陈根：人工智能既然这么聪明了，为什么还会出错
文/陈根今天和大家聊一个有趣的话题，就是人工智能这么聪明，它为什么还总是会出错？包括对于我们人类看起来似乎很简单的一些常识问题，人工智能掌握常识这件事远比想象的要难上许多。
这是为什么呢？如果我们能赋予计算机一个它们不具备的能力，那么首当其冲的就该是理解语言的能力。因为语言理解不仅能让计算机帮助我们安排日常的生活和工作，而且还能帮助人类去直面一下科研的挑战，比如对大量的科学文献进行提炼和总结。无论是谁，仅凭自己的力量，都不可能紧跟科学界的发展速度。
比如，在医学领域，每天都有数千篇论文发表。哪怕是在自己的专科领域内，目前也没有哪位医生或研究人员能将这些论文都读一个遍。但是如果不阅读这些论文，不阅读这些最新的研究成果，医生就无法将最新理论应用于实践，就会导致临床所使用的治疗方法陈旧。
在临床中，一些新的治疗手段无法得到应用，正是因为医生没时间去阅读相关内容，根本不知道有新手段的存在。如果有一个能对大量医学文献进行自动合成的AI程序，就会掀起一场真正的革命。
而ChatGPT之所以被认为具有颠覆性，其中最核心的原因就在于其具备了理解人类语言的能力，这在过去我们是无法想象的，我们几乎想象不到有一天基于硅基的智能能够真正被训练成功，能够理解我们人类的语言。
如果要想让机器具备我们人类一样的语言理解能力，当然最基本的是要让机器先拥有阅读的能力。机器需要具备信息合成能力，而非单纯的大数据归类与检索。从根本上说，现在的机器，也就是现在的一些大数据检索工具，所擅长的工作就是将事物按不同的类别进行分类，与理解真实世界的能力之间，还对不上号。也就是说在ChatGPT这种生成式语言大模型出现之前，我们所有的人工智能技术，从本质上来说还不是智能，只是基于深度学习与视觉识别的一些大数据检索而已。
那么ChatGPT是不是具备，或者说达到了我们人类的这样一种阅读与文字理解能力了呢？显然还没有，它的背后还是基于强大的算法，还是基于计算机对于0和1的编码为基础的一种运算识别机制。但是这种机制已经具备了相当的理解准确性与逻辑性，这也正是大语言模型让我们感到意外的地方，就是基于强大的算力，它已经具备了相当程度的理解能力和学习能力。
当我们给它提供一段文字，一篇文章的时候，它就能够从中非常快速的总结与提炼出要点，并且这些学习与理解的能力与速度，远超我们人类的能力。但是ChatGPT还是存在一些比较明显的问题，就是在它知识还没有覆盖，或者还没有理解的领域，它依然会表现出极大的自信，会一本正经的胡说八道。
但是不论如何，生成式语言大模型让我们看到，机器已经具备了学习我们人类知识的能力，也具备了我们人类的语言逻辑沟通能力，未来，机器将会给我们人类社会带来更多意想不到的惊喜。
ai和python区别 python和人工智能有什么关系
我们经常听到”Python“与”人工智能“这两个词，
也很容易混淆这两个词，
那么Python和人工智能到底什么关系呢？
Python人工智能工程师待遇怎么样？
关于Python
Python是一门计算机程序语言，目前在人工智能科学领域被广泛应用，广泛应用就表明各种库，各种相关联的框架都是以Python作为主要语言开发出来的。
谷歌的TensorFlow大部分代码都是Python，其他语言一般只有几千行。
Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具，从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用什么?
关于人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，
该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”
简单来说，人工智能是一种未来性的技术。
人工智能的应用
从我们日常用的智能音箱，到百度、谷歌等独角兽公司研发的无人驾驶汽车，再到波士顿动力最新的智能机器人，都是人工智能技术的现实应用。
有人预测，在未来十年，人工智能将主导我们的生活。
至2027年：
自动驾驶已相当成熟，大街上超过30%的汽车是无人驾驶的，很多私家车主在上班期间就把车开启自动架驶模式，让它自己接单挣外快
各行业大量使用机器人替代人工，底层的司机、保安、快递、清洁工、超市服务员、护士、制造工人等技术含量较低的工程受到极大冲击。
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Python和人工智能的关系
其实，简单来说，Python是最适合人工智能开发的编程语言。
Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。
当谈到AI时，Python是一种现代化的选择。
为什么呢，除了一般的原因，Python使原型设计变得更加快捷，同时具有更加稳定的架构。
举个例子，比如Scikit-learn(一个机器学习库)。在Python中调试是一个很快的过程。它还提供了对其他语言的应用程序设计接口(API)。Python的大量的库很有帮助，但是你必须精通Python，才能很好地利用它。
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未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理,而python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，我相信未来的10年，Python会越来越火。
Python语言简单易学，支持库丰富强大，这两大支柱从早期就奠定了Python的江湖地位。
大数据与人工智能时代，掌握Python基础后，我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向.....
Python的几个发展方向如下：
1.Pythonweb全栈工程师
我们都知道，全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，全栈工程师的薪资在20K左右，而Pythonweb全栈工程师则会高出5k-10K，所以若是你能力足够，首选就是Pythonweb全栈工程师。
2.Python自动化测试工程师
只要是和自动化有关系的，Python这门语言都可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的部分工作者都需要学习Python帮助提高测试效率，作自动化测试的人都明白，会不会Python是两回事。目前Python自动化测试的薪资在15k-25k左右。
3.大数据工程师
我们现在是真正的大数据时代，而Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python语言可以更好地和大数据对接。目前大数据工程师的薪资在18k-25k左右。
4.数据分析师、爬虫工程师
做数据分析的现在也是需要学习Python的，Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，这对于做数据分析的人来说再好不过了，若是你还在用表格的阶段，可以尝试提升一下自己了。目前数据分析师、Python爬虫工程师的薪资是18k-25K。
5.自动化运维
根据了解，现在好像没有太多的运维工作者不需求Python，只要还有一点上进心的，想着未来今后的发展，他们根本都在努力学习Python，运维今后不要再问为什么要学习Python了，没有为什么。目前自动化工程师的薪资是15k-20k。
6.人工智能
为什么把这个方向留在最后，因为这是咱们即将到来的年代“人工智能年代”机器人扫地，机器人洗碗，这样的年代不会太远，最多五年，而Python正是这个方向首选的语言。目前人工智能开发工程师的薪资在25k-35K。