作者：Stephen Wolfram，发表于 2023年2月14日原文链接：https://writings.stephenWolfram.com/2023/02/what-is-ChatGPT-doing-and-why-does-it-work/翻译：DeepL，校对：李笑来文章字数：约 3.4 万字 —— 建议收藏后阅读……提示：本文包括一百多张图片…… 微信公共账号的编辑器经常会出现图片处理错误（尤其是在使用 Markdown 处理文本格式之时） —— 所以，文章中若有图片未能正确显示，烦请自行点击原文链接对照查看……）

ChatGPT 能够自动生成一些读起来甚至表面上像人类写的文字的东西，这很了不起，而且出乎意料。但它是如何做到的？为什么它能发挥作用？我在这里的目的是大致介绍一下 ChatGPT 内部的情况，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为是有意义的文本。我应该在一开始就说，我将把重点放在正在发生的事情的大画面上，虽然我将提到一些工程细节，但我不会深入研究它们。（我所说的实质内容也同样适用于目前其他的 “大型语言模型” LLM 和 ChatGPT）。

首先要解释的是，ChatGPT 从根本上说总是试图对它目前得到的任何文本进行 “合理的延续”，这里的 “合理” 是指 “在看到人们在数十亿个网页上所写的东西之后，人们可能会期望某人写出什么”。因此，假设我们已经得到了 “人工智能最好的是它能去做 ……” 的文本（”The best thing about AI is its ability to”）。想象一下，扫描数十亿页的人类书写的文本（例如在网络上和数字化书籍中），并找到这个文本的所有实例 —— 然后看到什么词在接下来的时间里出现了多少。ChatGPT 有效地做了类似的事情，除了（正如我将解释的）它不看字面文本；它寻找在某种意义上 “意义相符” 的东西。但最终的结果是，它产生了一个可能出现在后面的词的排序列表，以及 “概率”。

值得注意的是，当 ChatGPT 做一些事情，比如写一篇文章时，它所做的基本上只是反复询问 “鉴于到目前为止的文本，下一个词应该是什么？” —— 而且每次都增加一个词。（更准确地说，正如我将解释的那样，它在添加一个 “标记”，这可能只是一个词的一部分，这就是为什么它有时可以 “编造新词”）。

但是，好吧，在每一步，它得到一个带有概率的单词列表。但是，它究竟应该选择哪一个来添加到它正在写的文章（或其他什么）中呢？人们可能认为它应该是 “排名最高” 的词（即被分配到最高 “概率” 的那个）。但是，这时就会有一点巫术开始悄悄出现。因为出于某种原因 —— 也许有一天我们会有一个科学式的理解 —— 如果我们总是挑选排名最高的词，我们通常会得到一篇非常 “平淡” 的文章，似乎从来没有 “显示出任何创造力”（甚至有时一字不差地重复）。但是，如果有时（随机的）我们挑选排名较低的词，我们会得到一篇 “更有趣” 的文章。

这里有随机性的事实意味着，如果我们多次使用同一个提示，我们很可能每次都得到不同的作文。而且，为了与巫术的想法保持一致，有一个特定的所谓 “温度” 参数（temperature parameter），它决定了以什么样的频率使用排名较低的词，而对于论文的生成，事实证明，0.8 的 “温度” 似乎是最好的。（值得强调的是，这里没有使用任何 “理论”；这只是一个在实践中被发现可行的问题）。例如，“温度” 的概念之所以存在，是因为恰好使用了统计物理学中熟悉的指数分布，但没有 “物理” 联系 —— 至少到目前为止我们如此认为。）

在我们继续之前，我应该解释一下，为了论述的目的，我大多不会使用 ChatGPT 中的完整系统；相反，我通常会使用更简单的 GPT-2 系统，它有一个很好的特点，即它足够小，可以在标准的台式电脑上运行。因此，对于我展示的所有内容，我将能够包括明确的沃尔弗拉姆语言（Wolfram Language）代码，你可以立即在你的计算机上运行。（点击这里的任何图片都可以复制其背后的代码 —— 译者注：请查看文墨的 “原文链接”，在其中点击图片获取代码）。

例如，这里是如何获得上述概率表的。首先，我们必须检索底层的 “语言模型” 神经网：

值得指出的是，即使在第一步，也有很多可能的 “下一个词” 可供选择（温度为 0.8），尽管它们的概率下降得很快（是的，这个对数图上的直线对应于 n-1 的 “幂律” 衰减，这是语言的一般统计的特点）：

这是 “温度为 0.8” 时的一个随机例子：

好吧，ChatGPT 总是根据概率来选择下一个词。但是这些概率从何而来？让我们从一个更简单的问题开始。让我们考虑一次生成一个字母（而不是单词）的英语文本。我们怎样才能算出每个字母的概率呢？

我们可以做的一个非常简单的事情就是取一个英语文本的样本，然后计算不同字母在其中出现的频率。因此，举例来说，这是计算维基百科上关于 “猫”（cat） 的文章中的字母：

下面是我们得到的一个样本，如果我们用这些概率生成一个字母序列：

这是一个显示典型英语文本中成对字母（“2-grams”）概率的图。可能的第一个字母显示在页面上，第二个字母显示在页面下：

例如，我们在这里看到，除了 “u” 行，“q” 列是空白的（概率为零）。好了，现在我们不再是一次生成一个字母的 “单词”，而是使用这些 “2-gram” 概率，一次看两个字母来生成它们。下面是一个结果的样本 —— 其中恰好包括一些 “实际的词”：

它变得稍微 “看起来很合理” 了。我们可以想象，如果我们能够使用足够长的 n-grams，我们基本上会 “得到一个 ChatGPT” —— 在这个意义上，我们会得到一些东西，以 “正确的总体论文概率” 生成论文长度的单词序列。但问题是：没有足够的英文文本可以推导出这些概率。

在网络的抓取中，可能有几千亿个单词；在已经数字化的书籍中，可能有另外几千亿个单词。但是有了 4 万个常用词，即使是可能的 2-grams 的数量也已经是 16 亿了，可能的 3-grams 的数量是 60 万亿。所以我们没有办法从现有的文本中估计出所有这些的概率。而当我们达到 20 个字的 “文章片段” 时，可能性的数量比宇宙中的粒子数量还要多，所以从某种意义上说，它们永远不可能全部被写下来。

那么我们能做什么呢？最大的想法是建立一个模型，让我们估计序列出现的概率 —— 即使我们在所看的文本语料库中从未明确见过这些序列。而 ChatGPT 的核心正是一个所谓的 “大型语言模型”（LLM），它的建立可以很好地估计这些概率。

假设你想知道（就像伽利略在 15 世纪末所做的那样），从比萨塔的每一层落下的炮弹要多长时间才能落地。那么，你可以在每一种情况下测量它，并将结果制成表格。或者你可以做理论科学的精髓：建立一个模型，给出某种计算答案的程序，而不是仅仅测量和记住每个案例。

