浙江
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昨天我寫高考結束后，你這輩子的考試才剛剛開始。
有好幾個讀者，看了第三個話題，看了我把人腦劃分成內存和硬盤不同區域的比方之后。
都不約而同的問了同一個問題，那就是怎么看黃仁勛，以及辛頓對文科的看法？
按照老黃的說法，語言才是未來，而你昨天卻說，語言只是硬盤。
這里面的分歧在哪里？
好，我們今天就來把這中間的分歧，理順。
首先，我糾正一個細節。
老黃說的是英語文學是未來，他說的不是文科是未來。
我們有些讀者，聽人家說話，你只聽個話頭，就自顧自的開始發酵了。
他講英語文學，你理解成漢語言文學，進而延展到整個文科，最后你來問我，老黃說文科是未來，問我怎么看。
你首先應該查證下老黃的原話到底是什么，上下文是什么，不要自己發酵。
那么，你完整的看過老黃訪談的上下文，你就會清楚，他講的是編程這件事。
我們過去編程，是怎么編的？
是你要掌握一門程序語言，比如C，比如JAVA。
在工作的過程中，我們常常會發現，一個精通C語言的工程師，往往無法完成來自于市場部門的需求。
這里面很大程度上，是因為人和人的溝通，出了問題。
所謂不是你不懂程序，是你不懂市場，不懂需求。
這個時候，我們就設立了一個崗位叫產品經理。
這個人，你必須懂市場，懂需求，你也要懂技術，你來作為市場與研發之間的橋梁。
那么這樣就夠了么？
事實上你會發現不夠，你會發現有很多人性上的問題，于是就需要部門經理，需要項目經理。
也就是說，你想一想，一家公司創業的時候，有沒有這么多角色？
沒有。
通常就倆老板，一個負責打市場，一個負責搞技術，他們倆人就可以開工了。
那么說明，在這個時候，那個負責搞技術的老板，他其實是能夠一個人身兼產品，項目，研發多種職能的。
也就是說，他的溝通是沒問題的，他上可以與人溝通，自然語言；下可以與機器溝通，程序語言。
可是，伴隨著企業擴大，我們不可能大量復制老板這種多面手的人才。
人家有這個本事，干嘛要給你打工呢？
也就是說，你招來的人，他就是殘缺的，他只是精通C語言，他不懂市場，不懂需求，不懂人性。
于是你就要搭一個班子，用多個人，湊一個六邊形戰士，來模擬昔日那一個創始人的角色。
好，這是過去的傳統的研發企業的架構。
那么老黃在說什么？
老黃說，有了AI之后，你不需要搞這么復雜。
AI精通程序語言，AI像孫猴子一樣，無性，它都不是個人，它哪兒來的人性。
于是你不需要考慮那么多問題了，什么誰來負責精通程序語言，誰來負責操心這個精通程序語言的人，今天心情好不好。
不需要了。
你提需求就可以了，只要你能把需求描述清楚，數字員工就會7*24小時，不知疲倦，沒有情緒的不斷的給你輸出結果反饋，直到你滿意為止。
那么這個時候，什么變成了程序語言？
自然語言自身，就成為了程序語言。
這就是黃仁勛說的，什么叫編程？說話就叫編程，把話說清楚，就叫編程。
于是他開玩笑說，英語文學專業的學生，在未來，比計算機學院的學生，更像一個碼農。
因為未來的碼農，所謂的編程能力，不是你掌握C語言的能力，恰恰是你把話說清楚的能力。
我想，第一個誤解，到這里為止，已經被我拆解得很清楚了。
那么，第二個誤解，為什么你的發散是有問題的。
原因有兩條。
1、互聯網的英文世界的數據量，遠大于中文。
你平日里習慣了的那個中文互聯網，其實只是互聯網的一個很小的部分，整個互聯網的大部分數據，是英文構成的。
而且，更重要的是，我們工作，研發，所需要的數據，絕大部分都是英文版。
包括我們國內的碩博士，發論文，發的都是英文版。
也就是說，盡管我們是人口大國，但實際上，包括我們自己的技術人員在內，也是在給英文數據庫，英文互聯網添磚加瓦。
那么這就使得，基于英文交流的AI的效率更高。
因為你基于中文等于要翻譯一道，你的那個AI模型，要么它就只在中文資料庫里遍歷，這樣范圍就很窄。
要么，它去全球英文資料庫里找，回頭再翻譯成中文給你，這就很燒token。
明白我這個表達么？
就像C語言不會給你開發一個中文版一個道理。
