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“刚才华华被人摸了一下，你怎么看？”
“如果你去询问律师，他不会认为这是一件对的事情。”
…………
然后，白秋白问老张：“我和青山这段对话，你觉得怎么样？”
老张想了一想：“很好呀，无懈可击。
青山很聪明。”
白秋白笑了：“人类和机身大多数对话都是这样的模式。
人类无法辨认机身是否真的理解自己的提问，他的回答没有明显错误，可以理解为圆滑，这恰恰是问题的所在。
机身有庞大到数百亿的关键词联想脚本，一般人类的提问，他们在半秒钟之内就能通过关键词搜索出答案，这种答案多达上百种，他们也许只是随机选择。”
“你的意思是说，青山回答你的问题，都是你们设计好的？”
“也不能说青山不具备人工智能。
他也许理解了我的问题，这种理解和人类大致相同。
或者他虽然没有真正理解我的提问，但是可以通过‘关键词’模拟出合适的回复。
这被称为弱人工智能。”
老张和夫人被绕晕了。
老张夫人学化工出身，逻辑能力强，她想了想：“青山不是已经回答你的问题了吗？怎么叫可能理解你的问题，可能没有理解呢？那我们人和人的对话，不也是这样的吗？你其实没有办法知道对方是否真的理解自己的提问啊，很多也是根据常识来回答的啊。”
“我想想应该怎么解释。”
白秋白努力让自己的解答能让大家听懂，“人工智能的难题就是因为人类世界有比较复杂的规则，就是所谓的常识吧。
比如A对B说‘她走了’，B回答‘也好，那个世界更纯洁’，人类一听这样的对白，就明白这里的‘走’是‘死’的意思。
但是，要让机身能清晰理解‘走’是‘死’，而不是离开此地，并不容易。
现在机身似乎可以理解大多数这样的对白，甚至可以听懂地方笑话段子，和一些根据常识可以理解的词汇。
比如‘BloodyMary’，机身会明白你指的是一种鸡尾酒。
因为除了知识库，我们还设计了庞大的常识库，用关键词匹配。
常识库涵盖了至少一个图书馆的藏书内容，以及人类世界各个时期的电影、重大事件、方言隐喻等内容。
这也是我们公司最宝贵的财富之一。
我现在对华华说一句‘有点想听王菲的声音’，她肯定知道我说的‘王菲’不是本世纪初的著名歌手，而是我们公司的一个员工王菲，她歌声很好听，每年的员工联谊大会都会上台演唱。
华华的资料库里除了通用百科，还有特制的、符合机身主人需要的资料。
“如果不是因为人类世界表达隐喻过于复杂，其实弱人工智能的问题在上世纪就可以解决。
机身的智能有自己的长处，你们听说过MY吗？上世纪由斯坦福大学研究小组开发，用于人类血液疾病诊断的辅助医疗系统。
MY的成功就是因为它有一系列推理链，而且可以对用户提供的各种信息做出自己的判断。
比如用户血液检测是阳性，这里面包含着假阳性可能，MY就会根据用户表现的某种症状做进一步推理和匹配，包括其他检测数据以及病史、基因检测数据。
在上世纪，MY诊断结果的准确率就已经和人类专家相当，高于普通医生的水平，但是谁也不能说MY就和人类专家一样，毕竟它没有系统的医学专业领域知识，这就是人工智能日后新的发展分支。”
“你说的让我想起了本世纪20年代类似ChatGPT的那种大型语言模型编写，主要依赖于数据支持发展到现在，机身还停留在那个阶段吗？”
张太发问。
“您连那个老古董都知道呀，厉害了。”
白秋白认真地朝张太看了一眼。
“毕竟也是理工人嘛，它对搜索引擎的精准度贡献还是巨大的。”
张太微笑，扯回话题，“机身应该比那个更高级吧，我记得ChatGPT虽然发展迅猛，一代产品错误很多，尤其是数学。
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