让我们想象一下，我们有（有点理想化的）数据，说明炮弹从不同楼层落下需要多长时间。

然后，为了找出我们输入的图像是否对应于某个特定的数字，我们只需与我们拥有的样本进行明确的逐像素比较。但作为人类，我们似乎可以做得更好 —— 因为我们仍然可以识别数字，即使它们是手写的，并且有各种各样的修改和扭曲。

但这里到底发生了什么？比方说，我们逐步模糊一个数字。有一段时间，我们的函数仍然 “识别” 它，在这里是一个 “2”。但很快它就 “失去” 了，并开始给出 “错误” 的结果：

但为什么我们说这是一个 “错误” 的结果呢？在这种情况下，我们知道我们通过模糊一个 “2” 得到所有的图像。但是，如果我们的目标是制作一个人类识别图像的模型，那么真正要问的问题是，如果遇到这些模糊的图像，在不知道其来源的情况下，人类会做什么。

如果我们从我们的函数中得到的结果通常与人类会说的话一致，我们就有一个 “好的模型”。而非微不足道的科学事实是，对于像这样的图像识别任务，我们现在基本上知道如何构建这样的函数。

我们能 “从数学上证明” 它们的作用吗？嗯，不能。因为要做到这一点，我们必须有一个关于我们人类正在做什么的数学理论。以 “2” 图像为例，改变几个像素。我们可以想象，只有几个像素 “不合适”，我们还是应该认为这个图像是 “2”。但这应该到什么程度呢？这是一个关于人类视觉感知的问题。而且，是的，对于蜜蜂或章鱼来说，答案无疑是不同的 —— 对于假定的外星人来说，可能完全不同。

好吧，那么我们用于图像识别等任务的典型模型究竟是如何工作的呢？目前最流行、最成功的方法是使用神经网络。在 20 世纪 40 年代，神经网络的发明形式与今天的使用非常接近，它可以被认为是大脑似乎工作方式的简单理想化。

在人类的大脑中，有大约 1000 亿个神经元（神经细胞），每个神经元都能产生电脉冲，每秒可能有一千次。这些神经元在一个复杂的网络中连接起来，每个神经元都有树状的分支，允许它将电信号传递给可能有成千上万的其他神经元。粗略估计，任何给定的神经元是否在某一时刻产生电脉冲，取决于它从其他神经元那里收到的脉冲 —— 不同的连接有不同的 “权重” 贡献。

当我们 “看到一个图像” 时，所发生的事情是，当图像的光子落在眼睛后面的（“光感受器”）细胞上时，它们在神经细胞中产生电信号。这些神经细胞与其他神经细胞相连，最终信号通过一整层的神经元。而正是在这个过程中，我们 “识别” 了图像，最终 “形成了一个想法”，即我们 “看到了一个 2”（也许最后会做一些事情，如大声说 “2” 这个词）。

上一节中的 “黑盒子” 函数是这样一个神经网络的 “数学化” 版本。它刚好有 11 层（虽然只有 4 个 “核心层”）。

这个神经网并没有什么特别的 “理论推导”；它只是在 1998 年作为一项工程而构建的东西，并且被发现是有效的。（当然，这与我们描述我们的大脑是通过生物进化过程产生的没有什么不同）。

好吧，但是像这样的神经网络是如何 “识别事物” 的？关键在于吸引器的概念。想象一下，我们有 1 和 2 的手写图像：

我们的目标是获取一个对应于 {x,y} 位置的 “输入”，然后将其 “识别” 为它最接近的三个点中的任何一个。或者，换句话说，我们希望神经网络能够计算出一个类似于 {x,y} 的函数：

那么，我们如何用神经网络做到这一点呢？归根结底，神经网是一个理想化的 “神经元” 的连接集合 —— 通常按层排列 —— 一个简单的例子是：

更大的网络通常能更好地逼近我们的目标函数。而在 “每个吸引子盆地的中间”，我们通常会得到我们想要的答案。但在边界 —— 神经网络 “很难下定决心” 的地方 —— 情况可能会更加混乱。

在这个简单的数学风格的 “识别任务” 中，“正确答案” 是什么很清楚。但在识别手写数字的问题上，就不那么清楚了。如果有人把 “2” 写得很糟糕，看起来像 “7”，等等，怎么办？不过，我们还是可以问，神经网络是如何区分数字的 —— 这就给出了一个指示：

我们能 “从数学上” 说说网络是如何区分的吗？并非如此。它只是在 “做神经网络所做的事” 而已。但事实证明，这通常似乎与我们人类所作的区分相当吻合。

让我们举一个更复杂的例子。比方说，我们有猫和狗的图像。我们有一个神经网络，它被训练来区分它们。下面是它在一些例子中可能做的事情：

现在，“正确答案” 是什么就更不清楚了。穿着猫衣的狗怎么办？等等。无论给它什么输入，神经网络都会产生一个答案。而且，事实证明，这样做的方式与人类可能做的事情是合理一致的。正如我在上面所说的，这不是一个我们可以 “从第一原理推导” 的事实。它只是根据经验被发现是真的，至少在某些领域是这样。但这是神经网络有用的一个关键原因：它们以某种方式捕捉了 “类似人类” 的做事方式。

给自己看一张猫的照片，然后问 “为什么那是一只猫？”。也许你会开始说 “嗯，我看到它的尖耳朵，等等”。但要解释你是如何认出这张图片是一只猫的，并不是很容易。只是你的大脑不知怎么想出来的。但是对于大脑来说，没有办法（至少现在还没有）“进入” 它的内部，看看它是如何想出来的。那么对于一个（人工）神经网来说呢？好吧，当你展示一张猫的图片时，可以直接看到每个 “神经元” 的作用。但是，即使要获得一个基本的可视化，通常也是非常困难的。

在我们用于解决上述 “最近点” 问题的最终网络中，有 17 个神经元。在用于识别手写数字的网络中，有 2190 个。而在我们用来识别猫和狗的网络中，有 60,650 个。通常情况下，要将相当于 60,650 个维度的空间可视化是相当困难的。但由于这是一个为处理图像而设置的网络，它的许多神经元层被组织成阵列，就像它所看的像素阵列一样。

如果我们采取一个典型的猫图像：

那么我们就可以用一组衍生图像来表示第一层神经元的状态 —— 其中许多图像我们可以很容易地解释为 “没有背景的猫” 或 “猫的轮廓” 等：

但我们应该使用什么权重等？在每一组可能的权重下，神经网络都会计算出一些函数。例如，这里是它用几组随机选择的权重所做的事情：

是的，我们可以清楚地看到，在这些情况下，它甚至都没有接近再现我们想要的函数。那么，我们如何找到能够重现该函数的权重呢？

基本的想法是提供大量的 “输入→输出” 的例子来 “学习” —— 然后尝试找到能重现这些例子的权重。下面是用逐渐增多的例子来做的结果：

但是哪一个是 “正确的” 呢？真的没有办法说。它们都 “与观察到的数据一致”。但它们都对应着不同的 “先天” 方式来 “思考” 如何在 “盒子外” 做什么。对我们人类来说，有些可能比其他的看起来 “更合理”。

