文章主题：ChatGPT, 人工神经网络, 模拟人脑, 思维学习过程
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ChatGPT 的问世再次印证了基于人工神经网络等先进技术实现的模拟学习方式能够较好地模拟人脑的思维过程和结构。尽管它在整体上属于黑箱或灰箱模型，但从现有表现来看，其许多方面与人类思维具有高度相似性。例如，它展现出类似顶级智者经过深入学习和丰富人生经验后的顿悟和知识提升现象；同时，它也会偶尔说出明显的错误。此外，在某些领域的认识上，它展现出了相当程度的深刻理解和聪明才智，但在其他领域可能会出现严重的认知障碍和缺陷（这一现象在人类社会中同样屡见不鲜）。
要实现超级通用的人工智能，单靠海量信息的输入和海量数据的训练是远远不够的，这与阿尔法零在围棋等游戏中的表现相去甚远。真实世界，特别是包含人类社会的真实世界，其内部运作机制复杂多变，涉及多层面、多角度、多维度和非线性等因素。这样的复杂性远远超过围棋，更别提通过简单规则的输入去模拟和自主训练了。尽管阿尔法零在围棋等游戏中已经取得了令人瞩目的成就，但对于这种超级通用型人工智能，我们更应该关注训练集中数据的可信度和价值观的选择问题。具体而言，训练的关键点不仅包括详细且正确判断的数据信息的输入与训练，还包括在判断和归类上稍显模糊的信息数据的输入与训练。此外，对于明显错误的信息数据，在判断并标记其错误后的输入与训练也至关重要。换句话说，我们不能只像教学生那样，仅仅告诉他们什么是对的，什么是不对的，还需要教导他们什么是错误的，以及如何识别和应对错误。这样，我们才能帮助他们拓宽知识面，增加知识的包容性、容错性和外延能力，包括泛化能力等。
原内容主要讨论了人工智能在未来的重大突破，尤其是在解决纯数学难题和猜想方面。作者认为，虽然数学知识在逻辑结构上非常深奥，是人类知识体系中的顶尖部分，但是相比物理和社会科学等其他领域，其复杂性较低。因此，通过充分利用现有数学知识，对人工智能进行深度教育（即输入和训练），有望借助人工智能的力量解决一系列数学难题和猜想。作者还指出，这一突破可能提前于超级通用人工智能的出现，让我们期待相关公司能尽早实现这一突破。改写后的内容：人工智能的下一个重大突破或许在于，它能够独立解决许多纯数学问题与数学猜想。尽管纯数学知识在逻辑结构上极为深奥，是我国知识体系中的顶尖部分，但相较于物理学和社会科学等其他学科，其复杂性显然更低。因此，我们有理由相信，通过深度挖掘和利用现有数学资源，人工智能有可能在未来提前实现对这类问题的独立解决。值得一提的是，这一突破或许不会等到超级通用人工智能的诞生，具体哪家公司能率先取得这一重要突破，让我们拭目以待。
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