当天不同菜肴，隔三天一次米饭団。七兵卫妻子尽心替夫准备的泡菜也分享之。年轻人感激涕零地吃下，在长棚街为称为“豆渣先生”了。
　　后来因为七兵卫得了风寒感冒严重卧床休息一段时间，豆腐生意也没法做了许久。
病愈后又去看了看长棚屋，发现人去楼空，年轻人已无踪影，问街坊邻居也不知去向。说是“灸太辛耐”（Okyuutsurai）以后多次去访也杳无音信。无奈七兵卫夫妇就将这人当做缘去而忘掉了。
　　话说到了元禄十五年十二月十四日开始围剿赤穗浪士的吉郎邸。
　　第二天豆腐店隔壁失火，瞬时间一片火海周围一带全烧光，豆腐店也烧了。后来木匠政五郎去慰问灾民七兵卫，说是只身逃避到鱼滥坂下的木炭店家避难去了。好不容易找到了七兵卫，告诉他有人托他转交十两黄金给七兵卫。……后来才知道送钱的正是当年长屋的穷小子读书人送的……”
　　（其内穿插了许多噱头，笑话）。
　　原来那贫穷街长屋的穷小子就是后来鼎鼎大名的获生徂徕。当官后不忘报答大恩的故事。
　　“徂徕豆腐”便由此而生。与Bean curd，tofu的种类没有任何关系。七兵卫
　　日本的“长屋”，是集体住宅的一种形态，指的是多个住户在水平方向相连，各户大门直接与外界（道路等）相接，邻居之间共享墙壁的建筑。长屋多为在狭窄小巷建造的一层木造住宅，是江戸時代低层集体住宅的代名詞。

　　人工智能（AI）是当今最具影响力和潜力的技术之一，它已经渗透到了我们生活和工作的方方面面。 从语音助手到自动驾驶，从人脸识别到机器翻译，从推荐系统到智能医疗，人工智能的应用无处不在，不断改变着我们的世界。
　　然而，人工智能的发展并没有停止，它还在不断进化和创新。 一个最新的趋势是生成式人工智能（Generative AI），它可以用于创建新的内容和想法，而不仅仅是分析或预测现有的数据。 生成式人工智能是一种可以自主产生文字、图像、音乐、视频等多种形式的人工智能，它可以模仿人类的创造力和想象力，甚至超越人类的能力。生成式人工智能的技术原理。
　　生成式人工智能的技术原理主要是利用机器学习模型，通过对大量数据的学习来理解并创建新内容。 机器学习模型是一种可以从数据中学习规律和特征的数学函数，它可以根据输入的数据输出相应的结果。 生成式人工智能的模型就是一种可以根据输入的条件或描述输出新的内容的机器学习模型。
　　生成式人工智能的模型有很多种，但都可以归为两大类：基于概率的模型和基于变换的模型。 基于概率的模型是一种可以根据数据的概率分布生成新数据的模型，它可以捕捉数据的多样性和不确定性。 基于变换的模型是一种可以根据数据的变换规则生成新数据的模型，它可以捕捉数据的结构和语义。
　　基于概率的模型的代表有生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）。 生成对抗网络由两个相互竞争的神经网络组成，一个生成器负责生成新的数据，一个判别器负责判断数据的真实性。 通过这种对抗的过程，生成器可以不断提高生成数据的质量和逼真度。 变分自编码器是一种可以将数据编码为一个潜在的随机变量的模型，然后根据这个随机变量解码出新的数据。 通过这种编码和解码的过程，变分自编码器可以不断提高生成数据的多样性和复原度。
　　基于变换的模型的代表有自回归模型（ARs）和变换器（Transformers）。 自回归模型是一种可以根据数据的前后关系生成新数据的模型，它可以捕捉数据的顺序和依赖。 变换器是一种可以根据数据的全局关系生成新数据的模型，它可以捕捉数据的上下文和语义。 变换器的核心是注意力机制，它可以让模型关注数据的重要部分，忽略不相关的部分。
　　这些模型都有各自的优势和局限，但都可以用于生成不同类型的内容和想法。 例如，生成对抗网络可以生成逼真的图像，变分自编码器可以生成多样的图像，自回归模型可以生成流畅的文本，变换器可以生成连贯的文本。
　　世界各国的研究进度
　　生成式人工智能是一个热门的研究领域，各国的学术机构和企业都在积极探索和开发。 根据一项对生成式人工智能已发表学术论文、专利和私营投资的统计，美国仍然是这一领域的领导者，其生成式人工智能的论文数量、专利数量和投资额都位居世界第一。 中国紧随其后，位居第二，其生成式人工智能的论文数量和专利数量分别占全球的18%和16%，投资额占全球的10%。 其他一些国家，如英国、德国、日本、韩国、新加坡、印度等，也在这一领域有着不俗的表现。