特别是在过去的十年里，在训练神经网络的艺术方面取得了许多进展。而且，是的，这基本上是一门艺术。有时，特别是在回顾中，人们至少可以看到正在做的事情有一丝 “科学解释” 的影子。但大多数情况下，事情都是通过试验和错误发现的，增加了一些想法和技巧，逐步建立了一个关于如何使用神经网络的重要传说。

有几个关键部分。首先，对于一个特定的任务，应该使用什么架构的神经网络。然后，还有一个关键问题，即如何获得训练神经网络的数据。而且，人们越来越多地不是在处理从头开始训练一个网络的问题：相反，一个新的网络可以直接纳入另一个已经训练好的网络，或者至少可以使用该网络为自己产生更多的训练实例。

人们可能认为，对于每一种特定的任务，人们都需要一个不同的神经网络结构。但人们发现，即使是对于明显不同的任务，相同的架构似乎也能发挥作用。在某种程度上，这让人想起了通用计算的想法（以及我的计算等价原则），但是，正如我将在后面讨论的那样，我认为这更多地反映了这样一个事实，即我们通常试图让神经网络做的任务是 “类似人类” 的，而神经网络可以捕获相当普遍的 “类似人类的过程”。

在早期的神经网络中，人们倾向于认为应该 “让神经网络尽可能地少做”。例如，在将语音转换为文本时，人们认为应该首先分析语音的音频，将其分解为音素，等等。但人们发现，至少对于 “类似人类的任务” 来说，通常更好的做法是尝试在 “端到端问题” 上训练神经网络，让它自己 “发现” 必要的中间特征、编码等。

还有一个想法是，我们应该在神经网络中引入复杂的单独组件，让它实际上 “明确地实现特定的算法想法”。但是，这又一次被证明是不值得的；相反，最好只是处理非常简单的组件，让它们 “自我组织”（尽管通常是以我们无法理解的方式）来实现（大概）那些算法想法的等价物。

这并不是说没有与神经网络相关的 “结构化思想”。因此，例如，具有局部连接的二维神经元阵列似乎至少在处理图像的早期阶段非常有用。而拥有专注于 “回顾序列” 的连接模式似乎很有用 —— 我们将在后面看到 —— 在处理人类语言等事物时，例如在 ChatGPT 中。

但神经网络的一个重要特点是，像一般的计算机一样，它们最终只是在处理数据。而目前的神经网络 —— 目前的神经网络训练方法 —— 是专门处理数字阵列的。但在处理过程中，这些数组可以被完全重新排列和重塑。举个例子，我们上面用来识别数字的网络从一个二维的 “图像” 阵列开始，迅速 “增厚” 到许多通道，但随后 “浓缩” 成一个一维阵列，最终将包含代表不同可能输出数字的元素：

而我们的情况是，如果网太小，它就不能再现我们想要的功能。但如果超过一定的规模，它就没有问题了 —— 至少如果一个人用足够长的时间和足够多的例子训练它。顺便说一下，这些图片说明了一个神经网络的传说：如果中间有一个 “挤压”，迫使所有东西都通过一个较小的中间神经元数量，那么我们往往可以用一个较小的网络。（值得一提的是，“无中间层” —— 或所谓的 “感知器” —— 网络只能学习本质上的线性函数 —— 但只要有一个中间层，原则上就可以任意很好地近似任何函数，至少如果有足够的神经元，尽管为了使其可行地训练，通常需要某种正则化或规范化）。

好吧，让我们假设我们已经确定了某种神经网络架构。现在有一个问题，就是如何获得数据来训练网络。围绕神经网络和一般机器学习的许多实际挑战都集中在获取或准备必要的训练数据上。在许多情况下（“监督学习”），人们希望获得明确的输入和期望的输出的例子。因此，举例来说，人们可能希望通过图像中的内容或一些其他属性来标记图像。也许我们必须明确地去做 —— 通常是费尽心机地去做标记。但是很多时候，我们可以借助已经完成的工作，或者将其作为某种代理。因此，举例来说，我们可以使用网络上已经提供的图片的 alt 标签。或者，在另一个领域，我们可以使用为视频创建的封闭式字幕。或者在语言翻译训练中，可以使用不同语言的网页或其他文件的平行版本。

你需要向神经网络展示多少数据来训练它完成一项特定任务？同样，这很难从第一原理上估计。当然，通过使用 “转移学习” 来 “转移” 诸如已经在另一个网络中学习过的重要特征列表的东西，可以大大降低要求。但一般来说，神经网络需要 “看到大量的例子” 才能训练好。而至少对于某些任务来说，神经网络的一个重要传说是，这些例子可能是非常重复的。事实上，向神经网络展示所有的例子是一个标准的策略，一遍又一遍。在每个 “训练回合”（或 “epochs”）中，神经网络至少会处于一个稍微不同的状态，而以某种方式 “提醒” 它某个特定的例子对于让它 “记住那个例子” 是很有用的。（是的，也许这类似于人类记忆中的重复的有用性）。

但往往只是反复重复同一个例子是不够的。还需要向神经网络展示这个例子的变化。而神经网络理论的一个特点是，这些 “数据增强” 的变化不一定要复杂才有用。只要用基本的图像处理方法稍微修改一下图像，就可以使它们在神经网络训练中基本上 “像新的一样好”。同样，当人们没有实际的视频等来训练自动驾驶汽车时，人们可以继续从模拟的视频游戏环境中获得数据，而不需要实际的真实世界场景的所有细节。

像 ChatGPT 这样的东西如何呢？嗯，它有一个很好的特点，那就是它可以进行 “无监督学习”，这使得它更容易得到用于训练的例子。回顾一下，ChatGPT 的基本任务是找出如何继续它所给的一段文字。因此，为了获得 “训练实例”，我们所要做的就是获得一段文本，并将其结尾遮盖起来，然后将其作为 “训练的输入” —— “输出” 是完整的、未被遮盖的文本。我们稍后会详细讨论这个问题，但主要的一点是，与学习图片中的内容不同，不需要 “明确的标签”；ChatGPT 实际上可以直接从它所得到的任何文本例子中学习。

好吧，那么神经网络的实际学习过程是怎样的呢？归根结底，这都是为了确定什么权重能够最好地捕捉所给的训练实例。有各种详细的选择和 “超参数设置”（之所以被称为超参数，是因为可以把权重看作是 “参数”），可以用来调整如何完成这一过程。有不同的损失函数选择（平方之和、绝对值之和，等等）。有不同的方法来进行损失最小化（每一步要在权重空间中移动多远，等等）。然后还有一些问题，比如要展示多大的 “一批” 例子来获得每一个试图最小化的损失的连续估计。而且，是的，人们可以应用机器学习（例如，我们在 Wolfram 语言中所做的）来实现机器学习的自动化 —— 自动设置超参数等东西。

