2023年一开年，Chat-GPT在热搜上狂飙了两个多月。
但是，人们很快就发现，这个貌似很智能的AI有很多问题，比如数据不准确，出处乱标注，就连小学生都会被背的诗，它都完全搞错了，并且一本正经的胡说八道。
即便是Chat-GPT4也一样。
这几天，北京大学数学科学院研究员韦东奕出了一道数学题，结果GPT-4挑战失败，而一个初二的学生给出了标准答案。问题在于，即便是错误的答案GPT-4也要给出，它并不会告诉用户:对不起，这个问题我不会。
因此，一个话题再次引起人们的热议，就是相比人脑，人工智能到底缺少了什么？
《精准学习》一书的作者，欧洲脑科学研究领域的领头人、世界脑科学领域大师级人物斯坦尼斯拉斯·迪昂，作者认为Ai虽然强大，但跟人脑相比，它至少还有4个不可逾越的鸿沟。
1.抽象概念
现在的人工智能，包括当红的ChatGPT等一系列人工智能，它们的原理都是基于现有资料的深度学习。但是AI的深度学习和人类大脑的深度学习是不一样的。
正如深度学习算法的发明者之一约书亚·本吉奥认为，AI的深度学习，实际上更倾向于学习数据中浅显的统计规则，而非高层次的抽象概念。
比如，Ai在识别一个物体时，它依赖于视图中最明显的特征，比如这个东西是什么颜色和什么形状的。一旦它经过多次学习确定之后，这个东西就不能变了。如果你改变了颜色和形状，虽然Ai面对的还是相同东西，但是用作者的话来说就是“深度学习算法就会崩溃”。
也就是说，一旦AI认为桌子只有4条腿，那个你给它看一个3条腿的桌子，它就会懵圈。
2.社会学习
事实上，人类是唯一会主动分享信息的物种。我们通过语言向其他人学习。目前，Ai并不具备这个功能。在这个模式中，很多知识是被加密的。
比如，你在马路边挥手，出租车司机会停下。这种人与人之间的交互方式，就是加密的知识。
同样的，你在马路边挥手，远处的朋友看到了你，也会热情回应。再或者，你在马路边挥手，只是表达对坐在飞机上的爱人的不舍。
人类的大脑可以有意识地感知到复杂的信息，并用简单的方式来表达，这种非凡的效率仍是计算机无法企及的。
3.从0到1
Ai最擅长的是从0到1，比如，你遇到一个问题，向Ai提问，它会给你一个答案。
问题是0，答案是1。但是人脑的厉害之处，是可以从0到1，从1到10，从10到100。
就拿文章开始时的案例来说，被誉为目前最强Ai的GPT-4输给了中学生。原因是，韦神出的那道题是奥数题，它需要你不仅知道基础的运算，还需要奥数里面的思维技巧，这是从0到1，再到5，最后到10的过程。
但是Ai只能从0到1，它擅长的是模仿，或者说是某种程度的抄袭，而不擅长复杂运算。
4.灵活性
人脑的灵活性在于，一旦我们掌握了加减法，就可以在各种场景中使用这个规则。
比如，在考试中计算分数，在购物中计算开销，在上班的时候计算时间等。
我们可以轻松地根据一个运算法则，在一个数字上加上2，然后判断其结果是大于还是小于5。
但是，当下的人工智能并没有显示出这样的灵活性。
它们习得的知识，还局限于固定的，陈旧的联结中。就像一个外贸老板询问如何获客的方法，结果chat-gpt4显示的还是10几年前的老工具和旧方法。
总结一下，Ai依赖于数据喂养。即便它遇到的是真知，但如果相关数据不够多，它也不敢判断那是真的。这就是目前Ai本身存在的缺陷。
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