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封杀这个公式,ChatGPT智商将为零

量子学派  · 公众号  · 科学  · 2023-02-10 22:49

正文



2022年, ChatGPT 问世。

一经出现便掀起滔天巨浪。


如果你跟ChatGPT聊过天,一定会震撼于它所 涉猎极广

既能创造诗歌,也能修改代码。

可以批改作业,还能撰写论文。

写文案易如反掌,给方案不在话下。

......


有人兴奋,有人恐慌。

有人说,它会带来一次新的“ 工业革命 ”。

有人说,它会引发21世纪的“ 新卢德运动 ”。


这其实不是AI第一次向人类展示它的力量。

自动驾驶、MIT主导的人类写字系统、SIRI智能语音助手、AlphaGo......

但这一次,ChatGPT确实惊吓到了人类。


我们能抵挡来势汹汹的AIGC狂潮吗?

人类是不是真的会被ChatGPT取代?


要回答这些问题,让我们先回归数学。

因为ChatGPT背后的核心本质,是“ 贝叶斯公式 ”。




1

什么是贝叶斯公式?


历史有许多天才, 生前籍籍无名,死后众人崇拜

18世纪数学家 托马斯·贝叶斯 也是其中一位。


“贝叶斯”定理源于解决“ 逆向概率 ”问题时写的论文。

在此之前,人们只会计算“ 正向概率 ”。


什么是“ 正向概率 ”呢:

假设袋子里面有P只红球,Q只白球,它们除了颜色之外,其它性状完全一样。你伸手进去摸一把,摸到红球的概率是多少是可以推算出来的


但反过来是否也可以计算,我们可以将它视为“ 逆向概率 ”:

如果我们事先并不知道袋子里面红球和白球的比例,而是闭着眼睛摸出一些球,然后根据手中红球和白球的比例,对袋子里红球和白球的比例作出推测。


这个问题就是 逆向概率问题

通俗地讲,就像一个迷信星座的HR,如果碰到一个处女座应聘者,HR会推断那个人多半是一个追求完美的人。


这就是说,当你不能准确知悉某个事物本质时,你可以 依靠经验 去判断其 本质属性


这个研究看起来平淡无奇,名不见经传的 贝叶斯 也未引人注意。

他写的论文直到他死后的第二年,才由他的一位朋友在 1763年 发表。

明珠蒙尘,就像画界的梵高,画稿生前无人问津,死后价值连城。


为什么贝叶斯定理200多年来一直被雪藏,不受科学家待见?

因为它与当时的 经典统计学 相悖,甚至是“ 不科学 ”的。


经典统计学中,数字规律来源于 随机取样 再行计算。

贝叶斯方法则建立在 主观判断基础 上,你可以先估计一个值,然后根据 客观事实 不断修正。

从主观猜测出发,这显然不符合科学精神,所以贝叶斯定理为人诟病。


1774年,法国的大数学家 拉普拉斯 也看到贝叶斯定理的价值。

不过他知道人类的普遍毛病,总是用传统来反对新思想。
他懒得与人争论,直接给出 数学表达





2

贝叶斯公式是怎么工作的?


贝叶斯定理 简单优雅 深刻隽永

贝叶斯定理并不好懂,每一个 因子 背后都藏着深意。

它到底是如何“为人民服务”的呢?


对于贝叶斯定理,参照上面的公式,首先要了解各个 概率 所对应的事件。

P(A|B)是在B发生的情况下A发生的概率;

P(A)是A发生的概率;

P(B|A)是在A发生的情况下B发生的概率;

P(B)是B发生的概率。


举个例子。


量子妹约定帅哥去爬梧桐山,希望玩到人约黄昏后占点便宜,然而天公不作美,一大早天空多云。



这可怎么办? 60%的雨天的早上是多云的 。帅哥说,不玩了吧。


量子妹当然不甘心,劝说帅哥:

❶多云不见得会下雨,大约30%日子早上是多云的!

❷深圳天气平均一个月才3天下雨,10%的概率而已。


帅哥并不是绣花枕头,非常科学地用“ 贝叶斯公式 ”计算:

用“雨”来代表今天下雨,“云”来代表早上多云。

当早上多云时,当天会下雨的可能性是 P(雨|云)



P(雨|云) = P(雨)·P(云|雨) /P(云)

P(雨) 是今天下雨的概率 = 10%

P(云|雨) 是在下雨天早上有云的概率 = 60%

P(云) 早上多云的概率 = 30%

那么,贝叶斯定理的答案就出来了

P(雨|云) =0.1×0.6/0.3=0.20


帅哥毫无表情地说:今天下雨的概率是 20% ,确实可以去爬山。




3

贝叶斯公式取得人类信任


今天的贝叶斯理论开始遍布一切。从 物理学 癌症研究 ,从 生态学 心理学

贝叶斯定理几乎像“ 热力学第二定律 ”一样放之宇宙皆准了。


物理学家提出了量子机器的 贝叶斯解释 ,以及贝叶斯捍卫了弦和多重宇宙理论。

哲学家主张作为一个整体的科学可以被视为一个贝叶斯过程。

在IT界,AI大脑的思考和决策过程,被更多工程师设计成一个 贝叶斯程序


但贝叶斯诞生以来命途多舛,长期以来因为表面的不科学,并没有得到主流学界认可。


其实在日常生活中,我们也常使用贝叶斯公式进行决策。比如我们到河边钓鱼,根本就看不清楚河里哪里有鱼或者没鱼,似乎只能随机选择,但实际上我们会根据贝叶斯方法,利用以往积累经验找一个回水湾区开始垂钓。









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