文章主题：谷歌AI聊天机器人Bard, 股价, 市值, 跌幅
谷歌AI聊天机器人Bard答错问题，股价连续大跌，市值蒸发上万亿。
热恋中的情人眼里果然容不得半点“沙子”，ChatGPT成了大众情人，Bard沦为凡世一尘。
要说出错，ChatGPT的答案也不是百分百正确。
只是在热恋中，所有的缺点都是优点。
AI智能出错来自于瓶颈之一，还有其它瓶颈也会慢慢浮现。
这不是第一次，也不会是最后一次。
……
AI智能由三大要素组成：算数（计算数据）、算力（计算能力）、算法（计算方法）。
一、算数
出错的原因，大部分都来源于算数。
算数来源于信息采集，采集的东西有好有劣，这就需要人工审核。
当人工知识有限时，出错就接踵而来了。
而人工知识会不会有限？答案是肯定的。
于是，就需要更多的人工来严密审核，来防止出错。
正跟我昨天说的一样，AI的出现无非是让一部分人从一个地方挪到了另一个地方。
再来看ChatGPT的算数为何只更新到2021年？
因为，2021年之前的算数采集已经通过了审核，而之后的算数仍在审核的路上。
因此，ChatGPT对于流浪气球的数量、土耳其地震的遇难人数、美国财政部长即将在中国的行程，以及百度文心一言何时问世等方面都一无所知。此外，谷歌Bard的错误导致股票下跌了几个百分点。
现在主流的趋势是尽力与搜索引擎的数据融合（GPT4.0可能会整合），以使算数保持在最新状态。
于是，会有三个数据都需要用到人工审核。
一个是以往的数据，一个是即时的数据，一个是玩家的数据（玩家喂养AI保存下来，或培养起来的数据）。
可以想见，这个算数会越来越庞大，对人工审核是一个极大的考验。
本来想着解放人类，结果发现需要更多的人类来服务于AI。
这就是AI瓶颈之一，也与AI出现的目的背道而驰。
二、算力
算数与算法都离不开算力的支持，这几天市场炒芯片股正是来源于此。
虽然很多芯片公司并不生产AI芯片，但预期这个东西很奇妙，现在没有不代表以后没有。
在电子行业中，一种行为往往能触发另一种行为，进而形成一系列的连锁反应。例如，如果你炒了芯片，那么网络设备制造商可能会因此受益；一旦网络设备制造商的利润上升，他们可能会投资于更多的网络基础设施，从而推动整个网络行业的繁荣。同样的道理，如果炒了网络，个人电脑制造商可能会因此获得更多的市场份额，随着个人电脑销量的增长，他们对原材料的需求也会增加，进而刺激PCB制造商提高生产能力。这样的连锁反应最终可能会影响到整个计算机硬件产业的价值链。此外，从更深层次来看，这种现象反映了产业链中各个环节之间的紧密关联。每一个成功的产业都需要各个环节的协同努力，才能实现最大的经济效益。因此，当一个环节出现问题时，整个产业链都可能受到影响。这也是为什么我们需要关注并积极解决这些问题，以保证整个电子行业的持续健康发展。
算力是一系列的事情，最直观的还是AI芯片。
AI芯片越强大，运转起来越不费力。
如果一名能工巧匠纯手工制作一只瑞士手表需要6个月，那么制作一万只瑞士手表需要五千年。
这这这。
要生产一万只瑞士手表，我们需要雇佣一支由各种专业人士组成的团队，他们各司其职，分工明确。从秒针、分针到时针，再到复杂的齿轮，每个环节都需要精心制作。这样的工作量在经过大约800小时的精心努力后，就可以成功制造出一万只瑞士手表。
这就是效率。
当需要一亿只瑞士手表的时候，很快就能发现原来的一万名普通员工不够用了。
最近，ChatGPT的免费端口已经捉襟见肘，不堪重负，只有避开高峰期才能稍有缓解。
这也印证了，随着ChatGPT用户的增多，需求的增大，算力需要扩容了。
所以，算力是AI瓶颈之二。
三、算法
2019年马云和马斯克进行了一场激辩，马云认为AI可控，马斯克主张AI威胁。
谁是谁非，没有定论。
但双方的观点也都是停留在自己的认知之上，因为未来如何，从来没有标准答案。
说回算法，了解算法可以对AI未来有个大概预期。
所有的算法都逃不开判断两字，而判断语句需要人为设定。
当A=B，B=C，那么A=C，这是人类思维。
AI思维相较于人类思维更为复杂。设若A等于B,B等于C,C等于D,D等于E,E等于F……直到N-1等于N,N等于C,那么根据传递关系,A就等于C。这种思维方式依赖于数学中的集合理论和逻辑推理,能够实现高效的信息处理和决策制定。
包括律法判断，立场判断，道德判断等等。
有多复杂就有多聪明，设定得越全面，越能给人们提供所需的答案。
而百密总有一疏，人类自身的局限，注定了AI不能超越人类的总智慧。
说AI聪明，的确聪明，那是相对于人类个体来说。
AI更像是一个集大成者，始终逃脱不了既往知识以及人为设定的束缚。
我们在围棋上都下不过阿尔法狗，因为阿尔法狗在不断迭代升级。
一个简单的T=T+1代码，即可赋予AI不断升级的功能。
但它离不开人为的设定，以及框框的约束。
若将十张围棋盘合并为一个巨大棋盘，阿尔法狗依然会在原本的361个交叉点下棋，局限于自我范围内，未能洞察外部广阔世界，最终必定会败北。
在围棋的竞技场上，我们曾经见证了两人对弈的精彩瞬间，但当我们将棋局扩展到十人互弈时，情况就变得复杂起来。在这种情况下，每一步棋的决策都至关重要，因为其他九人的走势将直接影响到最终的结果。对于阿尔法狗这样的强大围棋AI来说，面对这样的挑战，其难度不言而喻。在这个棋局中，阿尔法狗所需要做的不仅仅是预测其他九个对手的可能走势，还需要在众多可能性中筛选出最优的策略。这无疑是对阿尔法狗人工智能的一次严峻考验。一旦它的判断出现失误，那么它就可能像人类棋手那样陷入盲目的境地，无法找到合适的应对之道。然而，这就是围棋竞赛的魅力所在。无论是人类棋手还是AI程序，都必须在不断尝试与反思中提高自己的棋艺。只有这样，才能在这个充满变数的棋局中取得最终的胜利。因此，让我们一起期待阿尔法狗在未来的比赛中能够不断进步，为我们带来更加精彩的瞬间吧！
而现实世界又岂止一个棋盘？又何止十人互弈？
AI更像是停留在自己小圈子里，被人类利用的一个辅助工具。
算法来自于人，而人有局限。
所以，算法是AI瓶颈之三。
……
算数太多需要更多人力，算法太多需要更多算力，而人力、算力增多需要付出更高的成本代价。
于是就有了不可能三角：人力、成本、体验。
我们总希望AI能用最少的人力，最低的成本，拥有最好的体验，实际是几无可能。
最多满足两样，即是苍天造福。
AI不神秘，神秘的是人类。
在这个熙熙攘攘、信息爆炸的时代，我们犹如身处洪流之中，被海量的资讯所包围。然而，在这片喧嚣的海洋里，却存在一种让人灵魂深处受到触动的力量，一种仿佛天衣无缝的默契，这正是我们的存在价值。我们关注的学生观点，并非是简单的买卖推荐，而是为了与广大读者共同探讨研究市场的方法。我们需要提醒的是，股市风险无处不在，投资需谨慎决策。
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