既然nlp不是真ai，真ai该如何呢？

我一直都很关注AI的发展。我也很震撼于各种新奇的成果。有个点我一直很关注，那就是nlp。毕竟图灵实验嘛，这能代表是真人或非真人。

    但很遗憾，似乎不太行，任何一个AI都不太行。

    我略微学习过nlp。我知道其实他们搞的也从不是啥真正的AI，而是成句概率。

   什么意思呢？就是比如现在这样:
        我好想___。

     怎么才能成句呢？
  词组有:“没有”，“开门”，“南辕北辙”
      我好想没有？我好想开门？我好想南辕北辙？

    输入更多词组到数据库，AI学习后，他会知道“我好想开门”的成句概率最高，所以他会说这个。

   而当我们问AI问题时。

   你吃饭吗？
  三个回答: “我吃了”，“他不爱我”，“图书馆周三开业”

    AI学习后会知道，“我吃了”是成句最高概率的回答。

   是的，nlp不是真AI，只是在寻觅成句的最高概率。

    所以我开始在思考，如何才能成为真AI呢？

    首先就要有记忆。这个AI能做到。其次对记忆进行整理，形成概念。
    就像，看到海洋，会想到蓝色，会想到广阔，想到波涛。
   
    这个现在通过各种神经网络的算法，也是略微能做到了。


    但似乎还是差一点？

   我认为是两点，“主观偏见”，以及“比较”。

     先来说说主观偏见。我这里的偏见是一个中义词。主要指的是两个意思。
    一是 ，哪部分“记忆”容易被“回忆”，哪部分“记忆”难被“回忆”。
    二是， 对于一个客观概念，容易“联想”到他的哪些“属性”。

    比如，一样是去黄山玩。小明记着的是美景，其他不记得。小王不记得美景，但却对旅途里和小美一起单独歇息喝柠檬水记忆犹新。

    还有比如两个人人生生平基本差不多。但a一直记着一些游戏上的事，b一直记着一些班上的八卦，c记着一些画画的事。
      如果你让a，b，c想些其他事他们也能想到，但他们总是忍不住想到自己在意的那些事。这就是不同人对不同记忆的深浅。

    第二个则很好理解，比如有的人看到柠檬，想到的是甜，有的人想到确实酸。有的人甚至想到钱，因为他家卖柠檬茶。

    但那个卖柠檬茶的，确实也知道柠檬还有“酸”这个属性，他并没有遗忘。只是他很在意挣钱，所以他看到“柠檬”，忍不住就想到家里的好生意。

    而这种对不同事与物记忆深浅不同，属性感觉不同，使得不同人“开启对话话题”时，也有所不同。

    上文说的是“主观偏见”，下文再谈谈“比较”。

    因为人类会去进行 “比较”，所以我们有所谓“三观”这种东西。

    比较不仅仅是说同类事物间的比较，而是跨类事物间的比较 。

   因为我们人建立起某做“评价体系”，所以我们有了三观，这个“三观”可以将世间万物全部联系在一起。

   比如在以前，有些人很信基督啥的。他就会说，你这个东西，做这个事，是不虔诚，是好，是不好。而那个事，就会说这是虔诚。
   比如苏联以前，他就会说你发表这个言论是如何如何，你这个东西小资或者不小资。

    这其实是类似的。就是一个统一的“评价体系”。我在这不谈论“评价体系”正确与否。

   但我想说，成年人基本都建立起自己的评价体系，所以导致可以在面对世间万物，万事时，给自己的评价。
    看到有人出轨，是好还是坏？看到有人喜欢喝咖啡，怎么看？哪种事叫做“好”？哪种事又叫做“坏”？

   AI现在运用神经网络，可以把很多概念联系在一起，但是很多名词，还是分散地存在自己硬盘里而已，自身并没有统一的评价体系。没有统一的评价体系，那他就只是一个大号百度百科而已。

