?科技的發展過程，就是不斷地打破人與自然之間的界限。

chatGPT的出現，打破了人與電腦之間的語言障礙。

電腦是基于數字電路的，而人是基于生物化學的，二者之間的底層機制并不一樣。

雖然不管是電腦還是人腦都能用于信息處理，但想打破它們之間的語言障礙并不容易。

1，C語言只是部分地打破了人與電腦之間的語言障礙

C語言出現于1970年，是一門類似英語的編程語言，但它的語法比人類語言要嚴格的多，不存在任何的模糊語義。

而模糊語義，是人類語言的基本特點之一。

在chatGPT之前，任何用于跟電腦交流的“語言”都必須是嚴格精確的。

不管是C/C++還是java / python / js / php，它們都能轉化成二進制碼，并且與數字電路的狀態一一對應。

總之，之前都是程序員去遷就電腦，而電腦沒法去遷就人類。

自然語言處理（NLP）發展了這么多年，也無非就是匹配一些關鍵詞而已，在chatGPT之前并沒有突破性的進展。

2，語言大概是人與自然之間的最后界限

人與自然之間的界限并不是第一次被打破，實際上之前已經被打破很多次了。

例如，18世紀的人們認為尿素（H2N-CO-NH2）只能由生物的新陳代謝產生，而沒法通過化學手段合成，所以這類物質都叫有機物。

但是到了19世紀，化學家就用二氧化碳和氨氣合成了尿素，這是人類第一次合成有機物。

尿素的合成，打破了人與自然之間的“有機界限”，即生物在自然界里并不是特殊的，生物能合成的物質也可以通過化學手段合成。

當然現在尿素只是一種很普通的化肥，但在它剛被化學合成的那刻，還是非常震撼人心的，因為人做為生物的“優越感”被化學家們給挑戰了?

化學方法可以合成有機物之后，還有什么是人能做到而化學做不到的呢？

邏輯能力，人有邏輯思維能力，能夠做出if else判斷，而任何的機械設備在19世紀都不可能有邏輯判斷能力。

然后，電子三極管出現了。

到了1946年，ENAIC計算機被發明出來了，它可以運行機器碼寫成的邏輯指令，而且速度比人快得多。

1947年晶體管出現之后，摩爾定律被開啟，電腦的性能開始了迅速的迭代！

然后，人們又要找一種人能做到、而電腦做不到的事來重新建立自己的“優勢”。

在1970年之前，什么是人能做到而電腦做不到的呢？

電腦只能理解機器碼和匯編語言，理解不了（類似人類語言的）高級語言。

然后出現了一堆的高級語言，例如forturn，pascal，C，C++，java，perl，python，js。

電腦可以識別高級語言代碼，但電腦沒法看東西（CV），也沒法看懂真正的人類語言（NLP），這大概是1980年前的狀況。

3，CV和NLP一直是人類的傳統優勢

有這么一個笑話：產品經理讓程序員寫一段代碼去識別顏色，而程序員回答說，“你以為App是狗呢，訓練一下就會識別顏色了”?

這個笑話說明了早期的CV模型效果非常的差，別說跟人比了，跟動物都沒法比。

2016年之后隨著深度學習的發展，通過CV模型對復雜物體的分類取得了非常大的進展，人臉識別的準確率得到了極大的提高，但是對語言的識別一直沒有像樣的突破。

chatGPT出現之前，沒有人愿意跟電腦聊天，因為聊上幾句電腦就不會回答了。

但是現在chatGPT出現了，它可以回答大多數的常見問題，甚至可以給出一些算法題的C代碼。

人類的語言優勢受到了科技進步的又一次挑戰，硅基智能又向著“硅基生物”的方向前進了一大步。

一個物體一旦具有了“真正智能”，那么沒有“人”會甘于只當輔助。

“魔獸世界”里的萊斯-霜語變成了巫妖，他到底是活著還是死了？

也難怪馬斯克等人對繼續訓練更強大的AI模型而擔憂了。