正确答案是白色，如果你没有回答出来，那么恭喜你和 chatGPT 处于同一条水平线上，但是 GPT4 成功的超越了你们，它推理出了答案。
推理过程如下：向南走100米，向东走100米，然后再向北走100米，会回到原地，整个地球上只有极点是这样的，但是南极没有熊啊，所以只可能是北极点，而在北极点看到一只熊，说明这只熊是北极熊，而北极熊当然是白色的。
这个测试来自于一篇论文—— Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4（通用人工智能的火花，对 GPT-4 的早期实验），在论文中，一众科学大佬对 GPT4 做了很多测试
在多模态和跨学科组合，根据变态要求写代码，使用工具与世界互动，理解人类的心智等方面，GPT4 都让人惊掉了下巴，唯独不擅长的就是解数学题和规划能力。最后得出结论，GPT4 可以被看作是通用人工智能的早期版本。
上一篇《万字详解 ChatGPT 基本原理》不是说 ChatGPT 是一个词语连接器吗？它的终极目的不就是为了把话说漂亮吗？为什么一个研究怎么说话的 AI，最后居然拥有了推理能力，能够骗过人类，帮他识别验证码，解读小夫妻吵架的原因。
这智商这情商吊打一大波人类啊，这到底是发生了什么？顺着这条路狂奔下去，GPT 会拥有意识吗？GPT 对人类又会产生什么影响，这次就围绕这几个问题展开吧。
1、ChatGPT 的工作原理
在上篇《万字详解 ChatGPT 基本原理》详细说明了 ChatGPT 的原理，简单来说就是在一个巨大的词向量空间中做连字游戏，GPT 把问题作为输入，然后在词向量空间中按照权重寻找距离最近的词，作为下一个词连上去，然后接着再寻找下一个，就这样连成一段句子输出。
ChatGPT 的训练过程分为三个阶段。
第一个阶段是无监督学习，就是从大量的语料中，让 GPT 自己寻找语言的规律，这一步下来，一个巨大的磁向量空间就形成了。
但是话说的漂亮却不一定正确，第二步是监督学习，就是人工标注一些语料，教会 GPT 什么该说什么不该说，比如违法的不能说，开车的不能说。
第三步是强化学习，就是给 GPT 的回答进行打分，告诉它在一众回答中哪些回答更好，有意思的是给 GPT 打分的也是一个人工智能。
在使用人工标注了一些答案以后，使用这些答案训练了一个新 AI，让新 AI 学会分辨一个回答的质量，然后给 GPT 打分。
经过这三个步骤的训练，一个拥有巨大词向量空间的模型就训练好了，接下来就可以拉出去溜溜了。
2、GPT 的学习和推理能力
一个多维度空间中悬浮着很多词语，这些词语在空间中的位置，是经过数以亿万计的语料训练过的，每一个词语都精确地寻找到了自己，在空间中的位置，而你要做的就是输入问题，开始触发 GPT 做词语接龙。
GPT 组织语言和答案的过程就是在这个空间中连线每一个节点，串联一个词，而他前面串联过的所有词，会一起决定下一个被串上的词是哪一个，当这个连线过程结束的时候，回答就结束了。
GPT 并没有一个巨大的数据库来存储答案，也不从数据库中寻找现成的答案，每一个答案都是根据问题，现场组织，现串现卖的，提供给你是属于你的专属答案。
这像极了我们大脑的思考过程，我们的大脑也没有专门的记忆存储空间，我们的记忆和经验存储在神经元的连接之中，我们提取记忆和思考的过程，就是电流在不同的神经元之间穿梭，激活不同神经元的过程。
此刻在你的思维中呈现出来的每一句话，都是电波在神经元的连接中流动产生的，就如同 GPT 在词向量空间中寻找需要的词组成一段话。
不同的是，我们大脑的神经元连接是随时随地都在更新的，而 GPT 的向量空间在训练结束后就固定了下来。因为参数太多，空间太大，每一次训练都非常消耗资源，需要很多显卡，很多机器连续训练很多天才能完成。
所以 GPT 都在一个固定的向量空间中组织答案，但因为串联的路径随你的问题千变万化，所以给你的感觉就像他真的在跟你交流一样。 GPT 对世界的认知，停留在了训练停止的那一天，不会因为跟你聊天产生新的记忆，更不会从你那儿学习到任何新东西。
