有一种观点认为 人脑是大量神经元组成的神经网络，经过上百万年遗传进化(类似深度学习中的训练)，智力也累计量变而质变，终于实现了所谓的智能。
但我觉得如果把神经网络的训练比作人类基因的遗传进化，那神经网络就缺少人类真正学习的过程。 比如，人类学会写代码并不是遗传出来的，而是通过接受自然语言形式的知识习得写代码的功能。 我更倾向把神经网络的训练比作个人的学习过程而不是遗传进化。人类遗传进化类似神经网络的一些超参数，例如层深，层的结构..。
那么对于 ChatGPT ，很明显。它的学习只能是,在代码层接受大量数据来调参。并不能通过它向人类提供的接口而学习。你当然可以对 ChatGPT 告诉它说 "Hi, 从今天起你叫小白，我将用小白来称呼你。"，它也会短暂的记住“小白“是它的名字，但它只是在将 "Hi, 从今天起你叫小白，我将用小白来称呼你。"这句话添加到了输入中，根据输入计算输出来回答你。
你不能像教一个姗姗学步的孩子一样，从 1+1=2 一直教到微积分。ChatGPT 没有长期存储模块，当然这只是一方面，其实这也解释了为什么 ChatGPT 只接受 4096 个 Token 。
我想定义一个新名词“智力”，智力是结构的体现，而不是功能的象征，其中结构是功能的元数据，不随功能而改变。智力则决定了功能的上限，也决定了学习的效率。简单来说，人的智力并不会随着学会新知识而提高。对于同一个人，刚出生的婴儿和大学教授的智力是相同的。类比到深度学习，神经网络的智力在网络结构确定时也已确定，调参只增加它的功能而不是智力。所以人类遗传进化增长的是智力，因为大脑结构已经改变了。神经网络的训练增长的是功能。
说会通用人工智能。我理想中的通用人工智能首先应该是一个单机的结构，一个人的智力并不依靠互联网。第二通用人工智能要对外暴露学习接口，自然语言形式是最好的，视觉，听觉都可以，甚至神经网络的调参接口也可以。而 ChatGPT 并没有这样的接口。(所以可以本地跑的 LLM 模型是通用人工智能吗？理论上是的，但它的智力十分低下，你教会一个孩子 1+1=2 ，只需要对他用自然语言说出来就可以，但你教会一个从零开始的 LLM ，不知道要用多少数据，训练多长时间。这就是智力决定学习的效率。)
所以一个通用人工智能可以不会写代码，不知道 1+1=2 ，甚至连自己的名字都不知道。但我不介意从零开始指导她(只要她的智力足够高)。而 ChatGPT 正在走一条相反的道路，首先利用海量的计算能力和整个互联网的数据训练一个通晓天地万物的智能机器，但你却没法指导它成为你自己的模样，它属于 OpenAI 却不是你自己。
最后我并不质疑 ChatGPT 的价值，无论商业还是科研方面，ChatGPT 都已经成功证明了自己。我只是觉得世上不应该只有 xxGPT ，通用人工智能的道路满是荆棘，但光辉却洒满大地。希望通用人工智能早日实现。
一个 AI 小白的碎碎念。(前进提要:https://www.v2ex.com/t/893146)
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