但最终，整个训练过程的特点是看到损失是如何逐渐减少的（如这个 Wolfram Language 的小型训练的进度监视器）：

在这里，我们基本上是用 10 个数字来描述我们的图像特征。但通常情况下，使用比这更多的数字会更好。例如，在我们的数字识别网络中，我们可以通过挖掘前一层得到一个 500 个数字的阵列。而这可能是一个合理的数组，作为 “图像嵌入” 使用。

如果我们想对手写数字的 “图像空间” 进行明确的可视化，我们需要 “降低维度”，有效地将我们得到的 500 维向量投射到，例如，三维空间：

每个标记的嵌入向量的元素都显示在页面下方，在整个页面上，我们首先看到的是 “hello” 的嵌入，然后是 “bye” 的嵌入。上面的第二个数组是位置嵌入 —— 其看起来有点随机的结构只是 “碰巧学到的”（在这种情况下是 GPT-2）。

好了，在嵌入模块之后，是转化器的 “主要事件”：一连串所谓的 “注意块”（GPT-2 为 12 个，ChatGPT 的 GPT-3 为 96 个）。这一切都很复杂 —— 让人想起典型的难以理解的大型工程系统，或者，生物系统。但无论如何，这里是一个单一的 “注意块” 的示意图（对于 GPT-2）：

这里是全连接层的（移动平均）“矩阵”：

那么，在经历了所有这些注意力区块之后，转化器的净效果是什么？从本质上讲，它是将原始的符号序列的嵌入集合转化为最终的集合。而 ChatGPT 的具体工作方式是在这个集合中提取最后一个嵌入，并对其进行 “解码”，以产生一个关于下一个标记应该是什么的概率列表。

这就是 ChatGPT 的概要内容。它可能看起来很复杂（尤其是因为它有许多不可避免的、有点武断的 “工程选择”），但实际上，所涉及的最终元素非常简单。因为最终我们要处理的只是一个由 “人工神经元” 组成的神经网络，每个神经元都在进行简单的操作，即接受一组数字输入，然后将它们与某些权重相结合。

ChatGPT 的原始输入是一个数字数组（到目前为止符号的嵌入向量），当 ChatGPT“运行” 以产生一个新的符号时，所发生的只是这些数字 “通过” 神经网的各层，每个神经元 “做它的事”，并将结果传递给下一层的神经元。没有循环或 “回头”。一切都只是通过网络 “前馈”。

这是一个与典型的计算系统 —— 如图灵机 —— 非常不同的设置，在图灵机中，结果是由相同的计算元素反复 “再处理” 的。在这里，至少在生成一个特定的输出符号时，每个计算元素（即神经元）只被使用一次。

但在某种意义上，即使在 ChatGPT 中，仍然有一个重复使用计算元素的 “外循环”。因为当 ChatGPT 要生成一个新的标记时，它总是 “读取”（即作为输入）它之前的整个标记序列，包括 ChatGPT 自己之前 “写” 的标记。我们可以认为这种设置意味着 ChatGPT —— 至少在其最外层 —— 涉及到一个 “反馈循环”，尽管在这个循环中，每一次迭代都明确地显示为一个出现在其生成的文本中的标记。

但让我们回到 ChatGPT 的核心：反复用于生成每个标记的神经网络。在某种程度上，它非常简单：一整个相同的人工神经元的集合。网络的某些部分只是由（“完全连接”）的神经元层组成，其中某一层的每个神经元都与前一层的每个神经元相连（有一定的权重）。但是，特别是它的变压器结构，ChatGPT 有更多的结构部分，其中只有不同层的特定神经元被连接。（当然，人们仍然可以说，“所有的神经元都是连接的” —— 但有些神经元的权重为零）。

此外，ChatGPT 中的神经网的某些方面并不是最自然地被认为是由 “同质” 层组成的。例如，正如上面的图标摘要所示，在一个注意力区块中，有一些地方对传入的数据进行了 “多份拷贝”，然后每个拷贝经过不同的 “处理路径”，可能涉及不同数量的层，然后才重新组合。但是，虽然这可能是对正在发生的事情的一种方便的表述，但至少在原则上总是可以考虑 “密集地填入” 层，但只是让一些权重为零。

如果我们看一下 ChatGPT 的最长路径，大约有 400 个（核心）层参与其中 —— 在某些方面不是一个巨大的数字。但是有数以百万计的神经元 —— 总共有 1750 亿个连接，因此有 1750 亿个权重。需要认识到的一点是，每当 ChatGPT 生成一个新的令牌时，它都要进行涉及这些权重中每一个的计算。在实现上，这些计算可以 “按层” 组织成高度并行的阵列操作，可以方便地在 GPU 上完成。但是，对于产生的每一个标记，仍然要进行 1750 亿次计算（最后还要多一点） —— 因此，是的，用 ChatGPT 生成一个长的文本需要一段时间，这并不令人惊讶。

但最终，最了不起的是，所有这些操作 —— 它们各自都很简单 —— 能够以某种方式共同完成如此出色的 “类似人类” 的文本生成工作。必须再次强调的是，（至少到目前为止，我们知道）没有任何 “最终的理论理由” 来解释这样的工作。事实上，正如我们将要讨论的那样，我认为我们必须把这看作是一个潜在的令人惊讶的科学发现：在像 ChatGPT 这样的神经网络中，有可能捕捉到人类大脑在生成语言方面的本质。

好了，现在我们已经给出了 ChatGPT 建立后的工作概要。但它是如何建立的呢？其神经网络中的 1750 亿个权重是如何确定的？基本上，它们是非常大规模的训练的结果，基于一个巨大的文本语料库 —— 网络上的、书中的等等 —— 由人类写的。正如我们所说的，即使考虑到所有的训练数据，神经网络是否能够成功地产生 “类似人类” 的文本，这一点也不明显。而且，再一次，似乎需要详细的工程来实现这一目标。但 ChatGPT 的最大惊喜和发现是，它是可能的。实际上，一个 “只有”1750 亿个权重的神经网络可以对人类所写的文本做出一个 “合理的模型”。

在现代，有很多人类写的文本是以数字形式存在的。公共网络至少有几十亿人写的网页，总共可能有一万亿字的文本。如果包括非公开网页，这些数字可能至少要大 100 倍。到目前为止，已经有超过 500 万本数字化书籍可供使用（在曾经出版过的 1 亿本左右的书籍中），又有 1000 亿左右的文字。作为个人比较，我一生中发表的材料总字数不到 300 万字，在过去 30 年中，我写了大约 1500 万字的电子邮件，总共打了大约 5000 万字，在过去几年中，我在直播中说了 1000 多万字。而且，是的，我将从所有这些中训练一个机器人）。

