GPT-4的出現，告訴我們一件事，只有創造力纔不會被歷史淘汰

這可能是迄今爲止，人工智能最接近人類大腦的一次嘗試。

人工智能其實已經有很長一段時間歷史了，不過到了21世紀，計算機、智能手機普及以後，纔算是正式走入千家萬戶。

舉個簡單的例子，我們與某品牌手機或者智能音箱對話，向它發出指令，它分析指令以後打開某些歌曲、軟件或程序，這本身就是人工智能的一種體現。

其實早在1936年，英國哲學家阿爾弗雷德就曾經靈魂發問：有意識的人類，和無意識的機器之間，究竟有着怎樣的區別。

到了1950年，計算機科學之父、人工智能之父、著名的英國數學家、邏輯學家圖靈，就曾經發表過一篇震撼那個時代的論文《機器能思考嗎》，文章中預言了機器智能化的可行性。

最關鍵的是，圖靈還提出了一項測試，後來被稱之爲圖靈測試。

圖靈測試的大致內容我們可以簡單瞭解一下：如果有一臺機器，通過某種電傳設備與人類對話，而對方完全不知道與其對話的不是人，而是機器，那麼這臺機器就具有了智能。

從此以後，人工智能的所有工作，基本上都是致力於達到圖靈測試的這種水平。此前無論是Siri、小愛、小藝、小度等等，都還沒有達到圖靈測試的標準，咱們用的時候，甚至覺得他們有點兒聾，甚至有點兒“蠢”。這次GPT-4算是非常接近圖靈測試的標準了，因爲你幾乎看不出，這玩意兒後面是不是坐着一堆學識淵博的老爺爺，在拼命組織語言回答你的問題。

圖靈這個人其實挺悲慘的，他在美國普林斯頓大學讀完博士以後，恰好趕上了第二次世界大戰。他毅然選擇回到英國劍橋，在這裡幫助英國軍方破譯了德國的密碼系統，也算是二戰獲勝的大功臣了。

畢竟高智商的玩意兒，沒幾個人會玩。破譯了對方的密碼而對方不自知，那麼德軍的所有軍事行動，就都在英國的眼皮子底下了，那打起仗來就太舒服了。

1950年圖靈提出了人工智能方面的圖靈測試，1952年圖靈打算對此進行試驗，他曾經在BBC廣播中提出了該試驗：讓計算機與一羣人對話，如果超過30%的人覺得與其對話的是人，而不是計算器，那麼就算測試成功。

這可以說是人工智能的初次試水，算是1.0版本吧。不過很可惜，同年圖靈就因爲性取向有問題被英國定罪，同時強行接受了化學閹割。2年以後，42歲的圖靈在屈辱與精神折磨中選擇服毒身亡。人工智能之路，也就損失了一員大將。

人工智能的本質是：沒有思考能力的人工智能，和耍流氓沒什麼區別。

但，這未免太難了！

其實咱們此前使用的那些所謂的“人工智能”產品，都有一個共同的特點，那就是沒有自我思考能力。

從他們給出的答案，我們一眼就能辨認出，這傢伙是個計算機。不信你可以對着他罵兩句髒話，它要麼答非所問，要麼表示不知道你在說啥。

如果是個真人，這事兒能就這麼算了？就算不動手收拾你，也得跟你講點道理吧？但是想要讓機器擁有思考能力，這未免也太天方夜譚了吧？

硬件條件不達標。

20世紀50年代的時候，人工智能之所以火爆了一場，主要是因爲當時計算機革命正在如火如荼地進行着。更新迭代的計算式如雨後春筍般出現，數字、語言這些人類日常生活中都在用的東西，逐漸成了計算機的必備工具，這讓人工智能研究專家們看到了一絲曙光。

