主题：【原创】我的chatGPT的使用体验 -- Swell

入门水平，说多必错。

首先它不是搜索引擎，这是它的缺点。你问它“美国打下来中国的气球了吗？”它应该说“没有”。因为它是根据过去的数据训练的，没法实时的知道发生了什么。同样你问他“昨天天气怎么样”，它也不知道。

所谓AI，我认为从数学或者计算机上理解比较好。它还是一个计算机程序，和我们写的“hello world”并没有本质不同。简单理解就是它创造了一个海量的变量组成的一个非常复杂的函数。既然是函数，那么就有输入（你的问题），有输出（它的答案）。而这里面值钱的是函数的具体系数。据说训练一年几千万美元（估计还是白嫖微软之后的价格）。

但是这个海量是非常值得说的。它有几个迭代的版本，变量由最初的几个亿已经到2000个亿左右了。什么概念呢，人的大脑只有200个亿左右的神经元。但是人的大脑显然不可能100%同时工作。 而据说下一代的版本还要更多的变量。所以我们人类真的不要觉得大脑有什么了不起。十几年前面对上千万个变量的时候我们还在俯视，现在恐怕不行了。我真的既担心又期待未来的某一天，机器学习可以独立的推导出一些科学公式，让我们引以为豪的创造力变得也没那么神秘。

这些都是公开的，但是不公开的叫做训练方法。其实数学上来说就是你做一个优化，怎么才能快速，用很小的代价就获得收敛。这个话题确实需要一定的知识做基础。简单来说就是：想靠暴力是没机会的。一个问题随随便便就可以让世界上所有的计算机一起算到宇宙末日都无解。这就是计算科学的核心竞争力了。通过各种方法投机取巧迅速获得答案。计算数学的例子大家都知道就比如快速傅立叶变换。

这个程序它用到的训练方法叫做监督学习，简单说就是用人。机器给出答案和人的答案进行比较，人给答案打分。我知道的就这么多了，显然不可能这么简单了。

国内能不能赶上呢？非常简单，国内愿意不愿意花钱呢？不愿意花钱，这个项目之前的程序是开源的。我个人认为开源的部分基本上90%的东西也都有了。但是你就又一次落到了后面，甚至越落越远。愿意呢，只要肯砸钱，计算科学有啥神秘的。 咱们订个政策，机器学习用电免费。我猜微软可能都把机器搬到中国来。