deepseek、智能涌现与无尽阵
题图由我厂AI生成
deepseek、智能涌现与无尽阵
一、大“赌”大赢
你要发财，有的时候，就是要敢“赌”，就是敢冒风险。
比如deepseek是不是风口，敢不敢“赌”？
比如现在买房子，将来会不会涨，敢不敢“赌”？
如果你要赢，那你就要有判断力，那么就要多学习，提升自己的认知，看得比别人要远。
当大部分人觉得这个东西成功概率只有30%的时候，你通过学习，掌握了远比别人多的信息和专业知识，你就可以把这个概率拉升到70%。
30%是大众看到的，40%是你自己通过努力学习，提升认知获得的。
那么你就能在大部分人觉得这个事情是低概率事件的时候，就做出判断，赢得先机。
在别人看来，你是在“赌”，但是在你看来，那是把握了“高概率事件”。
这个跟人工智能的算法是类似的，你要把握“高概率事件”，才能赢。
Deepseek的出现，扯掉了很多人的最后一块遮羞布。
有些人居然以为chatgpt 3.5是开源的，deepseek是在这个基础上改的。
你可以不懂人工智能，拜托你能不能百度一下？
你不会认为openAI里面带个open两个字，chatgpt3.5就是开源的吧？
就算你不想百度，你看看新闻，你也会知道马斯克经常怼openai，说它们是closeAI。
Chatgpt 3.5不开源，而且连发论文，都藏着掖着，不透露一点关键信息。
再不济，你可以看看我前面写的两篇文章，讲的已经很清楚了。
这些工作都不做，就是懒，就是不认真，完全是一个糊弄的态度，都谈不上说能力这回事了。
这种态度和认知，怎么指望你能赢？
难怪还多人输得连裤子都没有了。
你很努力，你敢赌，但是你判断力差，就是最后一把输光。
很多人研究人工智能，其实他并不是想从事人工智能这个行业。
他是想研究思维方式，从而提升他的认知，改造他的学习，这样他可以在其它的领域能获得洞见，获得比较大的成功。
人工智能的原理和人脑的原理并不一样。
人工智能是以算力作为基础的，本质是把电力变成算力，然后把算力变成智力的工程。
如果你觉得人脑和人工智能的原理一样，那么请1秒钟计算3.14159265的开方。
人脑并不善于计算，但是计算机可以很快算出来。
这个就好像一个是油车，一个是电车，都能跑，表面效果一样。
但是油车是烧的油，是化石能源，驱动靠的是热力学原理。
而电车，靠的是电池，驱动靠的是电学原理。
但是人工智能里面的很多原理，其实我们是可以借鉴的。
就像油车和电车的很多能量转换，有类似效果一样。
今天我们就讲一个神奇的概念：涌现。
二、智能涌现
涌现，并不是大模型出现之后才有的概念。
在凯文.凯利的《失控》一书中，就介绍了涌现的概念。
这可是1994年的书，已经是30年前的书了，但是思想非常前瞻，现在依然值得一看。
对于涌现，最粗略的概念，就是亚里士多德说的，整体大于部分。
比如说，有一个东西，由两部分组成的，这两部分都是1，你怎么加，都是2。
但是涌现不是这样的，是1+1>2，会多出来一个部分。
多出来的，是原来每个部分都没有的特性，这就说明涌现出现了。
怎么会这样呢？
涌现，实际上是自然界固有的现象，并非在智能领域才出现。
比如说，我们讲黑火药，配比是一硫二硝三木炭。
你只要按照这个配比，它就爆炸力惊人，这是硫磺、硝石、木炭都没有的特性。
典型的1+1>2了。
再说青铜，就是铜锡合金。
实际上，纯铜是紫红色，很软的一种金属，锡也是很软的一种金属。
但是，青铜，就很硬，可以做鼎，也可以做刀剑。
《周礼·考工记》记载:
六分其金而锡居一，谓之钟鼎之齐。
五分其金而锡居一，谓之斧斤之齐。
这里面的“金”指的是“铜”，就是说，铜和锡，6:1，可以做钟鼎，5:1，可以做斧钺。
这就是涌现出了铜和锡都没有的特性。
再说“钢”，其实指的是是含碳量百分比介于0.02%至2.11%之间的铁碳合金的统称。
如果是纯铁的话，其实比较软，也不锋利。
铁里面，含有一定碳，那么做出来的武器，就会特别坚固且锋利。
在古代，“削铁如泥”这件事情是存在的。
古人不知道这个原理，而且含碳量十分难把握，那么铸造的大量的刀剑，含碳量没把握好，就很脆。
但是，个别的刀剑，因为运气好，含碳量刚刚好，就可以对那些没做好的刀剑“削铁如泥”。
著名的大马士革钢，原产地其实在印度。
就是因为那个铁矿好，制作工艺刚好可以制作出钢来，那是当时的“核心机密”。
钢，体现了铁和碳都没有的特性，也是一种“涌现”的体现。
有一种涌现，是要数量非常非常多的时候，才会涌现出某种特性。
很多人喜欢用“量变引起质变”来做解释，其实这样讲太粗略了，像万金油一样。
数量多，也是要讲配比的，配比实际就是“结构”。
你配比不对，数量再多也没法涌现，就像钢的含碳量一样。
比如说你搞几万斤铜，再搞几万斤锡，你堆在一起，能变成青铜吗？
当然不行。
那么对于训练大模型来说，语料的配比，实际上是核心机密。
同样的语料，你配比不对，就没有什么效果。
那么智能的涌现呢？
这个就上面讲的整体大于部分，要稍微复杂一些。
比如说蜜蜂，每只蜜蜂都没有特别高的智能，但是蜜蜂是怎么躲过大灭绝时代，存活到现在的呢？
