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GPT，是一个面向过去的知识体。
是一个根据已有文字排序自动化给出后续排序的机制。
GPT的训练语料包含了大量知识。这些知识在这种排序过程中，大概率会被正确表达。但由于语料庞大，甚至存在矛盾和错误，以及自动上下文排序技术并非真正的逐步推理，这些问题导致GPT不可克服的出现幻觉，错误，和妄言。
GPT和人类的学习思考不同。人类是循序渐进的理解并记忆的递进过程学习。GPT是一次性的统计学学习。它的生成更像是在记忆的模式上的下意识和闲聊。而非意识和思考推理。
这是由于它内在的原理和机制决定的。
从效果上，它达成了一定的能力，在巨大的知识量的支撑下，智能也达到了一定程度。但这个智能，是用量取代质的一种突破。是一种简单数学➕超级算力➕超级语料组合而成的技术方法和形态。
但是经过一些微调和外部函数的支持，它又能克服一些弊端。甚至具备一定的推理能力。
但我们可以判断，这不是我们的目标人工智能原理和方法，也不是目标产品和结果。
它类似于蒸汽机。
和更好的内燃机比起来，它粗暴，低效，庞大。因为外燃机注定效率低于内燃机。
和更好的电动机比起来，电动机高效，更加可以复杂的自动化控制和精确控制。
GPT，很有可能在三年之内被下一代有更好的原理和更高效率，可以深度推理的人工智能大语言模型替代。
这是一个过渡产品。但它具备足够的效能，在很多领域也形成了一定生产力。
如果说目标是理想化的强人工智能和通用人工智能，GPT是第一个达到六十分的，首个突破的产品。但它的原理决定了，它的天花板是六十九分。即使不断改进，它有不可克服的缺陷。
七十分以上的人工智能，就应该具备发现问题和矛盾，定义问题和概念，创造新词语和解释的能力，并且可以自主学习进化。创造新词语是它的标志和历史性事件，它面向未来。
人工智能领域，还有一次学术和技术大战。
