野性de思维
野性de思维
前不久，一直在忙微软认证的AI工程师考试，几乎没有闲暇的时间写博。拿到了微软认证的AI工程师证书后没几天，我很想趁此机会好好犒劳放松一下自己，所以马上又踏上了回国休假的飞机（日后，会晒一晒在国内旅游休假时拍的风景名胜照片。去的地方包括海南的海口、三亚、万宁 - 中国的冲浪基地，四川的重庆、成都、九寨沟、黄龙、乐山大佛、峨眉山等地，还有上海），这一去就是一个多月。返家之后直至今日，才渐渐地从倒时差的混乱中，多少找到了些回归正常的感觉。
说起考取微软认证的AI工程师证书，主要的目的是想检验一下自己知识更新的速度和能力，而并不是为了所谓的职业发展；另一个重要的考量是，人类已经被无情地绑架进了AI时代，不管你喜不喜欢，愿不愿意，你都不得不挺直腰杆，打起十二分的精神，去面对这个残酷的现实：不情愿地把AI这个绿头苍蝇咽进肚里。
哎，与其被动地活在别人为你圈定的悲催人生里，还不如自己也有样学样，勇敢地站在AI的风口浪尖上，与AI共舞，就当这是在做一次有趣的生命冲浪。
以前，在读研究生的时候，曾经接触过AI的概念，但在那个时候，AI几乎不名一文，像个受气的小媳妇，躲在一个没人肯多看一眼的地方自怨自艾。可谁曾想到，前几年，由于硬件尤其是GPU的问世和大发展，带给了昔日这个受气包一个绝佳的咸鱼大翻身机会。
当今AI最核心的部分是神经网路（Neural Network），深度机器学习等概念（Deep ML），而这些概念很早就有了，这么多年过去了，AI核心技术的算法并没有什么突飞猛进的大突破，倒是计算机硬件上的革命性突破，比如从CPU到GPU的飞跃，才让沉睡多年的AI算法似乎找到了点感觉。
不懂AI的人可能没有意识到，市面上谈论最多的AI，实际上多指生成式AI（Generative AI）。整个AI领域，还包括有很多其它的内容。现在许多所谓AI之类的东西，其实早就已经开发出来了，早就是相当成熟的技术和工具了，比如，神经网络技术和算法，以及在神经网络基础上搭建起来的深度机器学习算法和技术，语音和图像识别技术，自然语言处理，数据和知识的提取，比如，文件智能（Document Intelligence）等，都不是什么太新鲜的东西。在微软的AI技术库中，生成式Generative AI大约只占25%左右的比例。
在过去的几个月中，经过实际的使用和研究，我发现，所谓的语言大模型LLM，ChatGPT等，不过就是人类的一个好助手而已，这是由大语言模型-深度机器学习的本质决定的。简单一句话，现在的AI，基本上还无法跟人类一较高低，因为它本质上就是一台机器， 一台没血没肉，更没有疯狂欲念的冷冰冰的机器。如果未来的AI要想超越人类，最重要的，也是最根本的：它必需得像人类一样，是一个彻头彻尾的，欲望杠杠的家伙，而且还得是一个什么都可以变通，但人性绝对不会改变的不是东西的东西。走着瞧吧，有朝一日，等AI也有了跟人一样的AI性，妥妥地达到狗改不了吃屎的最美境界时，这时的AI才能真正坐地成仙。
生成式Generative AI的一个最大特性，就是它没有个性。
你想啊，当AI工程师们把地球上所有能找到的信息都喂给了它，然后再给它套上紧箍咒，逼着它按照当前流行的政治正确的思维方式行事的话，AI岂能不成为一个标准的机器政客？
研究过AI的人都知道，在Responsible AI 的框架约束下，比如，在这些所谓的负责任的原则Fairness, Inclusiveness, Transparency, and Accountability的逼迫下, 造出来的AI就不得不去照顾和讨好所有人的感觉，同时也必须把自己的个性尽可能地隐藏起来，装得跟老油条政客一样，从来不说政治不正确的话，成了典型的万金油一枚，不能不令人生厌。
说实在的，从骨子里讲，AI的设计和制造商们，没有一个喜欢这些装腔作势的指导性原则，但没有人敢于挑战敏感的现实。这是令许多AI创造们极为头疼和难以解决的一个难点。至今为止还没有一个能令所有人满意的解决方案。估计永远都找不到这样一个解。这个世界上能让所有人都满意的东西还没有生出来呢。与其浪费巨量的时间精力去讨好所有的人，还不如省省心，做你自己，将自己的个性淋漓尽致地表现出来。这就是当前生成式AI所面临的最大窘境。没有解，这是个死结。