    评价代表什么？评价代表着我们个体对这件事，这个东西的主观偏见。从而体现我们的好恶，这才像人。

    每个脑里总有个“好”区和“坏”区。

   有的人觉得，啊，摇滚在“坏”区，动漫在“好”区，那种穿着很另类的在“好”区，油腻大叔在“坏”区。

    确实不是那么泾渭分明，但模模糊糊，差不多有这种感觉。但AI没有。所以AI只是模仿，即使他说着最偏见的话，也只是模仿。

    那如何给AI建立一个“比较体系”，如何“比较”呢。

    那就得来说说“比较”本身。

   对事物评价，要看这三点，“是否可比较”，“是否可量化”，“是否可测量”。

    什么叫，可量化？在本文的意思里，可量化意味着是否可以数字化。比如天气热或冷，我可以把他转化为温度数字表示，24℃，-12℃。
     量化后，就是数字了。数字自然可以比较。

     再说下测量。比如天气这么热，我们如何测量呢？我们觉得很多大学生都不喜欢毛概，怎么测量呢怎么统计呢？我觉得对面这人生气了，怎么测量呢？怎么统计呢？
    我觉得这个社会都很拜金，怎么测量呢？怎么统计？

   测量有的可以用利用科技的进步去测量。但有的则不可，只能去抽样统计，但这就将会有误差。而判断别人是否生气之类的，生气度多少，这个更难测了，只能凭感觉。

    再说说比较。手机CPU多牛这种是很简单比较的，但有些东西却很难比较。他可能是牵扯的太多，也可能是本身就很抽象。

    比如两首歌，到底谁好听，这个很难比。画画也是，小说也是。
   所以导致，当比较这种“抽象事物”时，我们都是用间接的事去比较。

    比如歌，我就比下载量。小说，我比版税。但不管下载量，票房呀，版税多少。这都无法证明文艺作品本身优劣。
      
     还有比如两家体量差不多的上市公司，到底谁家好，（财务都没造假，很坦白）。这种就属于牵扯属性过多，也是很难比较，永远只能大概大概。
       通常这时，调研的人会建模，然后预估可能相关的变量，属性，然后加进来。
     接着是拟合，再接着是乘上权重，期待差不多。

   但，这就对吗？其实不对了，后面已经完全变成数字游戏。还是很难说明两家公司本身孰优孰劣。故依然发生很多很有潜力的公司被牛逼国际投资人错过的案例。

   所以综合来说，评价事物，就要依靠三个工具。“是否可比较”，“是否可量化”，“是否可测量”。

    但日常生活时，“是否可量化”很多时候是没有用的。反而应该看“对事的敏感”。

     比如小明看到两条新闻。一条是一行文字，讲小明的idol薪资减少了一半。
   
      他哦了一声，翻动下一条。
     
     第二条是一条视频，里面的idol很委屈，今天在综艺上被主持人言语羞辱！！！
     （PS，只是开玩笑）

     但小明看视频后，还是怒不可遏，今天一整天都不好了，他无法接受idol那样被对待！

     是的，人类不是理性机器，实际生活我们几乎从不运用“量化”去评判事物，而是依靠这事对我们情绪的影响而且评判事物。
     

    其实我想说，别管啥三观，什么人生观，价值观，世界观。一切都是“比较”，都是“偏见”，都是“个人好恶”，立场而已。
      
    因此，有了跨事物比较这种情况的出现。比如“钓鱼”，“画画”，“跑车”，这三个毫无相关的事和物。人们还是会比较，不管是真的有比较，或者内在在心里比，然后归类到“好”的那一part，或“坏”的那一part。

    但，这种比较，只要能符合内心想法时，我们都觉得很“顺畅”，没啥。但要是出现重大bug，重大错误时，我们便会破防。

     比如一个人，很爱画画，啥事都能往艺术扯扯。但结果，发现自己最爱的艺术家，居然是剽窃！而艺术协会里，几乎个个都是傻逼。他发现自己追求的事，追求的艺术地位，特么原来是这样。

    那此时，他就会破防了。

   虽然我们还是说，艺术协会好不好，老艺术家好不好，和画画本身无关呀！
      但人类很爱联想的。他看到这周遭这样时，他忍不住就会对自己追求的艺术有了怀疑。

    这种就像你伤心时，感觉全世界都在责备你一样。
     人就是这样一种生物，喜欢“跨类比较”。你的心情，和今天的天气，是不能比较的。老板的炒菜好吃不好吃，和你的心情也是不能比较。
      然而无奈，人类还是太爱联想，所以强行能进行比较了。

