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環(huán)球播報:封殺這個公式 ChatGPT智商將為零
時間:2023-02-20 14:08:53

2022年,ChatGPT問世。


(資料圖片)

一經出現(xiàn)便掀起滔天巨浪。

如果你跟ChatGPT聊過天,一定會震撼于它所涉獵極廣

既能創(chuàng)造詩歌,也能修改代碼。

可以批改作業(yè),還能撰寫論文。

寫文案易如反掌,給方案不在話下。

......

有人興奮,有人恐慌。

有人說,它會帶來一次新的“工業(yè)革命”。

有人說,它會引發(fā)21世紀的“新盧德運動”。

這其實不是AI第一次向人類展示它的力量。

自動駕駛、MIT主導的人類寫字系統(tǒng)、SIRI智能語音助手、AlphaGo......

但這一次,ChatGPT確實驚嚇到了人類。

我們能抵擋來勢洶洶的AIGC狂潮嗎?

人類是不是真的會被ChatGPT取代?

要回答這些問題,讓我們先回歸數(shù)學。

因為ChatGPT背后的核心本質,是“貝葉斯公式”。

1

什么是貝葉斯公式?

歷史有許多天才,生前籍籍無名,死后眾人崇拜。

18世紀數(shù)學家托馬斯·貝葉斯也是其中一位。

“貝葉斯”定理源于解決“逆向概率”問題時寫的論文。

在此之前,人們只會計算“正向概率”。

什么是“正向概率”呢:

假設袋子里面有P只紅球,Q只白球,它們除了顏色之外,其它性狀完全一樣。你伸手進去摸一把,摸到紅球的概率是多少是可以推算出來的。

但反過來是否也可以計算,我們可以將它視為“逆向概率”:

如果我們事先并不知道袋子里面紅球和白球的比例,而是閉著眼睛摸出一些球,然后根據(jù)手中紅球和白球的比例,對袋子里紅球和白球的比例作出推測。

這個問題就是逆向概率問題。

通俗地講,就像一個迷信星座的HR,如果碰到一個處女座應聘者,HR會推斷那個人多半是一個追求完美的人。

這就是說,當你不能準確知悉某個事物本質時,你可以依靠經驗去判斷其本質屬性

這個研究看起來平淡無奇,名不見經傳的貝葉斯也未引人注意。

他寫的論文直到他死后的第二年,才由他的一位朋友在1763年發(fā)表。

明珠蒙塵,就像畫界的梵高,畫稿生前無人問津,死后價值連城。

為什么貝葉斯定理200多年來一直被雪藏,不受科學家待見?

因為它與當時的經典統(tǒng)計學相悖,甚至是“不科學”的。

經典統(tǒng)計學中,數(shù)字規(guī)律來源于隨機取樣再行計算。

貝葉斯方法則建立在主觀判斷基礎上,你可以先估計一個值,然后根據(jù)客觀事實不斷修正。

從主觀猜測出發(fā),這顯然不符合科學精神,所以貝葉斯定理為人詬病。

1774年,法國的大數(shù)學家拉普拉斯也看到貝葉斯定理的價值。

不過他知道人類的普遍毛病,總是用傳統(tǒng)來反對新思想。

他懶得與人爭論,直接給出數(shù)學表達

2

貝葉斯公式是怎么工作的?

貝葉斯定理簡單優(yōu)雅深刻雋永。

貝葉斯定理并不好懂,每一個因子背后都藏著深意。

它到底是如何“為人民服務”的呢?

對于貝葉斯定理,參照上面的公式,首先要了解各個概率所對應的事件。

P(A|B)是在B發(fā)生的情況下A發(fā)生的概率;

P(A)是A發(fā)生的概率;

P(B|A)是在A發(fā)生的情況下B發(fā)生的概率;

P(B)是B發(fā)生的概率。

舉個例子。

小編周末約朋友去爬山,然而天公不作美,一大早天空多云。

這可怎么辦?60%的雨天的早上是多云的。朋友說,不玩了吧。

小編當然不甘心,勸說朋友:

?多云不見得會下雨,大約30%日子早上是多云的!

