ChatGPT作为一个语言模型,是否掌握了知识?掌握语言的分布规律和掌握知识是等价的吗?

ChatGPT编程1年前 (2023)发布 一起用AI
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最近也正在研究这方面的问题。知识和话术到底是怎么回事?何重何轻?有些人知识渊博,但不善言辞;另一些人才疏学浅却能言善道。chatGPT就是典型的后者,即可以说有知识,也可以说没知识。为什么呢?从两个方面来讲:

一、知识本身就多种多样。

旁门左道算不算知识?严格来说也算。如果以书本上的知识作为根本,那么其他的算是非主流知识。比如“三长一短选最短,三短一长选最长”,有些复杂的数学计算题结果往往是1,狗狗能从语气上判断人的大概意思。这些非课本知识往往也是很有用的,所以chatGPT也是掌握了一些知识,但是又与大家心中正统的知识有差距。为什么呢?因为这只是针对当前问题的特殊处理,不具备知识的深度和迁移性。具体差异看第二点例子。

二、我们的教学方式可分两种:示范教学和理论教学。

两种方式学到的东西大不一样,需要的理解能力也大不相同。chatGPT接受的是“示范教学”,非“理论教学”。因此它不懂理论,但知道怎么做;不懂意思,但知道怎么说;不懂排序算法的意义,但能写出排序算法。举两个例子看看两种教学方法在学习难度上的差别:

示例1,写代码过点100,0画一条长50的横线

示范教学:drawLine(100,0,100+50,0),简单完事。它只需要记住命令函数和这记个数字的对应关系。理论教学,需要理解的知识就多了(能通过以下理论写出代码的才算真强智能):横线是一种直线。直线有两个端点,端点坐标分为X坐标和Y坐标。横线的两个端点的Y坐标相同,其X坐标之差等于长度。drawLine是画直线的函数,有四个参数,分别是第一个顶点的X坐标,Y坐标,第二个顶点的X坐标和Y坐标。过点可以是横线的第一个顶点,也可能是第二个,还可能是中间的点。

示例2,学习做广播体操操,体侧运动:

1:理论教学,理解起来很困难。

第一拍,左脚向侧一步比肩稍宽,同时左臂侧平举掌心向下

,右臂胸前平屈,掌心向下

第二拍

,下体保持第一拍的姿势,同时上体侧倾45°,左手叉腰,右手摆至上举掌心向内

第三拍,左腿并与右腿,同时半蹲左臂上举,右臂贴于体侧

第四拍,还原至立正姿势,同时,左臂经侧还原至体侧

五六七八拍

,动作同,方向相反

巧记方法:盘起来(左脚向侧一步比肩稍宽,同时左臂侧平举掌心向下,右臂胸前平屈,掌心向下,下体保持第一拍的姿势,同时上体侧倾45°,左手叉腰,右手摆至上举掌心向内),敬个礼(左腿并与右腿,同时半蹲左臂上举,右臂贴于体侧)。

2:示范教学,一目了然。

总结,我们人类也常常接受更直接的“示范教学”,记住结果或过程,然后自己总结出其中的理论。但是不同人的理解可能不一样,有些理解可能不全,甚至是错误的。这就需要再从理论知识上进行调整和补充。因为chatGPT的学习过程是纯“示范教学”形式的,没有从理论上纠正其理解的过程。所以只能学到语言的分别规律或话术,不能充分理解意思,不能形成真正的理论知识。两者虽然在有时候效果看上去一样,但是理解的深度不同,需要的智力也不同(前者以记忆为主),学习算法上甚至存在鸿沟。

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