简单说说为什么我认为chatgpt是真正的人工智能。
我做过机械设计做过程序控制，以前的程控可以说都算是应激反应:每一个输入都有反馈或者回应，没有输入程序控制就会停止。而chatgpt可以说不是程序的应激反应。而是在发展筹措能力。换句画说以前的人工智能没有中枢神经，只有末端的反射神经。而GPT算是真正给了人工智能一个大脑。我让百度的文心一格给画了一个简单的画。虽然漏洞百出，比如有两个舌头，他的食物其实什么都不是，但是却真实的在筹措，进一步说在“思考”。电脑程序最不缺的就是时间和试错能力，早晚它会正确的！如果我让gpt每天定时让它问自己100个关于人类发展的问题并自己回答这个问题。再把工业权限给它，他几十年的会毁灭人类。。。
直至目前公开的对话AI仍存在严重缺陷。虽然是由AI读取大量数据，可以给出像模像样的答案，但也存在很多致命性错误。很难说AI真正理解了问题和自己用于作答的词汇的“含义”。
通过梳理“ChatGPT”等对话AI出现的诸多错误，就可以发现机器要达到真正的智能所面临的核心技术课题。
事实上，领先一步的ChatGPT的基础是基于AI的大型语言模型，该模型建立在谷歌开发的被称为“Transformer”的技术之上。
谷歌和微软都强调，通过同时使用搜索和生成自然语言的功能，可以根据网上的最新信息生成语句。反过来说，对话AI此前一直不擅长追逐最新信息。
ChatGPT等的大型语言模型，每次更新信息内容时，都需要重新读取数量庞大的文献数据。因为很难频繁更新，所以模型内保存的信息大多比较旧。
除了上述的问题外，对话AI还存在根本性的课题。目前推出的对话AI基本上都很难说已经可以理解自己所使用的词汇的概念、含义、事物或现象的因果关系等“逻辑”。正因为如此，才会反复出现简单的事实误认。
例如，向ChatGPT询问“哥哥和姐姐有什么不同”时，得到的回答是“虽然兄弟姐妹关系因家庭结构和出生顺序不同而存在差异，但哥哥通常比姐姐年龄大”。之所以给出这样不知所以然的答案，是因为没有“理解”哥哥、姐姐等词语的概念、相互之间的关系、家庭构成等全局情况。
之所以会出现这样的错误，是因为现在使用的绝大部分语言模型是机器学习型AI。因此，使用的语言基本上是单词和短语的“排列”，机器通过读入数量庞大的过去的文献来识别排列类型。然后再计算出各类型出现的概率，寻找出接在问题之后的概率较高的字符串并加以显示。
也就是说，聊天AI不过是根据读取数据找出概率高的词序，并不是理解单词、语句的“含义”以及家庭成员之间的关系等“常识”。因此，它不擅长回答那些不理解意义和常识就难以回答的问题。
由于不擅长逻辑，因此Chat GPT也不擅长简单的计算。让它做任意4位数之间的乘法，大都会算错，并且反复输入相同算式时，总是给出错误的答案。
也就是说，现有的聊天AI不适合用于调查事实。而应该仅限于在不管内容的真实性和准确性，只需要自动生成自然语句和软件程序等文字列的目的时使用。
对话型AI缺乏“常识”和“道理”也源于根据数据以归纳法方式探索相关类型的机器学习型AI的弱点。
兼具常识和逻辑思考的新一代AI如何才能实现？参考人类儿童自然掌握语言、空间认识及社会关系等的过程，让计算机学习逻辑和常识的研究正以脑科学家和认知科学家也参与的跨学科途径推进。另外，也有将在第2次AI浪潮下失败的人类输入逻辑和常识与尖端的深层学习相融合的尝试。
关于通过机器实现与人类接近的智能这一长期目标与现有AI技术的差距，开拓深层学习基本技术的美国Meta首席AI科学家、纽约大学教授Yann Lucan形容道：“目前先别说人类，就连猫狗的智能都远未达到”。
我们不能因为看到对话AI的流畅文章就误以为AI智能已经接近超越人类的“特异功能”（Singularity）。人类的科学技术在达到这一水平之前还需要实现众多突破。
如果AI能达到人的智能程度，那不就创造了另外一种外形不同的人，人是由女娲造的（这不是明明白白），不是由人造的。所以人不可能成为神一样的存在，所以人不可能使AI达到人的智能程度。 确切的说，人工智能不用发展高度的“智能”就能毁灭人类。因为人类在他的行动目标之内。就想我们走路从来不考虑蚂蚁一样，因为你的目的是走而不是毁灭。人工智能也是一样，只要它的逻辑点在这，而他又有行动能力，有工业支撑，人类几乎就完蛋。 我也注册问了几个问题，回答就像你说的没有深刻理解语词含义
把它当个智能交互的搜索引擎比较好，有标准答案的很赛 目前看，更像一个搜集归纳信息的搜索引擎 我还是喜欢《疑犯追踪》里的人工智能TM
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