?北京冬天的天氣平均一個月才3天下雨,10%的概率而已。

朋友也關注了物理所,于是非??茖W地用“貝葉斯公式”計算:

用“雨”來代表今天下雨,“云”來代表早上多云。

當早上多云時,當天會下雨的可能性是P(雨|云)。

P(雨|云) = P(雨)·P(云|雨) /P(云)

P(雨) 是今天下雨的概率 = 10%

P(云|雨) 是在下雨天早上有云的概率 = 60%

P(云) 早上多云的概率 = 30%

那么,貝葉斯定理的答案就出來了

P(雨|云) =0.1×0.6/0.3=0.20

朋友面無表情地說:今天下雨的概率是20%,確實可以去爬山。

3

貝葉斯公式取得人類信任

今天的貝葉斯理論開始遍布一切。從物理學癌癥研究,從生態(tài)學心理學

貝葉斯定理幾乎像“熱力學第二定律”一樣放之宇宙皆準了。

物理學家提出了量子機器的貝葉斯解釋,以及貝葉斯捍衛(wèi)了弦和多重宇宙理論。

哲學家主張作為一個整體的科學可以被視為一個貝葉斯過程。

在IT界,AI大腦的思考和決策過程,被更多工程師設計成一個貝葉斯程序。

但貝葉斯誕生以來命途多舛,長期以來因為表面的不科學,并沒有得到主流學界認可。

其實在日常生活中,我們也常使用貝葉斯公式進行決策。比如我們到河邊釣魚,根本就看不清楚河里哪里有魚或者沒魚,似乎只能隨機選擇,但實際上我們會根據(jù)貝葉斯方法,利用以往積累經驗找一個回水灣區(qū)開始垂釣。

這就是我們根據(jù)先驗知識進行主觀判斷,在釣過以后對這個地方有了更多了解,然后再進行選擇。所以,在我們認識事物不全面的情況下,貝葉斯方法是一種非常理性且科學的方法。

貝葉斯公式得到主流科學界的認可,主要因為兩件事:

?《聯(lián)邦黨人文集》作者揭密

1788年,《聯(lián)邦黨人文集》匿名出版,兩位作者寫作風格幾乎一致。其中12篇文章作者存在爭議,而要找出每一篇文章的作者極其困難。

兩位統(tǒng)計學教授采用以貝葉斯公式為核心的分類算法,10多年的時間,他們推斷出12篇文章的作者,而他們的研究方法也在統(tǒng)計學界引發(fā)轟動。

?美國天蝎號核潛艇搜救

1968年5月,美國海軍天蝎號核潛艇在大西洋亞速海海域失蹤。軍方通過各種技術手段調查無果,最后不得不求助于數(shù)學家John Craven,John Craven提出的方案使用了貝葉斯公式,搜索某個區(qū)域后根據(jù)搜索結果修正概率圖,再逐個排除小概率的搜索區(qū)域,幾個月后,潛艇果然在爆炸點西南方的海底被找到了。

2014年初馬航MH370航班失聯(lián)后,科學家想到第一個方法就是利用貝葉斯定理開始區(qū)域搜索,這個時候,貝葉斯公式已經名滿天下了。

4

貝葉斯公式展示“神跡”

當然,貝葉斯定理名揚天下,主要還是在人工智能領域的應用。

特別是自然語音的技術識別,讓人類見識了A.I.的“思考力”。

人類語言的多義性,可以說是信息里最復雜最動態(tài)的一部分。

機器怎么知道你在說什么?