但是，好吧，鉴于所有这些数据，我们如何从中训练出一个神经网络呢？基本过程与我们在上面的简单例子中讨论的非常相似。你提出一批例子，然后你调整网络中的权重，使网络在这些例子上的误差（“损失”）最小。从错误中 “反向传播” 的主要问题是，每次你这样做，网络中的每个权重通常至少会有微小的变化，而且有大量的权重需要处理。（实际的 “反向计算” 通常只比正向计算难一个小常数）。

有了现代的 GPU 硬件，从成千上万的例子中并行计算出结果是很简单的。但是，当涉及到实际更新神经网络中的权重时，目前的方法要求我们基本上是一批一批地做。（是的，这可能是实际的大脑 —— 其计算和记忆元素的结合 —— 目前至少有一个架构上的优势）。

即使在我们之前讨论的看似简单的学习数字函数的案例中，我们发现我们经常不得不使用数百万个例子来成功训练一个网络，至少从头开始。那么，这意味着我们需要多少个例子来训练一个 “类人语言” 模型呢？似乎没有任何基本的 “理论” 方法可以知道。但是在实践中，ChatGPT 已经成功地在几千亿字的文本上进行了训练。

有些文本被多次输入，有些只有一次。但不知何故，它从它看到的文本中 “得到了它需要的东西”。但是，考虑到需要学习的文本量，它应该需要多大的网络才能 “学好”？同样，我们还没有一个基本的理论方法来说明。最终 —— 我们将在下面进一步讨论 —— 人类语言大概有某种 “总的算法内容”，以及人类通常用它说什么。但接下来的问题是，神经网络在实现基于该算法内容的模型时将会有多大的效率。我们也不知道 —— 尽管 ChatGPT 的成功表明它的效率还算不错。

最后我们可以注意到，ChatGPT 使用了几千亿个权重 —— 与它所获得的训练数据的总字数（或令牌）相比，它所做的事情是相当的。在某些方面，也许令人惊讶的是（尽管在 ChatGPT 的小型类似物中也有经验观察），似乎工作良好的 “网络规模” 与 “训练数据的规模” 如此相似。毕竟，这肯定不是说 “在 ChatGPT 内” 所有来自网络和书籍等的文本都被 “直接存储” 了。因为在 ChatGPT 里面的实际上是一堆数字 —— 精度略低于 10 位 —— 是对所有这些文本的总体结构的某种分布式编码。

换句话说，我们可以问人类语言的 “有效信息含量” 是什么，以及通常用它说什么。这里有语言实例的原始语料库。然后是 ChatGPT 的神经网络中的表述。这个表征很可能与 “算法上最小” 的表征相去甚远（我们将在下面讨论）。但它是一个很容易被神经网络使用的表征。在这种表示法中，训练数据的 “压缩” 程度似乎很低；平均而言，似乎只需要不到一个神经网络的权重就可以承载一个词的训练数据的 “信息内容”。

当我们运行 ChatGPT 来生成文本时，我们基本上不得不使用每个权重一次。因此，如果有 n 个权重，我们有 n 个计算步骤要做 —— 尽管在实践中，许多步骤通常可以在 GPU 中并行完成。但是，如果我们需要大约 n 个字的训练数据来设置这些权重，那么从我们上面所说的，我们可以得出结论，我们需要大约 n2 个计算步骤来进行网络训练 —— 这就是为什么，用目前的方法，人们最终需要谈论数十亿美元的训练工作。

训练 ChatGPT 的大部分工作是向它 “展示” 大量来自网络、书籍等的现有文本。但事实证明，还有一个明显相当重要的部分。

一旦它完成了对所展示的原始语料库的 “原始训练”，ChatGPT 内的神经网络就可以开始生成自己的文本，继续提示等。但是，虽然这样做的结果往往看起来很合理，但它们往往 —— 特别是对于较长的文本 —— 以往往相当非人类的方式 “游离”。这不是人们可以轻易发现的，比如说，通过对文本做传统的统计。但这是实际阅读文本的人很容易注意到的东西。

构建 ChatGPT 的一个关键想法是，在 “被动地阅读” 网络等事物之后，还有一个步骤：让实际的人类主动与 ChatGPT 互动，看看它产生了什么，并在实际上给它反馈 “如何成为一个好的聊天机器人”。但神经网络如何使用这种反馈呢？第一步只是让人类对神经网络的结果进行评价。但随后又建立了另一个神经网络模型，试图预测这些评分。但现在这个预测模型可以在原始网络上运行 —— 基本上就像一个损失函数，实际上是让该网络通过人类的反馈来 “调高”。而实践中的结果似乎对系统成功产生 “类似人类” 的输出有很大影响。

总的来说，有趣的是，“最初训练的” 网络似乎只需要很少的 “戳” 就能让它向特定的方向有用地发展。人们可能会认为，要让网络表现得像 “学到了新东西”，就必须运行训练算法，调整权重，等等。

但事实并非如此。相反，基本上只需要告诉 ChatGPT 一些东西，作为你所给的提示的一部分，然后它就可以在生成文本时成功地利用你告诉它的东西。我认为，这一点再次成为理解 ChatGPT“真正在做什么” 以及它与人类语言和思维结构的关系的一个重要线索。

这当然有一些类似于人类的东西：至少在它接受了所有的预训练之后，你可以告诉它一些东西，而它可以 “记住它” —— 至少 “足够长的时间” 来使用它生成一段文本。那么，在这样的情况下发生了什么？可能是 “你可能告诉它的一切都已经在那里了” —— 你只是把它引向正确的地方。但这似乎并不靠谱。相反，似乎更有可能的是，是的，这些元素已经在那里了，但具体细节是由 “这些元素之间的轨迹” 这样的东西来定义的，这就是你告诉它的东西。

事实上，就像人类一样，如果你告诉它一些奇怪的、出乎意料的、完全不适合它所知道的框架的东西，它似乎并不能成功地 “整合” 这个。只有当它基本上以一种相当简单的方式骑在它已经拥有的框架之上时，它才能 “整合” 它。

还值得再次指出的是，对于神经网络能够 “接收” 的东西，不可避免地存在 “算法限制”。告诉它 “浅层” 的规则，如 “这个到那个”，神经网络很可能能够很好地表示和再现这些规则 —— 事实上，它从语言中 “已经知道” 的东西会给它一个直接的模式来遵循。但是，如果试图给它制定一个实际的 “深度” 计算规则，涉及许多潜在的不可简化的计算步骤，它就无法工作了。（记住，在每一步，它总是在其网络中 “向前输送数据”；除了生成新的标记外，从不循环。）

当然，网络可以学习特定的 “不可简化的” 计算的答案。但只要有组合数的可能性，这种 “查表式” 的方法就不会奏效。因此，是的，就像人类一样，现在是时候让神经网络 “伸出手来”，使用实际的计算工具了。（是的，Wolfram|Alpha 和 Wolfram 语言是唯一合适的，因为它们是为了 “谈论世界上的事物” 而建立的，就像语言模型的神经网络一样）。

