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，一种行为往往能够触发另一种行为，进而形成一系列的连锁反应。例如，当我们对芯片市场进行投资或开发时，网络市场的繁荣与否也会受到影响。同样地，如果我们在网络领域寻求机会，那么PCB市场的走势也会成为我们关注的焦点。进一步地，当我们的业务扩展到PCB领域时，机房的规模和配置也会成为我们需要考虑的因素。同样的逻辑 applies to the power and coal sectors. This chain reaction highlights the interconnectedness of different parts of the electronics industry and the potential impact that one sector can have on another.
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分析。与传统的人类思维方式相比,AI思维具有更高的精确性和速度,能够处理大量的数据和信息,并在短时间内得出结论。然而,AI思维也有其局限性,它无法像人类思维一样具备创造性、想象力和情感体验,因此在某些领域,人类思维仍然具有不可替代的优势。
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，因为其他九人的动向将直接影响到你下一步的棋路。面对这样的挑战，即使是人工智能领域的佼佼者——阿尔法狗，也会感到无所适从。因为它所需要的信息量急剧增加，而这也意味着它需要更强大的计算能力和更高的学习效率来应对。因此，对于像阿尔法狗这样的AI来说，如何在这场 ten-player showdown 中保持优势，确实是一个值得深思的问题。
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。
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