所以，你漢語言文學的造詣很深，對你使用AI來編程有什么幫助么？
沒有。
于是你發酵的第一個環節，就斷了。
2、絕大多數文科，訓練的并不是語言。
文科的范圍是很廣泛的，有很多文科教你的是知識，不是語言。
老黃表達的是說，只有語言的邏輯訓練，思辨訓練，語言邊界訓練，表達訓練的那一部分，才有益于AI編程。
其他的，你說你掌握了一堆的文科知識點，那你和AI是競爭關系，你是被它取代的關系。
它背法條比你溜多了。
到這里為止，第二個誤解，我想我也講清楚了。
那我們再來看第三個誤解，語言是否等于智慧？
辛頓，作為AI教父，他從來沒有說過語言=認知。
他沒說過這句話。
這句話，是大家不看原文，不看人家表達的上下文，以訛傳訛，就像瞎傳黃仁勛的話，最后傳出來的一句怪話。
辛頓作為深度學習奠基人，他最大的貢獻，是不再把語言看成單一的符號，而是把語言看成生物。
只要大語言模型基于人類語言，海量堆數據，量變就會引起質變，從而生發智能，像生物一樣長出來智能，也就是今天你看到的人工智能。
所以辛頓的觀點和黃仁勛是一樣的，他也認為，如果你認知過人，你見識過人，你不只是一個呆頭呆腦的技術人員，你具備深厚的人文素養，是有利于你適應AI時代的。
請務必聽明白對方的表達。
他說的不是你掌握了語言，就掌握了智慧，他說的是，你掌握了智慧，你就能很好的操控語言。
are you ok？
第三個誤區里的人，倒果為因了。
辛頓是研究機器學習的教授，他不是研究人類教育的教育學家。
辛頓說的掌握語言就可以催生智慧是有前提的，前提是無限堆卡，海量統計。
他說的是電腦可以從下往上打通，他說的不是人腦也可以從下往上打通。
你那個人腦怎么給我無限堆卡？
馬斯克給你腦后插管？黃仁勛給你腦后接很多卡，給你接個算力中心？干啥？再把你送進核電站給你無限供電？
你當自己奧特曼啊。
通過大語言模型催生智慧，對你那個肉體凡胎的小身板，是胡扯的。
咱們的人腦原理，是反過來的。
是你有了智慧，你才會更好的掌握語言，這就是我昨天第三個話題提到的，1：299。
咱們人腦里的硬盤區域，也就是你脫口而出的那個話，那個語言，只占了1/300。
更多的數據其實你表達不出來的，或者說，來不及說，就在腦子里一閃而過了。
你心領神會的數據，你大腦里內存區域的數據，占了299/300。
關于這個道理，六組在壇經里說的很清楚。
不立文字，不是不用文字。
立是執著的意思，不立文字，是讓你不要執著于文字。
老和尚用手指月，你要看的是月，不是那個手。
月，就是我昨天講的，人腦內存區域的數據，手，是人腦硬盤區域的數據。
硬盤區域的數據只是個引子，引子引向的，是內存區域，是那個月。
那東西太快了，欲辯已往言，它一瞬間就沒了。
佛陀拈花，迦葉微笑，內存區域的數據只在那電光火石的一瞬間。
沒有辦法留下文字，那一瞬間的智慧和你擦肩而過，你笑了，你抓住了，沒笑的，都不知道發生了什么，機緣已經錯過了。
所以無論佛陀在世的時候，還是孔子在世的時候，都說過同一句話。
語言只是個藥引子，它不是藥本身。它只是硬盤里的數據，它不是內存里的數據。
內存里的數據是一瞬間心領神會的，教育教育，不是讓你死記硬背增加硬盤數據，而是通過硬盤數據，來觸發你的機緣。
讓你本自具足，與生俱來的大腦里的內存區域里的智慧，蘇醒。
所以，語言從來都不是我們人類智慧的載體，而是我們人類智慧的遺體。
蘇格拉底甚至終身都在反對文字，他覺得書面文字會削弱人的記憶力，思考力，質疑批判思辨力。
因為他知道那只是藥引子，那不是藥。
可文字還是蓬勃發展了幾千年，為什么？因為它好保存，好復制呀。
智慧這東西沒法復制沒法保存的，蘇格拉底，佛陀，孔子，死了就死了，沒有了呀。
弟子們為啥把老師的話記錄下來？因為要留著藥引子，去繼續催發新生代的智慧。
所以，你現在還覺得有矛盾么？
沒有的，我梳理清楚之后，你會發現，啥分歧都沒有，無非你討論的是哪個部分。
是機器的部分，還是人的部分，是人腦中的內存區，還是硬盤區。
當你的腦子清爽了之后，你看啥都是一目了然的。
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