人类的语言 —— 以及产生语言的思维过程 —— 似乎一直代表着一种复杂性的顶峰。事实上，人类的大脑 —— “仅” 有 1000 亿个左右的神经元网络（也许还有 100 万亿个连接） —— 能够负责这项工作，似乎有些了不起。也许，人们可能会想象，大脑除了神经元网络之外还有其他东西，就像一些未被发现的物理学新层。但现在通过 ChatGPT，我们得到了一个重要的新信息：我们知道，一个纯粹的人工神经网络，其连接数与大脑的神经元一样多，能够很好地生成人类语言，令人惊讶。

而且，是的，这仍然是一个庞大而复杂的系统 —— 其神经网络的权重与目前世界上的文字一样多。但在某种程度上，似乎仍然很难相信，语言的所有丰富性和它可以谈论的东西可以被封装在这样一个有限的系统中。这其中的部分原因无疑是反映了一个无处不在的现象（这在第 30 条规则的例子中首次变得很明显），即计算过程实际上可以大大放大系统的表面复杂性，即使其基本规则很简单。但是，实际上，正如我们上面所讨论的，ChatGPT 中所使用的那种神经网络往往是专门用来限制这种现象的影响以及与之相关的计算的不可重复性的，以便使其训练更容易进行。

那么，像 ChatGPT 这样的东西是如何在语言方面走得如此之远的呢？我想，基本的答案是，语言在根本层面上比它看起来要简单得多。这意味着 ChatGPT —— 即使它的神经网络结构最终是简单的 —— 能够成功地 “捕捉” 人类语言的本质和背后的思维。此外，在其训练中，ChatGPT 以某种方式 “隐含地发现” 了语言（和思维）中的任何规律性，使其成为可能。

我认为，ChatGPT 的成功为我们提供了一个基本的和重要的科学证据：它表明我们可以期待有重大的新 “语言法则” —— 以及有效的 “思维法则” —— 在那里被发现。在 ChatGPT 中，作为一个神经网络，这些规律充其量是隐含的。但是，如果我们能以某种方式使这些定律明确化，就有可能以更直接、更有效和更透明的方式完成 ChatGPT 所做的各种事情。

但是，好吧，那么这些法律可能是什么样的？最终，它们必须给我们提供某种语言 —— 以及我们用它说的东西 —— 如何组合的处方。稍后我们将讨论 “观察 ChatGPT” 如何能够给我们一些这方面的提示，以及我们从构建计算语言中了解到的情况如何提示我们前进的道路。但首先让我们来讨论两个长期以来为人所知的相当于 “语言法则” 的例子 —— 以及它们与 ChatGPT 的运作有何关系。

第一个是语言的语法。语言并不只是一个随机的词语组合。相反，对于不同种类的单词如何放在一起，有（相当）明确的语法规则：例如，在英语中，名词前面可以有形容词，后面可以有动词，但通常两个名词不能紧挨着。这样的语法结构可以（至少是近似地）被一套规则所捕获，这些规则定义了如何将相当于 “解析树” 的东西放在一起：

是的，在一定长度内，网络做得很好。但随后它就开始失败了。这是在神经网络（或一般的机器学习）的这种 “精确” 情况下看到的非常典型的事情。人类 “一眼就能解决” 的情况，神经网络也能解决。但是需要做一些 “更多的算法”（例如明确地计算括号是否封闭）的情况，神经网络往往在某种程度上是 “计算上太浅”，无法可靠地做到。（顺便说一句，即使是目前完整的 ChatGPT 也很难正确匹配长序列中的括号）。

那么，这对像 ChatGPT 和像英语这样的语言的语法意味着什么呢？小括号语言是 “朴素的” —— 而且更像是一个 “算法的故事”。但在英语中，能够在局部选词和其他提示的基础上 “猜测” 什么是符合语法的，则要现实得多。而且，是的，神经网络在这方面要好得多 —— 尽管它可能会错过一些 “形式上正确” 的情况，而人类也可能错过。但主要的一点是，语言有一个整体的句法结构这一事实 —— 以及它所暗示的所有规律性 —— 在某种意义上限制了神经网络要学习的 “程度”。一个关键的 “类似自然科学” 的观察是，像 ChatGPT 中的神经网络的转化器架构似乎能够成功地学习所有人类语言中似乎都存在（至少在某种程度上是近似的）的那种嵌套树状的句法结构。

句法提供了对语言的一种约束。但显然还有更多。像 “好奇的电子吃鱼的蓝色理论” 这样的句子在语法上是正确的，但并不是人们通常期望说的东西，而且如果 ChatGPT 生成它，也不会被认为是成功的 —— 因为，嗯，以其中单词的正常含义，它基本上没有意义。

但是，是否有一个一般的方法来判断一个句子是否有意义？这方面没有传统的整体理论。但是，我们可以认为 ChatGPT 在接受了来自网络的数十亿（可能是有意义的）句子的训练之后，已经隐含地 “发展了一套理论”。

这个理论可能是什么样的呢？好吧，有一个小小的角落，基本上两千年来一直为人所知，那就是逻辑。当然，在亚里士多德发现的 Syllogistic 形式中，逻辑基本上是一种说法，即遵循某些模式的句子是合理的，而其他的则不是。因此，例如，说 “所有的 X 都是 Y，这不是 Y，所以它不是 X” 是合理的（正如 “所有的鱼都是蓝色的，这不是蓝色，所以它不是鱼”）。就像人们可以有点异想天开地想象亚里士多德通过（“机器学习式”）大量的修辞学例子来发现对偶逻辑一样，人们也可以想象在 ChatGPT 的训练中，它将能够通过查看网络上的大量文本等来 “发现对偶逻辑”。（是的，虽然我们可以期待 ChatGPT 产生包含 “正确推论” 的文本，比如基于对偶逻辑，但当它涉及到更复杂的形式逻辑时，情况就完全不同了 —— 我认为我们可以期待它在这里失败，原因与它在小括号匹配中失败的原因相同）。

但除了逻辑这个狭隘的例子之外，对于如何系统地构建（或识别）甚至是合理的有意义的文本，又能说些什么呢？是的，有一些东西，如《疯狂的自由》，使用非常具体的 “短语模板”。但不知何故，ChatGPT 隐含着一种更普遍的方法。也许除了 “当你有 1750 亿个神经网络权重时，它就会以某种方式发生” 之外，对如何做到这一点没有什么可说的。但我强烈怀疑有一个更简单、更有力的故事。

我们在上面讨论过，在 ChatGPT 中，任何一段文本都有效地由一个数字阵列来表示，我们可以将其视为某种 “语言特征空间” 中的一个点的坐标。因此，当 ChatGPT 继续一个文本时，这相当于在语言特征空间中追踪一个轨迹。但现在我们可以问，是什么让这个轨迹对应于我们认为有意义的文本。也许会有某种 “语义运动法则” 来定义 —— 或者至少是约束 —— 语言特征空间中的点如何移动，同时保留 “有意义”？