當看到機器翻譯的準確性,你也會感嘆這簡直就是“神跡”,它們比大部分現(xiàn)場翻譯要強得多。

語音識別本質上是找到概率最大的文字序列。

一旦出現(xiàn)條件概率,貝葉斯定理總能挺身而出。

我們用P(f|e)區(qū)別于以上的P(A|B)來解釋語音識別功能。

統(tǒng)計機器翻譯的問題可以描述為:給定一個句子e,它可能的外文翻譯f中哪個是最靠譜的。

即我們需要計算:P(f|e)

P(f|e) ∝ P(f) * P(e|f)

這個式子的右端很容易解釋:

那些先驗概率較高,并且更可能生成句子e的外文句子f將會勝出。

我們只需簡單統(tǒng)計就可以得出任意一個外文句子f的出現(xiàn)概率

隨著大量數(shù)據(jù)輸入模型進行迭代,隨著計算能力不斷提高,隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展,貝葉斯定理威力日益凸顯,貝葉斯公式巨大的實用價值也愈發(fā)體現(xiàn)出來。

語音識別僅僅只是貝葉斯公式運用的其中一個例子。

實際上,貝葉斯思想已經滲透到了人工智能方方面面。

5

貝葉斯網(wǎng)絡,AI智慧的拓展

語音識別,見證了貝葉斯定理的能力。

貝葉斯網(wǎng)絡的拓展,則可以看到更強大的人工智能未來。

借助經典統(tǒng)計學,人類已經解決了一些相對簡單的問題。

然而經典統(tǒng)計學方法卻無法解釋復雜參數(shù)所導致的現(xiàn)象,例如:

龍卷風的成因,2的50次方種可能的最小參數(shù)值比對;

星系起源,2的350次方種可能的星云數(shù)據(jù)處理;

大腦運作機制,2的1000次方種可能的意識量子流;

癌癥致病基因,2的20000次方種可能的基因圖譜;

……

面對這樣數(shù)量級的運算,經典統(tǒng)計學顯得力不從心。

科學家別無選擇,最終尋找貝葉斯定理給予幫助。

把某種現(xiàn)象的相關參數(shù)連接起來,再把數(shù)據(jù)代入貝葉斯公式得到概率值,公式結網(wǎng)形成一個成因網(wǎng),即貝葉斯網(wǎng)絡,如下圖所示:

這也是貝葉斯網(wǎng)絡被稱為概率網(wǎng)絡因果網(wǎng)絡的原因。

利用先驗知識和樣本數(shù)據(jù),確立隨機變量之間的關聯(lián),然后得出結論。

一個又一個的節(jié)點,一個又一個的概率,都來源于人類的先驗知識,有效知識越多,貝葉斯網(wǎng)絡展示的力量越讓人震撼。

今天一場轟轟烈烈的“貝葉斯革命”正在AI界發(fā)生:

貝葉斯公式已經滲入到工程師的骨子里,貝葉斯分類算法也成為主流算法。

在很多工程師眼中,貝葉斯定理就是AI發(fā)展的基石。

人工智能第一課,都是從貝葉斯定理開始。

大數(shù)據(jù)人工智能自然語言處理中都大量用到貝葉斯公式。

CHATGPT是如何確定生成的句子是合理的?

背后同樣是貝葉斯公式在主導。

貝葉斯公式有多厲害?

CHATGPT已經向我們演示一遍了。

不過,貝葉斯公式與AI的結合,

到底是一場科學的革命,還是一場理念的革命?

到底是生產方式的革命,還是人類在革自己的命?

我們無法得知。

在與CHATGPT對話的過程中,偶爾發(fā)現(xiàn)部分回答有些詭異。

甚至開始擔心,CHATGPT再這樣下去,會不會誕生“自我意識”?

到那時候,人類與AI會不會真正成為對立的雙方?

這似乎有點杞人憂天了。

縱觀整個社會,倒不用太擔心AI像人一樣思考,最應該擔心人類已經失去了思考。

轉載內容僅代表作者觀點

不代表中科院物理所立場

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來源:量子學派

編輯:Childe

關鍵詞: chatgpt 人工智能

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