漫谈“ChatGTP”

天城智设

2023年2月

一、谈谈很火的ChatGTP

1、ChatGTP写作的本质

ChatGTP最近很火,尤其在写一些文章层面,比如新闻,一个自我简介等。

ChatGTP写作的本质是类似中国古代的八股文,把大量的写作范式,通过统计进行细分,形成深度神经网络语言模板;然后再结合你写文章的部分素材,提取关键词,映射到深度神经网络语言模板,形成一篇人可以理解的文章。

应该说ChatGTP是一款伟大的技术产品……

在ChatGTP的世界中,只有ChatGTP自己和【单一整体它世界】;它把整个世界作为一个整体来进行统计分类:

同一个人每过10天,把你10份带特定主题意思的、有一定重叠度的系列素材(素材内容基本相同,但是某个核心主题意思有差异)发给ChatGTP,他会写十篇差不多的精彩文章。

但是他无法围绕你的主题去写,他写都是基于全世界所有类似内容最新统计范式下的结果,与你个人主题无关。

有人说,ChatGTP针对英国最新总统就能及时更新。

如果ChatGTP能做到这一点,那就说明ChatGTP必定是标准深度神经网络结构+人工可设定神经网络结构。

所谓人工可设定神经网络结构,与标准深度神经网络结构是比较容易结合的,一般结合特定的专家知识,并设定相关激活函数和权重为固定的最大值就可以。

人工可设定神经网络结构,就不是统计模型了,实质就是一个基于神经网络数据库进行专家参数存储的信息系统而已。

2、ChatGTP无法解决认知类似设计、决策等知识活动

①为什么说类似ChatGTP这样以统计类算法为核心的AI技术,无法解决认知类似设计、决策等知识活动呢。

仍以ChatGTP写【10份同一个主题系列文章】为例:

新闻专家写【10份同一个主题系列文章】的报道,是基于作者知识背景出发,针对【10份同一个主题系列文章】的理解,按照他自己的语言表达特点所形成的系列文章。

ChatGTP写时,则是基于全世界所有类似文章所进行统计结果,没有语言背景、没有个性化、没有针对性,最后只能成为【八股范文】。

ChatGTP功能是很强大,实质是中国式最典型的书呆子,看似一肚子文化,接触一次下觉得满腹经纶,多来几次,你就会知道就只是书呆子而已……

ChatGTP,只是一个单一基于科学计算技术所实现的语言模型,而不是语义模型,只是记住了人类大量语言文字表达的规律,但是没有去理解人类语言表达下的语义世界。

ChatGTP当前在部分环节基于特定专家知识的嵌入,形成了很小部分语义世界的理解,但是ChatGTP针对这类语义理解内容的实现,不是一个可学习系统的实现方式,实质而是一个【主流专家知识信息系统的静态化嵌入结构+人机交互后台辅助】的实现体系而已。

②人类知识活动,本质不是遵循统计原理,不是【法不责众】。

人类知识活动,遵循的是逻辑、规则、流程、标准、规范等。

而逻辑、规则、流程、标准、规范等,与统计原理本质不一样的思维体系。

我们设计中的核心技术因素——安全性、可施工性、功能性、经济性,都不遵循统计原理,不是每个人都说房子安全就安全了。

我们设计中的美观,在一定要素上是可以遵循统计原理的,但是在现实操作中却只能遵循【权力说了算原理】、【专家说了算原理】等。

③显然,ChatGTP虽然很火,以下专业知识领域,则只能哑火:

1)建造设计…

2)在线服务…

3)健康服务…

4)律师服务…

5)教育服务…

这对我们传统行业技术人员来说,未尝不是一个好消息……

④几乎所有与行业知识协同活动相关的传统产业及职业领域,都不会受到ChatGTP太大的影响……

二、ChatGTP将可以取代谁、有助于谁?

1、ChatGTP将可以取代的职业与人

凡是从事类似【八古文】性质工作的门槛将较大幅度降低,整体工作人员数量将较大幅度减少,被减少人员将集中在原有人才体系的中低端~中高端人才区间——

从事八股文的新闻工作者

从事八股文的文案秘书

从事八股文的美工

从事……。

传统行业反而受ChatGTP的直接影响不会很大……,所有从事与逻辑、规则、制度、流程等相关的职业不会影响多少……

2、最受ChatGTP影响的业务与公司

ChatGTP技术冲击是主流AI+大数据+虚拟现实+游戏+社交类业务公司:

①广告类业务。

②搜索类业务。

③社交类业务。

④游戏类业务。

⑤网红类业务。

ChatGTP技术对传统企业影响不大,而是对主流AI及信息产业一次重新洗牌与转型升级……。

3、个人如何受益于ChatGTP

①把ChatGTP技术作为提升自己能力的一种手段,做做一定程度的【八股文】工作,也是一种有效的学习与基础。

②把ChatGTP技术作为个人文档、文案工作的工具手段,使用ChatGTP技术来创造内容框架,然后再结合自己背景与主题要求,进行完善形成工作成果。

③为每个个体个性化定制自己数字化资产体系,提供了快速、廉价的有效工具

——实质是把ChatGTP技术作为一种技术支撑工具来使用。

整体来说,ChatGTP技术未来将对技术类理工职业更有益,对文案职业类更有损害……。

4、企业如何受益于ChatGTP

①能够将ChatGTP技术工具,应用到自己产品与生产技术环节的企业都将受益,最容易受益的企业:

