黄仁勋，辛顿联合认证，文科生即将迎来春天？

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昨天我写高考结束后，你这辈子的考试才刚刚开始。

有好几个读者，看了第三个话题，看了我把人脑划分成内存和硬盘不同区域的比方之后。

都不约而同的问了同一个问题，那就是怎么看黄仁勋，以及辛顿对文科的看法？

按照老黄的说法，语言才是未来，而你昨天却说，语言只是硬盘。

这里面的分歧在哪里？

好，我们今天就来把这中间的分歧，理顺。

首先，我纠正一个细节。

老黄说的是英语文学是未来，他说的不是文科是未来。

我们有些读者，听人家说话，你只听个话头，就自顾自的开始发酵了。

他讲英语文学，你理解成汉语言文学，进而延展到整个文科，最后你来问我，老黄说文科是未来，问我怎么看。

你首先应该查证下老黄的原话到底是什么，上下文是什么，不要自己发酵。

那么，你完整的看过老黄访谈的上下文，你就会清楚，他讲的是编程这件事。

我们过去编程，是怎么编的？

是你要掌握一门程序语言，比如C，比如JAVA。

在工作的过程中，我们常常会发现，一个精通C语言的工程师，往往无法完成来自于市场部门的需求。

这里面很大程度上，是因为人和人的沟通，出了问题。

所谓不是你不懂程序，是你不懂市场，不懂需求。

这个时候，我们就设立了一个岗位叫产品经理。

这个人，你必须懂市场，懂需求，你也要懂技术，你来作为市场与研发之间的桥梁。

那么这样就够了么？

事实上你会发现不够，你会发现有很多人性上的问题，于是就需要部门经理，需要项目经理。

也就是说，你想一想，一家公司创业的时候，有没有这么多角色？

没有。

通常就俩老板，一个负责打市场，一个负责搞技术，他们俩人就可以开工了。

那么说明，在这个时候，那个负责搞技术的老板，他其实是能够一个人身兼产品，项目，研发多种职能的。

也就是说，他的沟通是没问题的，他上可以与人沟通，自然语言；下可以与机器沟通，程序语言。

可是，伴随着企业扩大，我们不可能大量复制老板这种多面手的人才。

人家有这个本事，干嘛要给你打工呢？

也就是说，你招来的人，他就是残缺的，他只是精通C语言，他不懂市场，不懂需求，不懂人性。

于是你就要搭一个班子，用多个人，凑一个六边形战士，来模拟昔日那一个创始人的角色。

好，这是过去的传统的研发企业的架构。

那么老黄在说什么？

老黄说，有了AI之后，你不需要搞这么复杂。

AI精通程序语言，AI像孙猴子一样，无性，它都不是个人，它哪儿来的人性。

于是你不需要考虑那么多问题了，什么谁来负责精通程序语言，谁来负责操心这个精通程序语言的人，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，数字员工就会7*24小时，不知疲倦，没有情绪的不断的给你输出结果反馈，直到你满意为止。