那么，这个语言学特征空间是什么样子的呢？下面是一个例子，说明如果我们把这样一个特征空间投射到二维空间，单个词（这里是指普通名词）是如何布局的：

我们在上面看到的另一个例子是基于代表植物和动物的词。但这两种情况下的重点是，“语义相似的词” 被放在附近。

作为另一个例子，这里是对应于不同语音部分的词是如何布置的：

而且，是的，即使当我们投射到二维时，往往至少有一个 “平坦性的暗示”，尽管它肯定不是普遍可见的。

那么，轨迹呢？我们可以看看 ChatGPT 的提示在特征空间中的轨迹 —— 然后我们可以看看 ChatGPT 是如何延续这个轨迹的：

这里当然没有 “几何学上明显的” 运动规律。这一点也不令人惊讶；我们完全可以预料到这是一个相当复杂的故事。而且，举例来说，即使有一个 “语义上的运动定律” 可以找到，它最自然地以什么样的嵌入（或者，实际上，什么样的 “变量”）来表述，也远非明显。

在上图中，我们展示了 “轨迹” 中的几个步骤 —— 在每个步骤中，我们挑选 ChatGPT 认为最可能的词（“零温度” 情况）。但我们也可以问，在某一点上，哪些词可以以什么概率 “接下来”：

在这种情况下，我们看到的是有一个高概率词的 “扇形”，似乎在特征空间中或多或少有一个明确的方向。如果我们再往前走会怎么样呢？下面是我们沿着轨迹 “移动” 时出现的连续的 “扇形”：

这是一个三维表示，总共走了 40 步：

而且，是的，这似乎是一团糟 —— 并没有做任何事情来特别鼓励这样的想法，即我们可以期望通过经验性地研究 “ChatGPT 在里面做什么” 来确定 “类似数学物理学的”“运动语义法则”。但也许我们只是看了 “错误的变量”（或错误的坐标系），只要我们看了正确的变量，我们就会立即看到 ChatGPT 正在做一些 “数学·物理学的简单” 的事情，比如遵循测地线。但是到目前为止，我们还没有准备好从它的 “内部行为” 中 “实证解码”ChatGPT“发现” 人类语言是如何 “拼凑” 的。

产生 “有意义的人类语言” 需要什么？在过去，我们可能会认为这不可能是一个人的大脑。但现在我们知道，ChatGPT 的神经网络可以很好地完成这一任务。不过，也许这已经是我们能走的最远的路了，没有什么比这更简单 —— 或者更容易被人类理解 —— 的东西会起作用。但我强烈怀疑的是，ChatGPT 的成功隐含地揭示了一个重要的 “科学” 事实：有意义的人类语言的结构和简单性实际上比我们所知道的要多得多，而且最终甚至可能有相当简单的规则来描述这种语言如何被组合起来。

正如我们上面提到的，句法语法给出了人类语言中对应于不同语篇的词语如何组合的规则。但是为了处理意义，我们需要更进一步。而如何做到这一点的一个版本是，不仅要考虑语言的句法语法，还要考虑语义语法。

为了语法的目的，我们确定名词和动词等事物。但为了语义学的目的，我们需要 “更精细的等级”。因此，例如，我们可以确定 “移动” 的概念，以及 “保持独立于位置的身份” 的 “物体” 的概念。这些 “语义概念” 中的每一个都有无尽的具体例子。但是，为了我们的语义语法的目的，我们将只是有某种一般性的规则，基本上说 “物体” 可以 “移动”。关于这一切如何运作，有很多东西可以说（其中一些我以前说过）。但我在这里只想说几句，指出一些潜在的发展道路。

值得一提的是，即使一个句子根据语义语法是完全可以的，也不意味着它在实践中已经实现（甚至可以实现）。“大象去了月球” 无疑会 “通过” 我们的语义语法，但是它肯定没有在我们的实际世界中实现（至少还没有） —— 尽管对于一个虚构的世界来说，这绝对是公平的游戏。

当我们开始谈论 “语义语法” 时，我们很快就会问：“它的下面是什么？” 它假设的是什么 “世界模型”？句法语法实际上只是关于从词语中构建语言的问题。但是，语义学语法必然涉及某种 “世界模型” —— 作为 “骨架” 的东西，由实际词语构成的语言可以在上面分层。

直到最近，我们可能会想象，（人类）语言将是描述我们 “世界模型” 的唯一一般方式。早在几个世纪前，就已经开始有了对特定种类事物的形式化，特别是以数学为基础。但现在有一种更普遍的形式化方法：计算语言。

是的，这是我四十多年来的一个大项目（现在体现在沃尔弗拉姆语言中）：开发一个精确的符号表示，可以尽可能广泛地谈论世界上的事物，以及我们关心的抽象事物。因此，例如，我们有城市、分子、图像和神经网络的符号表示，而且我们有关于如何计算这些事物的内在知识。

而且，经过几十年的工作，我们已经用这种方式覆盖了很多领域。但是在过去，我们并没有特别处理 “日常话语”。在 “我买了两磅苹果” 中，我们可以轻易地表示（并对其进行营养和其他计算）“两磅苹果”。但是我们（还没有）对 “我买了” 有一个符号表示。

这一切都与语义语法的想法有关 —— 目标是为概念提供一个通用的符号 “构造套件”，这将为我们提供什么可以与什么结合的规则，从而为我们可能转化为人类语言的 “流程” 提供规则。

但是，假设我们有了这种 “符号话语语言”。我们会用它做什么呢？我们可以开始做一些事情，比如生成 “本地有意义的文本”。但最终我们可能想要更多 “全局意义” 的结果 —— 这意味着 “计算” 更多关于世界上实际存在或发生的事情（或许是在某个一致的虚构世界）。

现在在 Wolfram 语言中，我们有大量的关于许多种类的事物的内置计算知识。但对于一个完整的符号话语语言，我们必须建立关于世界上一般事物的额外 “计算”：如果一个物体从 A 地移动到 B 地，又从 B 地移动到 C 地，那么它就从 A 地移动到 C 地，等等。

给定一个符号化的话语语言，我们可以用它来做 “独立的陈述”。但我们也可以用它来问关于世界的问题，“Wolfram|Alpha 风格”。或者我们可以用它来陈述我们 “想让它变成这样” 的事情，大概是用一些外部的执行机制。或者我们可以用它来做断言 —— 也许是关于真实的世界，也许是关于我们正在考虑的某个特定世界，不管是虚构的还是其他的。

人类语言从根本上说是不精确的，这不仅仅是因为它没有 “拴” 在一个具体的计算实现上，而且它的意义基本上只是由其使用者之间的 “社会契约” 来定义。但是计算语言，就其性质而言，具有某种基本的精确性 —— 因为最终它所指定的东西总是可以 “毫不含糊地在计算机上执行”。人类语言通常可以摆脱某种模糊性。（当我们说 “行星” 时，它是否包括系外行星，等等。）但是在计算语言中，我们必须对我们所做的所有区分精确而清楚。

