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GPT通过自然语言实现了端到端的智能化，或者说智能对话黑箱，即，按照图灵测试的设想，你和黑箱对话，分不出这黑箱是人还是机器。

目前不仅分不清gpt是机器还是人，而且摸不清gpt的知识面到底有多宽，更关键的，是一个不厌其烦，尽心尽力有问必答的人。

如果拟人化，现实生活中，可以对应到一个全能秘书，钢铁侠的Jarvis。也就是人机交互，这个机是拟人化的。这个别人谈的比较多了，本文不讨论。

如果超出拟人的范围，现实生活中大部分机械与人的交互，则可以完全智能化，甚至自动化，就像《超体》里的Lucy，逐步感知整个世界，最后和万物融为一体，能够猜出你的下一步动作，简称：超人化。背后的关键是：机机智能交互。

举一个例子，人车交互的背后是一连串的机机交互。

比如：用手机给车发个信息：周末想出游，不想太远，1h车程，10点出发。那么你的爱车就会自动执行一系列任务：首先分析你的话，查询附近景点，规划路线，然后10点等你上车，启动，前往目的地等等。

前半段：人和手机对话就是机器拟人化，后半段：手机和车，以及车内部之间的交互就是超越拟人化，简称超人化。

当前ChatGPT还是以拟人化为训练目标，实现超人化毫无疑问会是下一个目标。

超人化目标实现需要两个条件，第一个是世界知识和模型，这个条件已经初步具备。第二个是物与物的自然语言交互模式，由于世界知识存储于自然语言之中，物与物的交互，中间也需要一层自然语言的转化。

人类表达世界的知识基本都可以由自然语言来表达，所以理论上来说，一切交互和知识，都可以由自然语言来表达。

通往超人化的路径，自然语言目前看起来是一条必经之路。

就好像我们想与机器交互，可以写程序：python，C++等，或者点击鼠标等，我们把自己的逻辑，知识，理解，编码到程序，然后程序最终都是需要转换成机器码，机器才能执行。

而现在，这个编码过程，变成了自然语言。但是，最终还是需要转换成机器码。

如果是智能机器与智能机器交互，也需要自然语言编码，然后转机器码同样的路径，原因是智能机器具备的知识目前也需要用自然语言来存储。

我更倾向于自然语言只是一个中间层，就好像我们做很多决策和动作，并不需要在大脑中自言自语一遍，而是事后通过自然语言总结描述出来，形成所谓的世界知识。

所以要理解什么是智能，我看目前还是路漫漫。