【有书】拐点 站在ai颠覆世界的前夜 万维(拐点万维钢PDF)

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本文节选自《拐点万维钢》电子版：

是什么样的、有什么用，你还能说它不“理解”车吗?更重要的是，我认为知道词语之间的关系现是最全面、最深刻的理解。如果一句话用中文说和用英文说意思一样，我们完全可以说具体的语言只是表象，这人句话所对应的数学结构才是本质。语言模型抓住了那个数学结构，这难道不就是最本质的理解吗?现实是，人类中的语言学家并没有抓住语言中所有的结构和关系，这就是为什么他们怎么也不能完全教会机器翻译。GPT的翻译效果比任何用语法规则堆砌出来的翻译程序都好得多，说明GPT比语言学家更懂语言。而语言学家之所以始终没有掌握语言，古因为他们缺少有力的手段。他们需要向GPT学习，借助向量空间去理解语言。他们需要数学。陨那么我们可以开个脑洞。想象一个有多维度的向量空间，人类已知的每个语义都对应着这个

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向量空间中的一个亮点。远远看去，所有语义就如同满天星斗。我们的每一句话都是由若干个语义组成的，对应于向量空间中几个亮点组成的一条曲线。那么每个想法、每首诗、每个故事、每个计谋、每个智能，就都是由和若干条曲线组成的形状。有了疝量空间这个工具，我们就把对智能和思想的研究变成了一种几何学一一也许可以叫“语义几何学”或者“思想几何学”。我设想，假如某个历史典故对应着向量空间中的一个看上去比较简单，但是很紧凑、挺好看的形状，那么我把这个形状在坐标系中平移一下，它的各个语义都变了，但是形状不变，对吧?相当于一个故事的两种讲法。那我是不是可以说，这就是“类比”呢?再进一步，我们可不可以从形状的角度来评估一个令事。比如，你可以专门研究闭合的形状和开放的形状各自对应什么样的故

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事。成语“围魏救赵”是个什么形状?爱因斯坦相对论是个什么形状?它们各自在语义空间中的什么位置?8所有这些问题都非常有意思。语义几何学也许能解释为什么GPT自己学会了真实世界中的一些常识。要知道语义的向量表示不可能是精确的，都会有一定的误差和模糊性。模型完全可以从你教过的语义向量的边缘自行摸索出一些你没教过它的关系出来，它可以用数学方法填补一些空白。我们再大胆一点。已知的语义都对应着向量空间中的亮点，那么你可以想见，癌量空间中必定还有大片大片黑暗的区域。那些区域对应着什么呢?是人类尚未发现的语义吗?这就好像元素周期表一样。科学家刚刚做出元素周期表的时候，上面还有一些空白的位置，对应着理论上应该有，但是尚未被发现的元素。科学家不知道那些元素在哪里，但是可以

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