虽然每只蜜蜂没有太高的智能，但是蜂群则体现出很高的智能。
每只蜜蜂，它们只是按照几条简单的规则行事，但是在蜂群角度，就涌现出了复杂的行为和智能，就是凯文凯利说的“蜂群智能”。
同样，在市场经济中，就是买、卖、价格。
最简单的几个规则，则可以形成巨大复杂的市场，养活比原来多得多的人，超市里面商品琳琅满目。
这也是一种涌现。
openai就是发现了大模型的这种特性。
比如chatgpt 4o，它在回答的时候，并不是说openai给它喂了多少问题，它就回答多少问题，死记硬背，而是从来没有给它喂的问题，它也能回答。
这就是智能的涌现。
最典型的例子是，就是它会胡编乱造，这就是涌现的体现，只不过对人类来说是负面的。
当然，chatgpt4o这种预训练模型，涌现体现在直觉上，简单的说就是一步思考，也叫快思考。
deepseek r1这种推理模型，是多步思考中体现出了智能涌现。
就是著名的顿悟时刻，aha moment。
那么继续发展下去，谁也不知道会涌现出一个什么东西。
三、智能涌现的几个等级
智能的涌现，分为几个阶段：语言级，常识级，知识级，直觉级，推理级。
首先说语言级，就是大模型要学会说话，也可以做翻译。
这个看起来很简单，其实超级难，是世界级难题。
用传统计算机的方法死活搞不定。（比如符号主义的思路）
一句话，你按照主谓宾定状补这样的规则来框，是不够的。
语言的规律，太混杂了，千变万化。
比如说，小明今天买了个苹果，到底是水果还是苹果手机，还要结合上下文来看。
这个方面，大模型学的是最快的。
因为每个语料里面，都有各种语法、语义的规则，信息密度高，大模型很快就学会了。
Openai 的Gpt1大概就属于这个级别，开源的。
第二个，就是常识级。
花是红的，草是绿的，掉到河里是要淹死的。
比如说，小红和小明两人今天晚上去看了电影《哪吒2》，她觉得电影很好看。
那么，请问，这里的“她”指的是谁？
是小红。
其实完全有可能小红是男生，小明是女生，那么这里的“她”指的应该是小明。
或者两个都是女生，那么这里的“她”就有二义性了，可能是小红，可能是小明。
为什么是小红？
因为在常识里面，小红指的是女生，小明指的是男生。
这一切，源于你写小学作文的经历，常识。
这个就是常识，这种大模型学的是第二快的。
因为这种常识在语料中非常多。
多说一句，很多人其实就是缺乏常识。
Openai 的Gpt2大概就属于这个这个级别，开源的。
这个东西，看起来很神奇，但似乎用处不大。
第三个，知识级
就是各种学科的知识，比如物理化学数学历史代码等等。
这个就是知识级。
知识，是要建立来常识的基础上的。
很多知识，是默认你懂得常识的。
比如有的题目，里面有汽车和火车，但是题目有个隐含前提，就是火车比汽车跑得快。
你不懂这个，这题目就做错了。
有些偏远地区的小朋友，从来没坐过火车，就可能答错。
这不是他不够聪明，而是他没经历过。
《让我们荡起双桨》里面：
海面倒映着美丽的白塔，四周环绕着绿树红墙。
什么叫海面倒映着美丽的白塔，啥叫绿树红墙？
这其实是指北京的北海公园，你没去过，你完全搞不懂是啥。
以前小学生作文还写什么少年宫，很多人完全不知道，啥叫少年宫啊，没见过啊。
这都是小事，还有职场升迁的经验。
没人告诉你，你一开始就是错的，因为你们家没一个人在社会上做到一定位置。
偏远地区的小朋友和穷人的孩子，真的要额外付出太多的努力了。
大概到这个级别，就有些用处了，openai也不开源了。
第四个，就是直觉级，就是一步思考，也叫快思考。
比如一瓶20度的水和另外一瓶20度的水混合，是多少度？
这个里面就包含常识、知识和一步思考。
第五，就是推理级，这个就是多步思考，也叫慢思考。
就是把多步思考串联起来，就是deepseek目前做到的。
本质就是“思维片段”的空当接龙。
最后，我们说一下财富的涌现。
比如说，你有100套房，如果你采用一定的方法和资产配比的话，它体现出来的并不是100套房的价值，而是远高于这100套房的价值，而且会有自动增值的一些神奇特性。
房产无尽阵的最后一关，就是涌现。
一些大公司，为什么可以活那么久？
他们一直都有各种项目。
其实有些项目，他们是有规划的。
但是很多项目，他们在规划的时候，根本不知道，都是后面在做的过程中突然冒出来的。
就像我也不知道deepseek会突然这么火，你只要走在正确的方向上，各种奇迹会突然涌现出来。
四、结语
Deepseek的出现，就是一种涌现的体现。
Deepseek只是结果，不是原因。
这里面，肯定是有某种创新的机制在发生作用。
因为不只是deepseek做到了，还有阿里qwen,kimi 1.5,豆包也做到了。
你只要走在正确的方向上，你可能不知道一个东西什么时候会出现，甚至不知道会出现什么东西。
但是你知道，一定会出现。
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那个时候deepseek还没火，现在看来，我们确实押赛道很准的。
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