疑惑的人会继续问：骰子没有记忆，为什么第一次的结果会“改变”第二次结果呢？?
答案是：没有改变结果，只是改变了“信念” 。
即使扔了两次骰子，我们依然不知道这个骰子是正常的还是作弊的，但我们可以带着这种不确定性向前走，为此需要“猜”这个骰子是正常还是作弊的概率 。这个概率，就是信念 。???????
根据信息的变化，快速更新，体现了某种达尔文式的进化 。????
从这个角度看，AI推理起初或许弱小含混，却有主动适应性，从经验中不断学习，并快速演化 。
以本题为例：第二次扔骰子，从第一次骰子的结果中学习了经验，从而令预测更加精确 。
这个过程还可以不断重复，如同发动机般，从而产生了决策和智能的杠杆效应 。
如前所述，亚里士多德曾经认为，修辞和概率等不确定性元素，应该应用于人类社会 。而在自然科学和数学领域，则是逻辑推理（尤其是数学逻辑）的阵地 。??
而如今，确定世界已经成为不确定世界，绝对真理也被或然真理替代 。??
于是，概率不仅成为“真理”的悬梯，甚至成为真理本身 。???
《人工智能：现代方法》写道，世界就是这样，实际示范有时比证明更有说服力 。基于概率论的推断系统的成功要比哲学论证更容易改变人的观点 。
就像两个人就不同的观点争论，一种办法是讲道理，讲逻辑；还有一种办法是：?????
我们先下个注，然后试着跑跑看呗 。??
六在《人工通用智能的火花：GPT-4的早期实验》的报告里，微软实验室如此表述：?? “我们过去几年，人工智能研究中最显著的突破是大型语言模型（LLMs）在自然语言处理方面取得的进展 。
这些神经网络模型基于Transformer架构，并在大规模的网络文本数据体上进行训练，其核心是使用一个自我监督的目标来预测部分句子中的下一个单词 。”
ChatGPT，是位“语言游戏”的高手，用的是神经网络和深度学习 。
这与传统的语言，以及逻辑语言，都不一样 。
罗素曾经试图构建一套逻辑语言，想从少数的逻辑公理中，推演出数学 。他提出了自己逻辑原子主义，试图消除那些形而上语言的混乱，以逻辑语言和我们的现实世界一一对应 。
在与罗素的相互影响下，维特根斯坦认为哲学的所有问题其实就是语言问题，从而推动了哲学的语言转向 。
一种西方哲学史观点认为：古代哲学关注本体论，近代哲学关注认识论，20世纪哲学关注语言学问题 。
那么，作为“系统地从语言来思考世界的第一人”，维特根斯坦与罗素有何不同？
陈嘉映的论断是：罗素从本体论来思考语言的本质，维特根斯坦则一直从语言的本质来构想本体论 。
也许我们能从罗素给情人奥托林·莫雷尔夫人一封信里，发现维特根斯坦哲学上的某些经验主义线索：
“我们这位德国工程师啊，我认为他是个傻瓜 。他认为没有什么经验性的东西是可知的——我让他承认房间里没有一头犀牛，但他不肯 。”
和每个天才一样，维特根斯坦卓绝，但也疑惑 。
再说回ChatGPT，它懂语言吗？如同《天才与算法》一书的设问：
机器可以在不理解语言或不接触周围物理世界的情况下，生成有意义的句子，甚至是美的句子吗？
老派的AI，试图采用罗素的方法 。这类模型认为：
“理性和智能是深度的、多步骤的推理，由一个串行过程指挥，并由一个或几个线程组成，使用少量的信息，由少量的强相关变量来表达信息 。”
对比而言，“现代的机器学习模式由浅（少步）推理组成，使用大量信息的大规模并行处理，并涉及大量弱相关变量 。”

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