　　美国的一些知名的科研机构和企业，如OpenAI、Google、Facebook、微软等，都在开发和发布一些先进的生成式人工智能模型和应用，如GPT-3、DALL·E、Jukebox、StyleGAN等。 这些模型和应用可以生成高质量的文本、图像、音乐、视频等内容，展示了人工智能的创造力和想象力。
　　中国的一些知名的科研机构和企业，如清华大学、北京大学、阿里巴巴、百度、腾讯等，也在积极探索和开发一些生成式人工智能模型和应用，如CPM、WuDao、Ernie、AliGenie等。 这些模型和应用可以生成流畅和连贯的文本、逼真和多样的图像、原创和风格化的音乐等内容，展示了人工智能的能力和潜力。
　　其他国家在生成式人工智能方面也有一定的发展，如英国、法国、德国、日本、韩国、新加坡、印度等，都制定了自己的人工智能发展战略，加大了对人工智能的投入和支持，推动了人工智能的创新和应用。 这些国家的一些科研机构和企业，如牛津大学、剑桥大学、DeepMind、欧洲核子研究中心、三星、索尼等，也在生成式人工智能方面取得了一些成果，如VQGAN、AlphaFold、Neural Style Transfer等 。
一些知名的应用案例
　　生成式人工智能有着广泛的应用前景，可以为不同的行业和领域带来创新和价值。 以下是一些有名的应用案例：
　　ChatGPT：这是一个基于变换器的生成式预训练模型，可以根据输入的文本生成流畅和连贯的对话。 ChatGPT可以用于创建智能聊天机器人，为用户提供娱乐、教育、咨询等服务。 ChatGPT也可以用于生成其他类型的文本，如文章、故事、歌词等 。
DALL·E：这是一个基于变换器的生成式预训练模型，可以根据输入的文本描述生成逼真的图像。 DALL·E可以用于创作艺术品、设计产品、制作广告等。 DALL·E还可以处理一些复杂和抽象的文本描述，生成一些超现实和富有想象力的图像 。
　　Jukebox：这是一个基于变换器的生成式预训练模型，可以根据输入的歌手、风格和歌词生成原创的音乐。 Jukebox可以用于创作音乐、模仿歌手、混合风格等。 Jukebox还可以生成一些新颖和独特的音乐，如动物的歌声、古典音乐的说唱等 。
　　DeepMind AlphaFold：这是一个基于深度学习的蛋白质结构预测系统，可以根据蛋白质的氨基酸序列生成其三维结构。 AlphaFold可以用于加速生物医学研究，帮助发现新的药物和治疗方法。 AlphaFold在2023年的蛋白质结构预测竞赛中取得了突破性的成绩，被认为是解决了一个生物学的难题 。
　　人类将面临的新挑战
　　生成式人工智能无疑是人工智能发展的一个重要方向和驱动力，它可以实现更高效、更普适、更创新的智能服务，为人类社会带来巨大的价值和影响。 生成式人工智能也是探索人类智能本质和机理的有效途径，它可以帮助我们理解人类的认知、语言、创造等能力，为人工智能的通用化和友好化提供理论和技术支撑。
　　然而，生成式人工智能也给人类带来了一些新的挑战和问题，如：
　　数据安全与隐私保护：生成式人工智能需要大量的数据来训练和生成，这可能导致数据的泄露、滥用、伪造等风险，如何保护数据的安全和隐私成为了一个紧迫的问题 。
　　算法偏见与公平性：生成式人工智能的输出可能受到算法设计者和训练数据的影响，导致生成的内容存在偏见或不公平，如何避免或纠正这些问题成为了一个重要的问题 。
伦理道德与社会责任：生成式人工智能的输出可能影响人类的价值观和行为准则，导致一些伦理道德和社会责任的冲突和困惑，如何平衡科技进步与人类文明之间的关系成为了一个复杂的问题 。
　　创造力的定义和评价：生成式人工智能的输出可能挑战人类对创造力的定义和评价，导致一些认知和情感的变化和困扰，如何理解和欣赏人工智能的创造力成为了一个有趣的问题 。
　　这些问题需要我们从多个角度和层面来思考和解决，需要各国政府、企业、学术界和社会各方共同努力，制定相应的规范、标准和政策，以确保生成式人工智能的可持续、可信和可控发展。
　　生成式人工智能是人类创造力的新挑战，也是人类创造力的新机遇。 我们应该以开放和积极的态度，拥抱这一技术的发展，利用它为人类带来更多的美好和进步。 同时，我们也应该以谨慎和负责的态度，监督这一技术的应用，防止它给人类带来更多的危害和后悔。