1)办公、搜索、广告、社交等软件类公司;

2)办公、搜索、广告、社交等平台类公司。

3)……。

②基于ChatGTP技术工具的新互联网公司将诞生:

1)基于ChatGTP的生成新闻娱乐公司……

2)基于ChatGTP的生成文档服务公司……

简单的说,ChatGTP技术对当前主流互联网将形成一次大的洗牌,对传统产业影响不大……

ChatGTP的技术实现及社会火爆,进一步说明了人类社会走向了更为广泛的内卷化……

是主流AI信息产业,快速步传统产业高度内卷化后尘,走向不可逆转的新的内卷化征程……

三、【ChatGPT】与【I3D双螺旋进化智能体】中【I3D智能微任务】对比

1、从【ChatGTP】看【I3D双螺旋进化智能体】

①【I3D双螺旋进化智能体】本质遵循的是逻辑、规则、流程、标准、规范等原理,与基于统计原理的ChatGTP技术,有着本质的差异。

当然,【I3D双螺旋进化智能体】在特定环节,比如某些行业规范指标,以及在建筑知识活动中某些与图片与文字转换、设定范式的技术报告等相关应用点,也是可以发挥类似ChatGTP技术的;但这个占比的影响不会超过整体建造知识域的2%。

②【I3D双螺旋进化智能体】,是基于各个行业领域,构建独立的【行业K•M•N叉树数据结构】——【分布式进化大数据智能体】和【自动知识智能工作(AutoKnoWS)K•M•N叉树系统结构】——【分布式进化平行端智能体】二大相对独立体系,交错互动所形成的【人机融合智能系统】:

数据结构决定系统结构运行形态;系统结构演绎生成完善数据结构。

【分布式进化大数据智能体】是智能生长的行业域生态模型;【分布式进化平行端智能体】是基于人类、组织等任意对象角色关联数据模型的虚拟平行端智能系统

在【分布式进化大数据智能体】+【分布式进化平行端智能体】的人机融合体系中,构建大量简单、快速、可记忆、可知识叠加的人机交互或机人交互界面。

不同组织、人员、支撑技术,在【I3D双螺旋进化智能体】技术结构中,通过人机融合,所实现的各种相关基于行业规则与逻辑等功能,都能够实现任意的记忆、累积、叠加与反复切换应用,形成各自特色的进化型功能系统;这是一种真正类人功能的系统化学习范式。

而ChatGTP只能记忆大一统的统计知识,不能按照特定系列应用形成特色专业化的应用功能体系——也就是说在ChatGTP世界,只有自己与世界二个角色。

③基于【I3D双螺旋进化智能体】所演绎的知识活动协同智能系统,是体现【语义智能逻辑】的,不再只是单纯的【语言智能模型】。

在【I3D双螺旋进化智能体】中,一个标准层的设计中体现了至少10^50次专业参数的演绎,而且对人类理解标准层的【语义空间逻辑】,进行了系统研究,并将有机融合到了【微任务一键式BIM语义智能建模】功能板块中。

所以,基于【I3D双螺旋进化智能体】所实现的BIM建模与设计,是可以全面理解【门与房子】的空间语义关系,理解【门和窗】的空间语义差异等。

这些【门与房子】与【门和窗】的语义模型,却是ChatGTP类统计AI系统所无法表达和体现的,这对于ChatGTP来说不是技术成熟不成熟的问题,而是原理基因缺陷下的技术鸿沟与天堑。

④【I3D双螺旋进化智能体】本质上是与ChatGTP相互补的新一代人工智能技术范式:

【I3D双螺旋进化智能体】聚焦与针对与知识协同活动相关的传统产业的数字化转型与升级。

ChatGTP是聚焦于单点或模板化语言表达、关联、演绎的相关知识活动领域的升级应用。

理论上说,ChatGTP可以成为【I3D双螺旋进化智能体】一项非常好的工具化产品。

【I3D双螺旋进化智能体】未来自身也可以发展出新一代超越ChatGTP的技术。

2、【ChatGPT】本质也是一种微任务逻辑。

3、【ChatGPT】与【I3D智能微任务】相比:

①前者是基于通用统计模板类微任务;后者是基于专业知识协同的人机融合进化类微任务。

②前者微任务是整体进化;后者微任务是个性化进化,整体可形成协同。

③前者需要持续不断大数据+打算力的支撑;后者需要在持续产业化应用进化中人机融合支撑。

④前者是集中超大规模神经网络数据结构与物理结构的支撑,形成超大在线并行规模参数系统;后者是基于分布式超级研究叉树数据结构与叉树物理结构的支撑,形成超大规模离线+在线分布式演进人机融合系统。

⑤前者所形成记忆、重组、分裂、增大、增强,不是生命继承式记忆与增长,而是整体替换式转变与增大、增强;后者形成生命式主结构不变下的记忆、局部分裂、与重组、个性化繁殖与传承等的生态化增长。

⑥前者发展方向是人类公用科学技术智能图书馆;后者发展方向是人类社会全部角色化相关的人、组织、设备、场景、材料等的平行端系统。

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