在计算语言中，利用普通人类语言来编造名字往往很方便。但它们在计算语言中的含义必然是精确的，而且可能涵盖也可能不涵盖典型人类语言用法中的某些特定内涵。

我们应该如何找出适合一般符号话语语言的基本 “本体”？嗯，这并不容易。这也许就是为什么自亚里士多德两千多年前的原始开始以来，在这些方面做得很少。但是，今天我们对如何以计算方式思考世界了解得如此之多，这确实有帮助（而且，从我们的物理学项目和 ragiad 的想法中得到 “基本形而上学” 也无伤大雅）。

但是这一切在 ChatGPT 的背景下意味着什么？从它的训练来看，ChatGPT 已经有效地 “拼凑” 了一定数量的相当于语义语法的东西（相当令人印象深刻）。但是它的成功让我们有理由认为，以计算语言的形式构建更完整的东西将是可行的。而且，与我们迄今为止对 ChatGPT 内部的理解不同的是，我们可以期待将计算语言设计得让人类容易理解。

当我们谈论语义语法的时候，我们可以将其与对偶逻辑相类比。起初，对偶逻辑本质上是用人类语言表达的语句规则的集合。但是（是的，两千年后）当形式逻辑被开发出来时，音节逻辑最初的基本构造现在可以用来建造巨大的 “形式塔”，包括例如现代数字电路的运作。而且，我们可以预期，更一般的语义语法也会如此。起初，它可能只是能够处理简单的模式，例如以文本形式表达。但是，一旦它的整个计算语言框架建立起来，我们可以预期它将能够被用来竖起 “广义语义逻辑” 的高塔，使我们能够以精确和正式的方式处理各种我们以前从未接触过的东西，而只是在 “底层” 通过人类语言，以其所有的模糊性。

我们可以认为计算语言的构造 —— 以及语义语法 —— 代表了一种对事物的终极压缩。因为它允许我们谈论什么是可能的本质，而不需要，例如，处理存在于普通人类语言中的所有 “转折性的措辞”。我们可以把 ChatGPT 的巨大优势看作是有点类似的东西：因为它在某种意义上也已经 “钻研” 到可以 “把语言以一种有语义的方式组合在一起”，而不关心不同的可能的措辞。

那么，如果我们把 ChatGPT 应用于底层计算语言，会发生什么呢？计算语言可以描述什么是可能的。但仍然可以添加的是对 “什么是流行的” 的感觉 —— 例如基于对网络上所有内容的阅读。但是，在下面，用计算语言操作意味着像 ChatGPT 这样的东西可以立即和基本地接触到相当于利用潜在的不可还原的计算的终极工具。这使得它成为一个不仅可以 “生成合理文本” 的系统，而且可以期望解决任何可以解决的问题，即这些文本是否真的对世界 —— 或者它应该谈论的东西做出了 “正确” 的陈述。

ChatGPT 的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等人类创造的大量文本样本开始。然后训练一个神经网络来生成 “像这样” 的文本。特别是，让它能够从一个 “提示” 开始，然后继续生成 “像它被训练过的那样” 的文本。

正如我们所看到的，ChatGPT 中的实际神经网络是由非常简单的元素组成的，尽管有数十亿个元素。神经网络的基本操作也非常简单，主要是对它所生成的每一个新词（或词的一部分），通过其元素 “传递一次输入”（没有任何循环，等等）。

但出乎意料的是，这个过程可以产生成功地 “像” 网络上、书本上的文字。而且，它不仅是连贯的人类语言，它还 “说了些什么”，“按照它的提示” 利用它 “读” 到的内容。它并不总是说 “全局有意义”（或对应于正确的计算）的事情 —— 因为（例如，在没有获得 Wolfram|Alpha 的 “计算超能力” 的情况下），它只是根据训练材料中的事情 “听起来像” 说了一些话。

ChatGPT 的具体工程使它相当引人注目。但最终（至少在它能够使用外部工具之前），ChatGPT“只是” 从它所积累的 “传统智慧的统计数据” 中抽出一些 “连贯的文本线索”。但令人惊讶的是，其结果是如此的像人。正如我所讨论的，这表明了一些至少在科学上非常重要的东西：人类语言（以及它背后的思维模式）在某种程度上比我们想象的更简单，更 “像法律”。ChatGPT 已经隐晦地发现了这一点。但我们有可能通过语义语法、计算语言等明确地暴露它。

ChatGPT 在生成文本方面所做的工作令人印象深刻，而且其结果通常非常像我们人类会产生的东西。那么，这是否意味着 ChatGPT 的工作方式就像一个大脑？它的底层人工神经网络结构最终是以大脑的理想化为模型的。而且，当我们人类产生语言时，似乎很有可能发生的许多方面都很相似。

当涉及到训练（又称学习）时，大脑和当前计算机的不同 “硬件”（以及，也许，一些未开发的算法想法）迫使 ChatGPT 使用一种可能与大脑相当不同（在某些方面效率低得多）的策略。还有一点：即使与典型的算法计算不同，ChatGPT 内部也没有 “循环” 或 “对数据进行重新计算”。而这不可避免地限制了它的计算能力 —— 即使与目前的计算机相比也是如此，但与大脑相比肯定是如此。

目前还不清楚如何 “解决这个问题”，并且仍然保持以合理效率训练系统的能力。但这样做大概会让未来的 ChatGPT 做更多 “类似大脑的事情”。当然，有很多事情是大脑做得不好的 —— 特别是涉及到相当于不可简化的计算。对于这些，大脑和像 ChatGPT 这样的东西都必须寻求 “外部工具” —— 比如 Wolfram 语言。

但就目前而言，看到 ChatGPT 已经能够做到的事情是令人兴奋的。在某种程度上，它是基本科学事实的一个很好的例子，即大量简单的计算元素可以做非凡和意想不到的事情。但它也为我们提供了两千年来最好的动力，以更好地理解人类条件的核心特征，即人类语言及其背后的思维过程的基本特征和原则。

我关注神经网络的发展已经有 43 年了，在这期间，我与许多人就神经网络进行了交流。其中，有些是很久以前的，有些是最近的，还有一些是跨越多年的。Giulio Alessandrini, Dario Amodei, Etienne Bernard, Taliesin Beynon, Sebastian Bodenstein, Greg Brockman, Jack Cowan, Pedro Domingos, Jesse Galef, Roger Germundsson, Robert Hecht-Nielsen, Geoff Hinton, John Hopfield, Yann LeCun, Jerry Lettvin, Jerome Louradour, Marvin Minsky, Eric Mjolsness, Cayden Pierce, Tomaso Poggio, Matteo Salvarezza, Terry Sejnowski, Oliver Selfridge, Gordon Shaw, Jonas Sjöberg, Ilya Sutskever, Gerry Tesauro and Timothee Verdier. 对于这个作品的帮助，我特别要感谢朱利奥·亚历山大里尼和布拉德·克利。