GPT学习的结果就是有帽子的要给。

【 在 GABA 的大作中提到: 】
: 这样应该公平多了吧
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其实有个数学的问题很有意思。就是数学的证明增加了新知识了吗？证明的基础都是已知和公认的公里，被证明的结论的真假其实已经包含在这些公理之中。

【 在 yilongzhen 的大作中提到: 】
: 看来你没做过仿真，做过就不会这么说了，编故事的能力也是后台人设定的代码执行而已，而且一定不会超出人设定的范围，这里范围内，有些是人没有遍历而已。机器永远不会自己超出代码的设定的范围。打个比方，比如，有30个门，人类因为精力有限，只搜查了10道门，可以根据这10道门的特征，程序员写出来让GPT自动搜索剩下的20道门。这20道中，符合前10道门所具备的特征范围内的，机器肯定能完成。但是如果第18道，出现新的特征，比如需要新的工具才能解决，那么机器就不会了，只有人类把这个新的工具解决的代码重新加入进去，那么第18道才能进行下去。很多不知道新工具代码加进去的人看来，GPT好像是创新了，解决新问题了...。但实际根本不是，还是人先设定的。所以GPT可以做人类做不到的事，但是不能做范围之外的事。
:    当然，程序员还可以写代码让GPT更像人类一些，比如还是18道新特征，可以预先用代码写出遇到新特征的话，做模糊判断，如果这个新特征并不影响搜索门的关键条件，就忽略过去继续进行。外人看来，GPT有智能了，但其实这个模糊判断也不过是人类写的代码而已。总之，GPT一定是在人的设定下而已。不会像人一样真的能有完全新的条件下评估和解决问题的能力。你说的编故事的能力就类似我说的模糊判断的代码而已，当然更复杂一些。看起来更像智能罢了，大体是用类似神经网络的方法，用已有数据训练出来的。
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