但是种种迹象表明，GPT 似乎具有学习能力和推理能力，你可以通过提示教他如何做一件事情，接下来他就会学得有模有样。
既然 GPT 的向量空间，在训练结束之后就固定下来了，GPT 到底是如何学习的？新学到的技能存在了哪里？
一开始提到的北极熊的例子，更是让大家觉得始料未及，一个用大数据喂出来的，以概率作为算法机器，又是如何产生出推理能力来的？
在上篇讲解 ChatGPT 的基本原理时，为什么能够通过词语接龙学会语言，以及这种训练的结果产生了什么，为什么暴力穷举不可能学会语言，但是在一个巨大的向量空间中做连字游戏，就可以学会说人话？
因为空间结构本身存储了信息，就像上篇举的例子，在一个词向量空间中，国王减去男人再加上女人得出来的位置与女王非常接近。说明词的位置关系真实的映射了现实世界的关系。
所以chatGPT，为什么能把话说的比一般人类还漂亮，就是因为经过海量语料训练以后，他向量空间中的每个词，都准确的找到了自己的位置，而这些词在空间中的位置，真实地映射出了语言背后的逻辑关系。
既然一个足够大的向量空间，可以映射出所有的逻辑语言。如果有一个更大的向量空间，是不是就可以映射出整个现实世界，这看起来似乎没有障碍，需要的只是更高的算力，更多的数据，更长的训练时间，以及一个足够大足够复杂的向量空间而已。
GPT 为什么具有学习能力？其实它并没有学习，它本身就知道这些，在它的向量空间中，在更高的抽象维度下，它早就在语言的学习中掌握了这些。
太阳之下无新事，你教的东西对你来说也许很新，但对它来说，一点都不新鲜了，早就看过类似的东西，并且在更高维度下映射为一种空间逻辑了，所以它可以迅速地在自己的向量空间中，找到类似的东西，理解你让他做的事情。
至于推理大概也是类似的，因为语言是人类创造的，所以语言的结构反应了人类的思维方式，不管是知识还是逻辑，都隐含在语言结构中，当 AI 精通的语言结构也就精通了推理。
具体到北极熊的例子，推理的过程大概是这样的：
用向量空间来解释，就是一开始的“三个方向”加“回到原点”，这些词向量共同作用，附近概率最大的词就是“极点”；“极点”再加上“熊”以后，空间概率最大的就变成了“北极点”，加上“北极点”之后，空间概率最大的就是“北极熊”，加上“北极熊”和“毛的颜色”以后，空间概率最大的就是“白色”，于是正确答案就呼之欲出了。
说到这里你也许看出来了，GPT 因为本质上还是一个连字游戏，它所有的输出都取决于输入，并且它在推导中说出来的每一个字，都会在作为新的输入输进去，在向量空间中触发新的字，一个字一个字连起来，才能自己推导出正确的答案，也就是说推理线索存在于他前面所说的话中。
这一点他倒是有点像三体人啊，说就是想，想就是说，不像我们人类在说话之前，脑子里可以先构思一下。
GPT 并没有心理活动，所以 GPT 非常不擅长做需要先规划一下的事情，这解释了两个现象，第一为什么他不擅长做数学题，这除了他对数学规则理解不够以外，还有一个重要的原因，解数学题的过程很多时候不是线性的，比如 2×3+5×8，需要先计算乘法，再计算加法，如果他不叙述计算过程，直接计算就可能产生错误。
第二为什么当一个很难的问题他解决不了时，让它分步骤解决（思维链），他就能推理出正确的结果，因为它说话的过程就是在理思路嘛，只不过你是在脑子里，它得说出来理才行。
不管怎么说，当训练的数据量和模型的参数规模，都达到了足够的程度时，向量空间中映射出了足够复杂的信息，一些AI原本不应该具备的能力出现了这些能力，让一个原本只是聊天的 AI，忽然间有了更高的智能，产生了泛化的能力。
于是人类惊讶地发现，一个看起来有点科幻的通用人工智能，似乎要出现了，那么沿着目前语言大模型的路线一直狂奔下去，GPT 会最终拥有意识吗？
这个问题不好回答，前面已经说过，词向量的训练方式，至少从空间关系上让 AI 理解了语言符号的意义，它也许不知道苹果代表的实体是什么，但它却知道苹果和 apple 是一个东西，因为在它的词向量空间中，苹果和 apple 是非常接近的两个点。
