诺奖得主戴维·格罗斯给AI泼冷水:它只是个工具,根本不懂什么是真相

目录

前言

 一、AI很惊艳?我看到的却是我们人类的局限

二、把诺奖颁给“AI科学家”?你可能搞错了

三、真正的科学发现,源于“荒谬的假设”和“大自然的审判”

四、给年轻人的话:保持好奇,享受过程


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前言

        最近的7月11日,搜狐的张朝阳和一位真正的物理学“大神”——2004年诺贝尔物理学奖得主戴维·格罗斯(David Gross)进行了一场对话。当所有人都期待着这位顶级大脑会如何盛赞AI将颠覆科学时,格罗斯教授却语出惊人,毫不客气地给火热的AI泼了一大盆冷水。

        他说的话,值得我们每一个被AI浪潮席卷的人,停下来想一想。

 一、AI很惊艳?我看到的却是我们人类的局限

        当被问及AI是否能解决像“黎曼猜想”这样的顶级数学难题时,格罗斯教授的回答充满了不以为然。

        “我对人工智能印象不是特别深刻,我觉得这目前太过炒作了。”

        他回忆起第一次接触ChatGPT时的糟糕体验:“我发现它连基本的计数都不会,你问它7和9哪个大,它给出的答案一半是7,一半是9。”虽然现在AI进步巨大,但他依然不满意。

        为什么?因为格罗斯看透了大型语言模型(LLM)的本质:它们是模仿大师,而不是思想家。

        “如果它们不知道答案,或者在数据库中找不到信息,它们会编造听起来合理的回答。人工智能不知道如何验证自己的答案,也不在乎真相,只想听起来好听。”

        这句话,可以说是一针见血。

        我们惊叹于AI能写诗、能写代码、能写报告,但格罗斯提醒我们,这一切都建立在“听起来不错”的基础上。AI的核心驱动力是概率,是基于海量数据学习到的“如何说人话”,而不是对事实的理解和对真理的追求。

        他甚至提出了一个更深刻的观点:

        “我从大型语言模型中看到的是,令人惊叹的不是人工智能有多么智能,而是我们大多数人能力的局限性。我们往往轻易接受那些听起来不错的事情,因此它能够取代很多听起来不错的人。”

        说白了,AI的成功,某种程度上是利用了我们人类思维的弱点:我们太容易被华丽的辞藻和貌似专业的术语所迷惑,而懒得去深究背后的真相。这或许能解释为什么很多人觉得AI写的“废话文学”报告和某些人类专家写的报告没什么两样。

二、把诺奖颁给“AI科学家”?你可能搞错了

        有人可能会反驳:2024年的诺贝尔物理学奖不就颁给了对AI卓有贡献的科学家吗?

        格罗斯教授立刻为诺奖委员会做了“辩护”,他明确指出:这是个误会。

        首先,获奖者之一约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)所做的工作,属于神经科学(Neuroscience),而非人工智能。神经科学是用科学的方法研究人脑,而AI是构建一种工具。

        其次,也是最重要的一点,霍普菲尔德本身就是一位杰出的物理学家。他只是把他研究物理学的方法、文化和思维模型,应用到了“大脑如何工作”这个物理系统上。

        这里,格罗斯抛出了他对物理学的一个极具启发性的定义:

        “物理学就是物理学家所做的事情。(Physics is what physicists do.)”

        这个定义瞬间打破了学科的壁垒。物理学不再仅仅是研究粒子、星辰和能量,它是一种世界观,一套解决问题的方法论。一个物理学家,可以用他的工具箱去研究光合作用,可以去研究大脑记忆,只要他遵循的是物理学的探索精神,那他所做的,就是物理学。

        所以,诺奖颁给霍普菲尔德,不是在奖励AI,而是在拓展物理学的边界,是在肯定物理学家探索未知自然现象的勇气和智慧——无论那个现象发生在哪里,哪怕是在我们的大脑里。

三、真正的科学发现,源于“荒谬的假设”和“大自然的审判”

        那么,一个真正的物理学家是如何工作的?格罗斯用他自己获得诺贝尔奖的经历,给我们上了一堂生动的大师课。

        上世纪70年代,物理学界对“强相互作用力”(把夸克死死绑在质子里的力)一筹莫展。实验数据显示了一些奇怪的现象:在质子内部,夸克似乎可以“自由地”短距离移动。

        这在当时看来简直是“荒谬的假设”。因为如果它们是自由的,为什么我们从来没有在自然界中看到过单个的夸克飞出来?

        格罗斯和他的同事们,当时的任务甚至可以说是“反向”的——他们试图证明,任何已知的量子场论都无法解释这个奇怪的实验数据。他们把一个又一个理论排除掉,最后,只剩下了一个他们还没来得及计算的、被很多人忽视的理论——杨-米尔斯理论。

        当他们硬着头皮算完,一个惊人的、反直觉的结果出现了:在这个理论中,当两个夸克靠得越近,它们之间的力反而变得越弱!这就是后来震惊物理学界的“渐近自由”。

        这个发现完美地解释了那个“荒-谬的假设”。

        格罗斯总结道:“作为一名物理学家,最大的乐趣就是你做出预测,……但大自然会告诉你答案。”

        物理学家不像数学家,需要逻辑上的完美证明。他们有一个更强大的裁判——自然。你可以提出最大胆、最不合理的猜想,然后用实验去问大自然:“我说得对吗?” 大自然很少点头,但每一次点头,都是人类认知的一次巨大飞跃。

        这种对真理的敬畏,和对自然最终裁决权的尊重,是AI目前完全不具备的。AI可以组合信息,但它无法提出真正源于好奇心的、可能颠覆现有框架的“荒谬假设”。

四、给年轻人的话:保持好奇,享受过程

        对话的最后,有人问他几十年来投身物理学的动力是什么。

        他的回答简单而纯粹:“好奇心。”

        从13岁时阅读科普读物开始,他就着迷于用数学去解答大自然提出的谜题。他认为,没有什么比产生一个想法,然后通过计算付诸实践,去验证它、探索它更令人愉悦的事情了。

        “我认为做自己真正热爱的事至关重要。享受你所做的事并保持好奇心。”

        这或许就是戴维·格罗斯这位物理学巨匠,想通过这次对话告诉我们的最重要的事:

        AI是一个强大的工具,它可以极大地提高我们的效率,处理海量的信息。但我们不能把工具当作信仰,更不能丧失自己的思考和判断。真正的创新和发现,永远源于人类那颗独一无二的、对世界充满无尽好奇的心。

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