可AI研究到了20世紀70年代，就進入了死衚衕。爲啥？因爲他們忽然發現，目前的計算機處理問題的能力，遠不能承載人工智能的需求。簡單來說就是計算機弱爆了。

人的腦袋多複雜啊，各種數據、語言處理能力遠勝當年的計算機。因此那個年代還有人用心算和計算機比計算能力，甚至不弱於計算機。可你讓他們現在再試試？

其實人工智能的攔路虎，就是硬件條件。

不解決硬件條件的限制，根本就無法進行下一步工作，這就是很多20世紀70年代的科學家放棄深究人工智能的原因，畢竟那時候的硬件條件不允許。

此後的20多年時間裡，人工智能就像是被關進了小黑屋一樣，大家對此噤若寒蟬。

國旗象棋再試探。

到了1997年，IBM公司的超級計算機“深藍”，在國際象棋大賽中，擊敗了世界冠軍卡斯帕羅夫，人工智能這一話題再次被引爆。

不過人家IBM公司非常直截了當地告訴大家：這玩意兒可不是人工智能！因爲它只懂得推理，卻不懂怎麼學習。

啥意思呢？當時“深藍”擁有一個5千兆字節的龐大數據庫，近百年來60萬盤的高手棋譜都儲存在裡面。再由32個國際象棋專用處理器協同工作，在每3分鐘之內，就能從棋譜庫中調出最合適的走法。

說到底，深藍還是一個機器，並不具備思考能力，只是從棋局中找到了某個指令，再完成該指令所要求的工作而已。

即便如此，其實大家也能看得出來，人工智能的硬件條件已經初具規模了。

低估了人類的大腦。

2009年，瑞士洛桑理工學院的科學家提出了一個大膽的設想，他們要複製人類的大腦，該設想被稱之爲“藍腦計劃”。

他們的目標是，在2015年製造出人造大腦，以此治療阿爾茨海默症和帕金森氏症。在2020年前製造出科學史上第一臺會思考的計算機，它可以模擬人類的86億個神經元和100萬億種觸覺，可以擁有感覺、痛覺、希望、恐懼感等。

結果怎樣呢？

他們太低估大腦了，或許當年寫PPT的時候是爲了騙取融資，在實驗過程中，才發現壓力有多大。甭說人腦了，他們先拿小老鼠的腦袋做實驗，到目前爲止都沒能真正搞定。於是他們又退了一步，現在打算先對蟲子的大腦下手，不清楚結果會怎樣。

大腦的結構，遠不是目前的硬件設施所能窺視全局的。換句話說，還是老毛病：硬件條件達不到。不得不感嘆一下，創造大腦的造物主咋這麼牛呢？

只不過這回，畢竟摸到門檻了，只是工作量太大，至少不再感到絕望了。

曲線救國。

2015年，美國加州成立了一家人工智能公司，也就是OpenAI，他們似乎換了一個思路。既然搞不定大腦，爲什麼不從人類本身的行爲舉止下手呢？

啥意思？其實大腦非常神秘，人類本身也只開發了其中的一丟丟而已。當然了，意識和大腦開發程度有沒有關係，這個咱就不清楚了。

與其繼續死磕大腦，倒不如從人類本身下手。於是乎，該公司的人工智能產品，開始從人類的角度下手，開發出一款可以生成人類水平文本的語言模型。

這也是一種無奈的選擇，目前OpenAI公司開發的GPT-4，所寫的答案，已經和正常人類的口吻沒什麼區別了。

它可以幫助你寫作業、寫論文、寫小說、製作PPT、寫文案、寫腳本、查bug等等，甚至可以分析圖片，已經不侷限於當年的“今天天氣怎樣？”、“來一首好聽的歌”等指令了。最關鍵的是，這玩意兒寫出來的東西，和人寫出來的，你基本分辨不出來。

別以爲它有了思考能力，它只是擁有了超高的模仿能力。至於模仿能力的來源，等着人家開源吧，要不擠破頭也想不出來。

你可以稱它爲“最強洗稿神器”。

不管咋說，圖靈測試的目標，似乎已經達到了。哪怕這背後本質上就是計算機在忽悠你，這都無所謂，畢竟人工智能之路那麼難走，又豈能一口吃成胖子呢？

人工智能的出現，只是督促人類，創造力纔是不可代替的。

不少人現在很焦慮啊，因爲GPT-4可以幹太多工作了，可以取代很多普通人的工作。比如說作詞家、程序員、文案編輯、編劇等等。

其實這還是有點兒誇張了，再怎麼說這玩意兒也只是個程序模型，跟人腦比起來還是差很多的。你只能說它的效率很高，但它絕對沒有人腦的創造力。

創造力纔是人類不可替代的關鍵。生活處處都需要創造力，因爲生活不是程序，沒那麼嚴絲合縫，總歸會遇到各種突發狀況。

但是本着居安思危的原則，咱們也得意識到一個嚴重的問題，在將來，當計算機的硬件條件達標時，這玩意兒繼續“進化”的話，會不會真的擁有思考力呢？