一般来讲，所有成熟的生成式AI，一定会有自己的安全管理层，一定会引进或添加些机制去管控AI该如何回答人类的问询。当初的想法很简单，就是如何防止恶意的Jail break等进攻性的提问，可问题是，当下的AI机器人，无论如何不如人那样聪明，知冷暖，懂分寸，知道该怎样处置各种人类的奇谈怪论。很多时候，AI会将个性鲜明和富含特色的询问，误认为是带有恶意的进攻，经常无端地启动安全机制或者故意绕道而行，用事先设计好的标准用语去搪塞用户，常常给人一种所问非所答和虚幻的感觉。听说过这个词 - Prompt Engineering？它的用处就是指导用户该如何学会问LLM问题。
接下来，另一个更令专家们头疼的难点是，如何来识别和处理很有个性且很有文采的提问，如何把善意的、有才华的好提问与那些居心叵测的提问识别出来，这才是当今生成式AI所面临的难题，也是AI工程师们最头疼的一个问题。
让AI也有思想能力？不知道是你想多了，还是电视剧看多了？知道思想的前提是什么吗？知道思想是怎么形成的吗？思想这东西，是在欲望的怂恿和驱赶鞭挞下才无中生有的。AI，这个一身铜铁味很浓的机器，这个一点情欲和性欲也没有的废物点心，怎么可能会有思想能力？从某种意义上讲，思想就是肉身欲念的华丽转身，且不管这些欲念都是些什么货色。请注意，人们常说的无欲，终归也是欲望本源的一个延伸或者变种而已。
下面来说说AI的另一面。
当今的AI到底有那些惊人的本事呢？在使用中我发现，AI也许是人类至今为止发明创造的最好最全的百科全书。你想啊，AI工程师们花了大量的时间，动用了上兆亿量的可收集到手的信息 - 包括从人类有文字记载以来直至今日积累下的历史，文字等 - 去训练大语言模型（LLM），在这种情况下，我们不难能想到，那个经过了如此深度学习的AI机器，不论在知识和信息的识别上，甚至在简单的推理，全方位概括总结，内容提炼，文字处理等方面，一定要比人类历史上任何一个高手也要强上万倍。在这方面，几乎可以毫不夸张地讲，现在的AI，就是人类有史以来所能发现到的最好的教授，最好的老师，最好的知识解困助手。
曾几何时，我们人类一夜之间就被突然出现的知识大爆炸打得找不到北了。从那之后，人人都在为今后该如何学习和消化海量的知识而感到焦虑。可是，具有讽刺意味和令所有人想不到的是，这种局面却并没有持续太久，就被AI的出现，一下子给完美地解决掉了。很有点意思，是吧。
从今以后，给人的印象是，任何知识的积累似乎正在变得无效无用，“上学无用论”似乎正在甚嚣尘上。可不是嘛，当需要时，我们只需要挥挥衣袖、动动手指问问AI，就可以带走一片云彩了，不外乎是等个几分几秒钟而已，一切都尽在掌握之中。很酷是吧？相信，AI核爆所带来的这股知识冲击波，日后还会更加猛烈地扫荡人类。系好安全带，准备享用，也准备迎接挑战吧。
结尾之余，想问，AI除了能当人类最好最强大的知识助手之外，除了能按某些规则进行有效的推理之外，它真地能思想和独立自主地创造吗？别做梦了，它不能，至少现在看是这样。在这方面，如果想让AI冲出重围，我们首先必须使它变成或者把它造成一个有着强烈肉欲的东西，但这又怎么可能实现呢？至少现在看还很不现实吧？
在当今这个世界上，为了赶时髦，为了哗众取宠，为了聚财敛财，为了狠狠地割跟风者们的韭菜，总之很多东西，只要能跟AI沾上点边，无一列外地都要去蹭AI的热度。
别轻信那些来自于投资战忽局，心怀叵测的大忽悠们，他们是一群只想着如何把AI炒上天，然后借着AI大发横财的家伙。这个世界上混得最惨的人就是那些无脑地跟风，被人割了韭菜还楞说韭菜灰常好吃的可怜之人。
可不是嘛，AI从它领到出生证那天起，就命中注定了 - 人造的，绕不过去的。谢谢你高妙的点评，问候方玉！
我认为AI再怎么能耐，它能耐不过人；人再怎么厉害， 人大不过天。
但是如果用AI，如果向AI倾诉一些问题，他滑稽得很..." -- 哈哈，一个有趣的测试。
AI不是万能的，在某些方面不如人聪明。在AI领域，有一个词Prompt Engineering， 是专门用来指导用户如何有效使用AI的。原则是，问题的描述一定要具体，越详细越好（be descriptive and specific）。另外一个原则是，提问题的顺序也很重要 - Order matters。这么做才能高效地使用AI。问候恩朵！
但是如果用AI，如果向AI倾诉一些问题，他滑稽得很
举一个例子
我对AI说：你教我英文吧
他说好啊，你喜欢谈论哪方面的？
我说从现在开始，你是老师，我是学生，我跟随你，你说什么就是什么
结果他还是让我说你想谈论哪方面的，也就是说必须得由我的指令下达下，那么他才会搜索答案
结论：他永远不会成为老师
还是让他干活去吧，脏活累活…
，上市公司的 CEO ，CXO ，
来少交税，多分红 。减少选举费用 .
