日心说到底“可怕”在哪里？其实它不过揭露了一个事实：人类并不是宇宙的中心，并没有得到造物主的特别关照。因此有人说，ChatGPT是AI时代的日心说。
2023年7月13日，马斯克宣布了他在AI领域的雄心：一家名为xAI的AI公司诞生了，目标是“理解宇宙的本质”。
人类发展人工智能（AI）的初心是创造一种能帮我们变得更快、更好、更强的技术。但显然，ChatGPT在近期取得的巨大成功，点燃了人类发自内心的担忧——它（我们还不敢称之为他或她）的快速成长，它的聪敏好学，尤其是它的“自主”学习和分辨能力，仿佛一只养在家里的小猫咪，突然露出了狮子的利爪。
马斯克为AI抛出的口号是理解宇宙——这是要抛弃“为人类服务”的初心，去抢夺本来仅属于人类的智能光环啊。
早在16世纪，人类就被科学、技术和事实剥夺了一次“C位”，造成了一次巨大恐慌，而带来这次恐慌的就是哥白尼。日心说到底“可怕”在哪里？其实它不过揭露了一个事实：人类并不是宇宙的中心，并没有得到造物主的特别关照。因此有人说，ChatGPT是AI时代的日心说。从此，“理解宇宙的本质”这句话的主语可能不再只是人类，人类也不再是智能的中心了……
1
理解世界？
不谈智能，单谈“理解世界”，是没什么意义的。
“硅人”的智能启蒙，可以说来自贝叶斯方法。贝叶斯方法基于在给定假设下观察到的不同数据的概率、先验概率和数据本身（获取信息），然后将未知的先验信息与已有的样本信息结合（生成样本），得出后验信息，再根据贝叶斯公式计算（训练优化），得出一种判断未知的方法或结论。当你不能准确知道一件事的本质时，你只能依靠经验去判断它的本质属性的概率，也就是判断它大致应该是什么样子的。所以，我们的“直觉”到底有没有价值？马斯克说要“理解宇宙的本质”，但本质的真相是什么？理解又意味着什么？贝叶斯方法也许能回答这些问题。
真相，也会撒谎吗？”
ChatGPT的学习经历，“碳人”应该十分眼熟：Chat GPT基于大模型，你可以说它是无数大脑集合而成的无限的神经网络，来自全世界互联网、书籍等人类创造的海量文本样本，都可以投喂给这个巨大的网络；然后，这个神经网络经过训练生成了与全世界海量信息“类似”的文本。而且，它能从一个“提示”开始继续生成“与其训练数据相似的文本”，比如当你给它一个字母C，它会推断你可能要的是Cat或是Chat，如果你继续给它提示h，它就会猜出，你要的更可能是Chat而绝对不是Cat。
事实上，ChatGPT会不断根据海量信息完善自己的语言，是目前为止聊天能力最强的AI，但你会时不时觉得它在“鬼扯”。比如一个刚学话的孩子，他/她在第一次看到时事新闻，并模仿说出“凶人”这个词的时候，会被爸爸妈妈纠正“那叫‘凶手’”。但之后，这个孩子就不会说错了。ChatGPT不仅能产生连贯的人类语言，而且能根据曾经“阅读”过的内容遵循“提示”说出“那个人就是凶手”。但ChatGPT并不是真的判断出凶手是谁，只是说了一句“听起来挺靠谱”的话。
“碳人”没有无数大脑，没有无限的时间吞咽海量的信息。如果“硅人”能够弥补这些弱点，变成一位越来越优秀的学生，“碳人”本来专有的很多智能行为，如写作、设计、数据处理等，瞬间就显得弱爆了……
说实话，你有没有问过ChatGPT：谁是世界上最美的人？
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“碳人”的出路在哪里？
人类不会受限于技术的演变，只会受限于自身设定的目标。
——S. Wolfram
理解世界，是人类与生俱来的神奇能力。三四岁的孩子都能回答天上的星星和幼儿园班里的小朋友谁更多。但现实世界很复杂，问题也会变得复杂：星星的数量大约在什么量级上？孩子未必能答上来，但他/她可能会瞎蒙“几百万”“几亿”……随便什么大数，却不会说“几十”“几百”这种小数。孩子很聪明啊！我们中大多数人的“聪明”就停留在这个阶段了：收集样本、计算概率、优化经验、形成判断。目前为止，AI的聪明可能也停留在这个阶段。
然而，有些人为什么会“更聪明”？比如，牛顿、伽利略、爱因斯坦这些人是怎么把“加速度”“引力”“时空”这些概念摸清的？他们为什么会发明微积分学这种厉害的东西？这些人类魔法师的脑袋和你我这样的“麻瓜”的脑袋到底有什么不同？他们与我们的差距，是不是就是“碳人”与“硅人”的最终差距？
数学家米卡埃尔·洛奈讲了一个故事。他和一位同事约定下次见面的日期，他听到她喃喃低语：“今天是4月20号，那14天之后就是34号，那就是34减30——5月4号。”他猛然意识到，这位同事发明了一个不存在的日期：4月34号。推算日期的方式不止一种。比如很多人会想，4月20号在10天之后是4月30号，所以11天之后就是5月1号，那么14天之后就是5月4号。因为4月30号的后面是5月1号，所以月份的过渡打断了数字的自然增长——反而必须刻意打断自然的算术思维，才能把事情想明白吗？相反，数学家同事用了不存在的东西，恰当地找出了方法。
洛奈受到了启发：宇宙就摆在那里，我们该如何理解它？作为数学家，洛奈认为数学是“第一工具”：数学好比一把雨伞，撑开一片“虚拟”的天地，让我们在现实的“大雨”中行走，等我们在这种虚拟的时空中得到方法，还能将结果带回现实验证，继而解决问题。那么，遇到更宏大、更复杂的问题时，这种方法还奏效吗？
这不仅仅是科学研究的方式，更是理解宇宙万物的方式。牛顿就是这样得到了万有引力定律。胡克也看到了万有引力，但他没能用数学的方法验证、论述，这也是牛顿认为自己打败胡克的理由——他站在了巨人的肩上。
3
人类的科学思维擅长制造两枚指南针：一枚叫“实用”，一枚叫“优雅”。
就像上面提到的数学家，她凭空发明了“4月34号”来推导日期，不但简洁方便，而且重要的是，这种方法更符合基本思维习惯，能迅速帮她理清情况、解决问题。这种思维方式对于一个受过数学训练的人来说自然又典型。
优雅、实用，数学是AI的科学灵魂
思考、理解、探索、创造“不存在”，是人类的伟大品性，也是AI（至少是暂时）难以拿到的“舶来品”。不存在的东西是抽象的：现实中的“具体”可以在思维模型（比如数学模型）中变为一种“想法”，于是，抽象变成可以想象的、仿佛存在的东西，就这样凭空出现在思维的中间环节里。“碳人”的出路，归根结底就是“向前走”——改变世界的都是那些敢为“另类”、勇于创新的人。
回顾科学史，人类在几个世纪中取得的进步令人眼花缭乱。然而，一旦想到我们还不知道的那一切，想到这世上有多少未知的、“不存在”的事——无论它们最终实现的时间距离今天的我们有多远，或者它们也许已经发生了，就在人类的眼皮子底下，但我们仍然无法通过自己的感知力、想象力来理解它们——“碳人”都会此心难安。
但“硅人”不会，它不会对“不存在”焦虑。但有一天，它也许真的能像今天的我们一样明白，觉得理解世界是一件特有趣的事。对吗，AI？