文章主题：《狂飙》, 灾难性遗忘, 常识, 具身体验
编者按：
短短几个月，ChatGPT在全球圈粉无数，其背后的原理和工作机制是什么？它会替代记者的工作吗？我们应该怎么看待ChatGPT的未来发展？光明网《创新改变中国》栏目专访中国传媒大学脑科学与智能媒体研究院院长、博士生导师曹立宏，从人工智能视角探究ChatGPT。
专家简介
曹立宏，中国传媒大学脑科学与智能媒体研究院院长、博士生导师，中传学术委员会副主任，中国人工智能学会第八届理事会理事，第八届教育部科技委员会人工智能与区块链技术专委会委员，专注于类脑智能和计算的研究。
“ChatGPT使用感不错，但也有不足”
光明网：您使用ChatGPT的感受如何？有哪些明显不足？
曹立宏：相比过去的GPT3，感觉确实是有明显的提升，尤其是它对话的流畅性很好，说明现在语言生成模式方面做得不错了。对于普通的知识，比较大众化的或者比较浅显的专业知识，它能够提供，组织得也很不错。但对于比较专业性的问题，它就开始出问题了。
🌟ChatGPT凭借其带有人类智慧的强化学习算法，语言生成能力独步江湖，加上聊天互动模式的加持，热度飙升。🚀这无疑是一种巧妙的商业推广策略，让人眼前一亮。然而，它的内容更新速度似乎是个小瑕疵——比如，对于近期热门剧集《狂飙》，ChatGPT可能无法迅速给出答案，因为AI的灾难性遗忘挑战仍待克服。🔍尽管如此，我们期待它在技术迭代中不断完善，提供更丰富、准确的信息。📚
🌟ChatGPT虽强大，却缺失活生生的常识体验。这是我们日常生活中的common sense，源于环境中的点滴知识，如重力等直观感受。对事物的感知不只是视觉，还包括听觉、触觉甚至嗅觉，全面而深入。想象一下，一个看似黑色的苹果，你是否会毫不犹豫地品尝？很可能，触摸就能察觉其品质。人类的理解往往超越了简单的文本理解，是具身化的智慧。在自然语言处理中，这正是理解和判断的深度所在。🌍
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关键词：《狂飙》，灾难性遗忘，常识，具身体验，文本
光明网：作为一名记者，被ChatGPT替代的可能性有多高？
曹立宏：我觉得你现在不用太担心，首先记者是个基于深度理解来提出问题的提问者。在深度理解这方面，ChatGPT目前还做不到。还有，它现在不碰情感系统。但作为记者，这两点都很重要。而且，记者需要快速学习，因为你希望知道受访者的性格等等方面，在采访过程当中，甚至你可以快速学习和了解到，这些都不是机器目前能够做得了的。
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关键词：记者，深度理解，提问，情感，快速学习，性格
“ChatGPT更多还只是一个辅助工具”
光明网：我看您在朋友圈里评论，“ChatGPT是穿了个AI的深度学习马甲”，“不要把ChatGPT看成AI就好”，“对科学来说大概率是很流畅地胡说八道”，如何理解这些观点？
曹立宏：这几年自然语言处理领域确实有比较大的发展。很多学生就往这个方向偏，觉得这个方向好找工作。很多企业也确实需要这样的人，但作为我们做科研的人确实还是蛮担心的，不太乐观，因为它对专业的东西会胡说八道。所以如果是想要搞研究的人把ChatGPT当成导向式的东西的话，可能会引发很大的问题。所以我说它是“穿了个 AI的深度学习的马甲”，它本身并不像科学家或者专业的人具有很专业的思考和专业的知识。
🌟ChatGPT：智能革命的引领者？🤔不要简单地将ChatGPT等同于AI，它的目标是复制人类智慧的精髓。但这股强大的力量显然已超越了常规界限，展现出超乎想象的知识广度。然而，深度思考的细腻与人性的洞察能力，它还未能触及。💡科学难题面前，ChatGPT或许能给出流畅的答案，但那些需要深思熟虑的科学解析，往往透着一丝严肃的误导。🤔SEO优化提示：使用“超乎寻常”、“知识广度”、“深度思考局限”和“严肃误导”等关键词，同时保持语句连贯性和自然性。
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关键词：自然语言处理，找工作，胡说八道，马甲，专业思考，AI，人类
光明网：如果不把它看成AI，要把它看成什么呢？
曹立宏：一个辅助工具，就好像最早的时候连计算器都没有，我们买菜买肉就心算，麻烦一点就拿个笔算，慢一点。后来有计算器了，就快了。现在ChatGPT也是特别快，它的自由度变高了，也就是说我可以随便问。以前你也可以用搜索引擎搜索很多东西，但基本以关键词搜索。现在可以用关键句来搜索。你可以让它帮你写一段，所以效率是高了。但是它的产出的内容是否有深度？这个我不看好。
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关键词：辅助工具，计算器，自由，搜索引擎，关键句，效率，深度
“未来需警惕ChatGPT被滥用”
光明网：怎么看ChatGPT的未来发展？
曹立宏：我认为ChatGPT有两条发展路径。一还是所谓深度学习，它本质上采用的是人工神经元模型构建的深度学习神经网络及相关的称为反向传播学习算法。但这个模型本身偏离了生物大脑中的神经元模型和学习算法。所以连深度学习最为核心的科学家Geoffrey Hinton还在积极寻找更类似大脑的模型和算法。我们需要更好的模型和算法，可惜到现在也没有完全提出来。对ChatGPT来说，这相当于要动一个比较核心的手术。
🌟通过深入大脑视角的创新思考，我们有望解锁类似ChatGPT的强大技术。例如，在ChatGPT中巧妙运用的词向量量化法，虽然看似抽象，实际上它以独特方式模拟了日常中的水果概念。那么，能否研发出一种更贴近大脑记忆、学习机制的算法呢？这或许能孕育出一个更加人性化的AI助手，让科技与智慧无缝对接。🌍
🌟未来的生产力神器悄然而至🔍，ChatGPT无疑将引领潮流，但过度依赖其便捷性可能导致滥用风险🔥。务必审慎评估其极限，以免潜在问题如洪水猛兽般涌现。让我们共同期待它在合理范围内发挥效能，为生活带来更多智慧与便利💡。
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关键词：深度学习，人工神经元模型，神经网络，反向传播学习算法，大脑，工具
（光明网记者 林佳欣）
来源： 光明网
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