那么这个时候，什么变成了程序语言？

自然语言自身，就成为了程序语言。

这就是黄仁勋说的，什么叫编程？说话就叫编程，把话说清楚，就叫编程。

于是他开玩笑说，英语文学专业的学生，在未来，比计算机学院的学生，更像一个码农。

因为未来的码农，所谓的编程能力，不是你掌握C语言的能力，恰恰是你把话说清楚的能力。

我想，第一个误解，到这里为止，已经被我拆解得很清楚了。

那么，第二个误解，为什么你的发散是有问题的。

原因有两条。

1、互联网的英文世界的数据量，远大于中文。

你平日里习惯了的那个中文互联网，其实只是互联网的一个很小的部分，整个互联网的大部分数据，是英文构成的。

而且，更重要的是，我们工作，研发，所需要的数据，绝大部分都是英文版。

包括我们国内的硕博士，发论文，发的都是英文版。

也就是说，尽管我们是人口大国，但实际上，包括我们自己的技术人员在内，也是在给英文数据库，英文互联网添砖加瓦。

那么这就使得，基于英文交流的AI的效率更高。

因为你基于中文等于要翻译一道，你的那个AI模型，要么它就只在中文资料库里遍历，这样范围就很窄。

要么，它去全球英文资料库里找，回头再翻译成中文给你，这就很烧token。

明白我这个表达么？

就像C语言不会给你开发一个中文版一个道理。

所以，你汉语言文学的造诣很深，对你使用AI来编程有什么帮助么？

没有。

于是你发酵的第一个环节，就断了。

2、绝大多数文科，训练的并不是语言。

文科的范围是很广泛的，有很多文科教你的是知识，不是语言。

老黄表达的是说，只有语言的逻辑训练，思辨训练，语言边界训练，表达训练的那一部分，才有益于AI编程。

其他的，你说你掌握了一堆的文科知识点，那你和AI是竞争关系，你是被它取代的关系。

它背法条比你溜多了。

到这里为止，第二个误解，我想我也讲清楚了。

那我们再来看第三个误解，语言是否等于智慧？

辛顿，作为AI教父，他从来没有说过语言=认知。

他没说过这句话。

这句话，是大家不看原文，不看人家表达的上下文，以讹传讹，就像瞎传黄仁勋的话，最后传出来的一句怪话。

辛顿作为深度学习奠基人，他最大的贡献，是不再把语言看成单一的符号，而是把语言看成生物。

只要大语言模型基于人类语言，海量堆数据，量变就会引起质变，从而生发智能，像生物一样长出来智能，也就是今天你看到的人工智能。

所以辛顿的观点和黄仁勋是一样的，他也认为，如果你认知过人，你见识过人，你不只是一个呆头呆脑的技术人员，你具备深厚的人文素养，是有利于你适应AI时代的。

请务必听明白对方的表达。

他说的不是你掌握了语言，就掌握了智慧，他说的是，你掌握了智慧，你就能很好的操控语言。

are you ok？

第三个误区里的人，倒果为因了。

辛顿是研究机器学习的教授，他不是研究人类教育的教育学家。

辛顿说的掌握语言就可以催生智慧是有前提的，前提是无限堆卡，海量统计。

他说的是电脑可以从下往上打通，他说的不是人脑也可以从下往上打通。

你那个人脑怎么给我无限堆卡？

马斯克给你脑后插管？黄仁勋给你脑后接很多卡，给你接个算力中心？干啥？再把你送进核电站给你无限供电？

你当自己奥特曼啊。

通过大语言模型催生智慧，对你那个肉体凡胎的小身板，是胡扯的。

咱们的人脑原理，是反过来的。

是你有了智慧，你才会更好的掌握语言，这就是我昨天第三个话题提到的，1：299。

咱们人脑里的硬盘区域，也就是你脱口而出的那个话，那个语言，只占了1/300。

更多的数据其实你表达不出来的，或者说，来不及说，就在脑子里一闪而过了。

你心领神会的数据，你大脑里内存区域的数据，占了299/300。

关于这个道理，六组在坛经里说的很清楚。

不立文字，不是不用文字。

立是执着的意思，不立文字，是让你不要执着于文字。

老和尚用手指月，你要看的是月，不是那个手。

月，就是我昨天讲的，人脑内存区域的数据，手，是人脑硬盘区域的数据。

硬盘区域的数据只是个引子，引子引向的，是内存区域，是那个月。

那东西太快了，欲辩已往言，它一瞬间就没了。

佛陀拈花，迦叶微笑，内存区域的数据只在那电光火石的一瞬间。

没有办法留下文字，那一瞬间的智慧和你擦肩而过，你笑了，你抓住了，没笑的，都不知道发生了什么，机缘已经错过了。

所以无论佛陀在世的时候，还是孔子在世的时候，都说过同一句话。

语言只是个药引子，它不是药本身。它只是硬盘里的数据，它不是内存里的数据。

内存里的数据是一瞬间心领神会的，教育教育，不是让你死记硬背增加硬盘数据，而是通过硬盘数据，来触发你的机缘。

让你本自具足，与生俱来的大脑里的内存区域里的智慧，苏醒。

所以，语言从来都不是我们人类智慧的载体，而是我们人类智慧的遗体。

苏格拉底甚至终身都在反对文字，他觉得书面文字会削弱人的记忆力，思考力，质疑批判思辨力。

因为他知道那只是药引子，那不是药。

可文字还是蓬勃发展了几千年，为什么？因为它好保存，好复制呀。

智慧这东西没法复制没法保存的，苏格拉底，佛陀，孔子，死了就死了，没有了呀。

弟子们为啥把老师的话记录下来？因为要留着药引子，去继续催发新生代的智慧。

所以，你现在还觉得有矛盾么？

没有的，我梳理清楚之后，你会发现，啥分歧都没有，无非你讨论的是哪个部分。

是机器的部分，还是人的部分，是人脑中的内存区，还是硬盘区。

当你的脑子清爽了之后，你看啥都是一目了然的。
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