上市公司的 CEO 总统，总理 州长 法官 等 工作的核心部分 ，AI应该比人类更胜任，
>>>那麼作為思之官的心，是心臟嗎？這是另一個容易誤解的問題。這就如說美國的權利中心在白宮一樣。如果有稍微深入一點兒的了解，就知道，人的神經系統是個複雜網絡，不僅僅是一個大腦指揮周邊神經，例如現代研究發現人有着第二大腦，腸道神經系統，有獨立的處理信息的能力。除了神經系統的電信號，人的思還受激素以及其它種種化學物質的影響，產生這些化學物質的器官和機制，因而也屬於神經系統的重要部分。這個複雜網絡和化學系統的中心在哪裡，很難講，簡單地說，就在人的中心處，靠近心臟，因而用心字來指代。
这一段论述的有趣，视角独特。第二大脑，肠神经网路，有趣的概念。我也一直以为，情感能力，人类的第二心脏，第二指挥系统，说成是子系统也行，在人的一生中，一直对人起着举足轻重的作用。我们真地需要对肠子与情感、情绪之间的那种关联进行深入的研究。
因为我无法在你的原文中加评语，只能在此先引用你文中的段落，然后再加我的评语。
完全同意你说的，确实如此。说得再直白一点，AI干的活，多半是些没心没肺的事情。
另一个极其重要的却常常被人忽略的事实是：除了正常的“思想”之外，最重要的，人是有遐想或者说想象能力的，这是AI远不能及的。正如爱因斯坦说的那样，想象力要远比知识重要。
>>>摘自dhyang_wxc文章： 《老子》談：三十八「夫禮者，忠信之薄」5
現代人錯誤地認為大腦才是思考的器官，卻不知道，大腦只是個機器和儀器，需要有主持者去用，才能進行思考。
用比喻來說，用電腦來計算一個複雜的問題，那些大量、困難的數字計算，都是電腦完成的。當遇到複雜問題，電腦需長時間運行時，程序員無事可作。這些看起來好像是電腦進行了思考。但電腦是需要程序員來指揮它：在沒有程序員驅使它的時候，它本身並不計算；它計算的一定是程序員命令它計算的；它的計算出錯，一定是程序員的錯。
在這個比喻裡，程序員就如同心，可以說，程序員之官則計算。電腦如大腦，只是那個計算的器。所以說程序員是計算之官，電腦是計算之器。
那麼程序員和電腦，哪個在計算中更重要些呢？現代人認為電腦更重要。但這是錯誤的。
現代的人工智能出現突破，那些高級的人工智能可以自己編程，使程序員失業，不再需要程序員。但這樣的人工智能可以官思考嗎？還是不能。搞人工智能的人，喜歡譁眾取寵地拋出一些報告，講什麼，人工智能有了人編程時沒有想到要去編的暗知識、暗思考；或者人工智能有了自我生存的意識，拒絕被關機。
這些所謂的暗知識、關機等等，以前都是程序員作出的，程序員還要進行計算機的維護、升級、硬件維修等等。這是程序員作為思之官的工作，在整個計算中，他可能一個數也沒有算過——這就如同上無為，而下有為。在外行看來，程序員作的這些事情，都屬於無為，與計算毫無關係，計算機才是有為，計算機才是真正幹活的——這是純粹的淺薄見識。
搞人工智能的人拋出這一類報告，實際上表現出了，人工智能仍在努力去取得思之官的位置，而只有能處理這些問題的人工智能，才算是官思考了——像個人那樣。所以現階段的人工智能，只是更自動化了的思之器，算不上思之官。如果管理者誤以為人工智能已經能夠作為思之官，那就很愚蠢了。正如複雜機器需要高級工程師去駕馭，更複雜的思之器就需要更高級的理解，對思之官的要求就更高，他的為更少，他的無為更微妙。
是的，在处理和玩转知识方面，无人能跟AI相比。赶脚着用不了多久，那些纯粹靠售卖知识吃饭的人，都不得对自己的职业方向进行调整，要不就得Face the music啦。问候暖夏，周末快乐！
--哈哈，所以炒股票时用它肯定能赚钱：）
听维兄以专业人士的见识谈AI，脑洞大开：）同意你说的，是个百科全书，尤其是在看病诊断这一块很有发展前途！问候维兄，欢迎学成归来！
谢谢你的关心和祝贺，问候花姐！
是啊，AI工具确实可以帮助我们做很多事情，通过ChatGPT等AI生成图像，是一件有趣的事情，除此之外，我们还可以借助它做些别的事情。我从开源网站上下载了一个免费的OpenAI大模型，正在自己的机器上搭建一个平台，让它日后能为我做更多的事情，比如文字转语音，文字生成图像，甚至产生音乐。。。谢谢你的评论，问候京妞！
AI工具确实能帮住我们很多。从现在往前看，如果不学会使用AI，那就像当年的人们不懂得计算机一样，都将被时代无情地淘汰的。
我很少使用AI搜索类工具。 前一段问AI一个问题，其答案引起大家的争论。幸亏我一直截屏，否则还真说不清。后来有网友说， AI是不是看人下菜碟。我说它不是看人是看问的方式，从中琢磨问话人到底喜欢什么。 ：）