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第17章 我是谁（第4页）

2，这种训练方法就是反向传播，它是深度学习的核心训练方法之一。然而，神经网络存在“黑箱”问题，它由多层神经元组成，大量参数相互作用，决策基于统计规律，人类难以理解其逻辑，也很难解释每一层学习到的含义。人类大脑约有

860

亿个神经元，通过约

100

万亿个神经突触相互沟通协作，其运作原理同样神秘。

2017

年，谷歌的八位计算机专家发表了具有跨时代意义的论文《注意力机制是唯一需要的》，提出的

transformer

模型为后来的大语言模型（如

chatgpt）奠定了理论基础。这篇论文的了不起之处在于提出了自助注意力机制这一数学解决方案，让科学家坚信神经网络能产生类似智能的东西并回答问题。

接下来谈谈计算机回答问题。语言是一个终极概念，日常对话、手语、计算机编程语言、数学等都是语言。数学作为一种语言，具有结构、语法、普世性和精确性，大语言模型能从纯数学中模拟语言结构和模式。概括地说，语言是人类描述世界最简洁有力的工具，而且它远不止是工具，正如维特根斯坦所说“语言的边界就是思想的边界”，人类无法用语言描述未知事物，所以语言是人类思维的总和，大语言模型掌握了语言总和也就掌握了可描述世界的信息。

大语言模型的工作原理是用统计学方法推测下一个字出现的概率。以英文句子“who

is

the

smartest

thinker

so

far?”为例，先将单词分解成最小单位（token），每个

token

与高维空间中的向量相联系，向量有距离和夹角表示语义和语法的相似性或关系。如“man”和“woman”的距离理论上与“king”和“queen”相近，但由于“queen”在英文中有更多含义，所以“king”与“queen”的距离比“man”和“woman”更远。在预测句子中问题的答案时，如“which

professor

is

harry

potters

least

favorite?”，模型会根据计算得出每个结果的概率值，选择概率最大的作为答案，如计算出“snape”的概率为

0.78

分，就会选择“snape”。对于复杂的侦探小说结尾的问题，如根据全文推测凶手，模型需要捕捉每个词的寓意和上下文关系，通过谷歌论文中的数学公式（涉及查询项目

query、键值

key

和向量

va露e，它们有大量参数，经过计算加权组合），衡量不同章节和段落的线索与角色关系，形成对整篇小说的整体理解。所以，大语言模型不仅需要复杂数学，还需要强大的算力支持。

在科学家的信念加持下，大语言模型取得了成功，虽然目前还不是真正意义上的人工智能，但人类向创造智能迈出了坚实一步。

说完这些，才进入真正关于意识的内容。1970

年，生物心理学教授哥登·盖洛普研究动物是否有自我意识。此前已有生物学家进行相关研究，比如把食物放在鸽子够不到的高处，鸽子会把木块移到食物下踩着去吃，但这可能只是本能反应，不能证明鸽子有意识。盖洛普设计了镜像测试实验，以大象为例，大象起初对镜子好奇并触碰，当研究人员在其头上画标记后，大象直接触摸自己头上的标记，而非镜子中的影像，这表明大象能理解标记在自己身上。美国国家地理频道用红毛猩猩重复实验，也得到了相同的结果。这说明很多高级动物和人类一样有自我意识，意识在不同物种间存在阶梯，可能并非神秘莫测，人类也并非特殊，意识是大脑进化的产物，是神经元放电现象，智能是自然进化的结果。

1956

年达特茅斯会议的科学家认定人类能创造智能，70

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