    而人工智能AI呢？他就不会这样，每种不同概念，泾渭还是过于分明。

    想不那么分明，就得建立一个统一的“比较体系”。从此，他才可以真的“类人”。

     这样出来的AI自然是有缺点。他一定会说些让某些人不喜欢的东西。但正因此，这样才是真正类人呀！！
      真正的人，不可能三观永远紧随大流。

    个人认为，这种“跨类比较体系”，现行技术应该还是能实现的。

     当然，还是那句话，我不懂AI，只是说个自己的想法，嘿嘿。

     就当我在瞎扯淡就行。

    再补充一句，为何我没有说到“计算”，“思考”，“决策”。因为我觉得这种只是想或不想的问题而已。
      价值才是基础，而决定价值的是我们内在自身已经形成的“比较体系”。

在小明眼里:
    去广州发展有a，b，c，d优点缺点，去深圳有z，x，c，v优点缺点 。
      在小林眼里却不是，缺点其实是优点，优点反而没太紧要。

    最终决定他们觉得广州好还是深圳好的，并不是他们基于那些因素而做出的深度思考和计算。而是一开始的内在心理偏好。

    有的人就是喜欢某事物。他自己觉得自己很理性，言之凿凿很有条理分析一大堆。但最终选择时，却让人大跌眼镜。

     而且计算机也会分析呀，也会计算。计算机只是没法去分析无数据化的事物。

     比如董事长出轨他秘书，这事对股价影响多少？没法数据化  。但假如计算机建立他的主观评价体系，那依然可以评的。

    会不会计算，并不是“人格化”的象征。
     “价值观，倾向，偏见”，这些才是人格化的象征 。

而一旦让AI拥有这些，而不再是理中客地输出百度百科内容，也不是模仿学习一些不知何谓的“傲娇”“冷酷”句子。
     而是AI实打实的建立起“比较体系”后，对某类事物很“偏爱”，比如书法，比如摩托车，比如钓鱼。对某一类人很讨厌，对某一类事很支持。例如很典型的身份政治。
      AI会忍不住一直说某些东西的好话，忍不住辱骂某些事物，某些人。

      而我们调试AI时，对这方面过度忤逆他，会致使AI的不满。

    这时AI真的就蛮像人了已经。

   甚至，程度也可以调。设置一个“文静性格AI”,这个AI就不怎么辱骂，但会用沉默表达不满之类的。
     而“性格暴躁AI”，则会直接骂人。
     
     
    我大致知道nlp是咋搞的，所以我还是认为我本文这个东东，依然是当前技术可以实现。



     不过我这个有个难点，虽然我说的这个东西可以实现，但有个前置的技术却没实现。那就是句义理解。正如我前文所说，AI现在做的只是匹配，看看这个问题用哪个回答最好。
      而句义理解是什么？句义理解是要从句子里抽象出苹果这个概念，还要抽象出“好吃”。
       然后再通过我本文一直在说的“评价体系”让AI对“苹果好吃”本身这件事做出他的一个主观评价，主观回答。
       然而遗憾的是，现在句义理解还不能实现。
       故本文要成为现实，只有等“句义理解”技术成功。只要能做到“句义理解”了，那再用我本文一直说的“评价体系”，出来的AI，绝对绝对极具人格化。

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把nlp看成npy还有救吗，

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中文房间

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没文化，看不懂

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看不懂。nlp更是闻所未闻

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nlp大概属于AI的分支

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NLP也是AI来着，现在的AI好像基本都是类似的深度学习吧
Kobe哥提出的这种更像是一种理想性的类人AI，表现得出好恶，也就是某种意义上有了情感？
实际上这样的AI也有NLP，NLP作为一个必要的组成部分本身是不会包含好恶的设置的，所以我感觉Kobe哥说的应该是AI在NLP基础上增加了对特定事物的偏好？
@相以 ）

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nlp是个啥？

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试图堤岸

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摊牌了领钱