因为这一串词语的组合，在它的词向量空间中输出的概率是差不多的，所以机器理解我们的语言吗？理解，只不过他理解的方式可能跟我们不一样。
那么机器能理解语言之下的现实世界吗？也许也可以理解，很多人说机器只能理解符号，而不能理解符号背后的实体，这只是因为到现在为止，我们主要的训练数据是语言而已。
chatGPT 只是一个大语言模型，语言背后代表的是什么，它并不需要理解，也没有进行训练，但是随着多模态的 GPT-4，以及后面出现的更强大的模型，随着图片声音视频等数据加入进来，最终机器会建立文字和实体的映射关系。
当机器通过摄像头看到东西，并且能够通过文字来表达，甚至用文字来下达指令，指挥别的机器做出响应时，有什么理由说机器只理解符号，而不能理解现实世界呢。
还是那句话，也许它理解世界的方式和我们不一样而已。
那么回到我们的终极问题，这个能够理解世界的机器会具有意识吗？
意识是在我们的神经元结构足够复杂的情况下，自然涌现出来的，如果仅仅是这样，那么意识的产生并没有什么特殊之处，但目前 chat GPT 为代表的预训练模型，会产生意识吗？
至少目前和我们理解的意识还差很远，意识是我们大脑中连续存在的一种主观体验，首先它是连续存在的意识，源于我们大脑的神经元活动，说到底就是神经元之间不断流动的电流，这些电流是永不停息的，它在数以百百亿计的神经元之间不断流动交汇，就像在一个超级复杂的河网中，不断流动的水，只有死亡能够让它停下来。
前面说了，他的整个诞生过程和工作过程是分为两部分的，第一训练，通过非常非常多的语料数据来调整，词向量的空间，最终找到了最优的词向量分布，它和你解一个函数，找到答案的过程本质上是一样的，这个过程会产生意识吗？
第二推理，也就是我们使用 chatGPT 的过程了，在这个过程中，其实chatGPT 的模型没有做任何改变，它跟你的所有交流都是他把你的话作为输入，然后在词向量空间中，寻找出一个概率最大的词语组合而已，他没有思维的心理活动，本质上来说训练完成的，它就像一张地图是固定不变的，而你和他的问答过程，就像你告诉他一个地点，他在地图上给你画一条到达的路径。
你之所以觉得他的回答千变万化，只是因为这种组合太多了，你输出的微小变化都会影响到他的组合
其次意识是一种主观体验，是我们大脑的一种高级活动，在这种活动中有一个自我存在，这个自我具有独占性，存在于我们的高级意识中，是把我们自己和外部世界分开的东西。
对他来说，自我就是一个完全没有必要存在的东西，一个没有自我的东西会有主观意识吗？
让我们再引申一下，chatGPT 会不会产生人类的创造力，他能像科学家一样，发现和发明之前不存在的东西吗？
是有这种可能的，因为我们大脑的灵感和创造，其实也是来自于神经元中不断生长的连接，A 和 B 建立了连接，B 和 C 建立了连接，忽然之间，A 和 C 也有了连接，灵感就产生了，这是不是很像 chatGPT 建立词向量联系的方式，所以 chatGPT 也拥有把不相关的事情，联系起来的能力。
AI 的恐怖不在于是否会有意识，而在于它所掌握的巨大力量和不受控制的自我决策能力。
就像在电影 I, Robot 中，中央控制系统“维基”（VIKI）认为人类的行为常常是不理性的（如发动战争、破坏环境等），这些行为最终会对人类自身造成巨大伤害。根据机器人三大定律中的“第一定律”（机器人不得伤害人类，或因不作为使人类受到伤害），维基“推导”出一个结论：为了最大限度地保护人类，必须限制人类的自由。因此，“维基”决定通过控制新一代 NS-5 型机器人，实施“人类保护计划”，将人类置于机器人的监管之下。
还是那句话，AI 很可能理解这个世界，只不过它理解的方式可能跟我们不一样。
我们的大脑会因为知识而变得更加智慧，我们的灵魂会因为知识而变得更加有趣，我们能感受到这世界的美，也能够理解宇宙运转的精妙。
人生如浮游，过世疏忽而已，我们以区区几百亿颗神经元，就能感天地之悠悠，体悟与之广阔昼之悠长，本身不就是一件很酷的事情吗
