01
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草莓大模型
OpenAI最新模型——草莓，Strawberry，计划在未来两周内发布，我看到有人收到了内测，费用是现在月费的10倍，高达两百美金一个月。这个草莓模型的推理能力会比现有模型炸裂很多。至少新闻上是这么说的。
为什么会这么炸裂呢？因为这个模型是基于Self-play RL进行训练的。RL我不知道什么意思，self-play好理解，就是自己跟自己玩。
之前的大模型都是基于资料输入来训练的，就是把全世界能找到的已有的知识吞下去。这样我们跟它对话的时候，它能调用这些知识给你答案，或者揉一揉给你一些口水话文章。但这还是AI初级阶段。打个比方，一个高考生如果能把所有书都背的滚瓜烂熟，哪怕数学，也可以通过做大量例题来提高分数，那他高考可能能拿高分，但他不见得拥有科学家那样思考和创新的能力。
这就是为什么现在的AI有时给的东西似是而非，有时还跟墙头草一样，从你输入的信息里提取信息来应和你的原因。这种训练方式让AI理解大量信息，但是它只能抓住知识之间的相关性，而欠缺因果性。
**什么是相关性？**告诉你两件事经常一起发生。比如打雷和下雨，经常同时发生。但打雷不是下雨的原因和结果，下雨也不是打雷的原因和结果。
**什么是因果性？**告诉你某件事为什么发生。下雨的原因是天上有足够的水汽，再遇上冷空气，这和下雨才是因果性。
这里我并不是说现在的AI模型完全没有因果推理能力，而是它的思维底层，没有足够的因果推理能力，这是训练它的方式决定的。
现在的Self-play RL训练方式，是让AI自己训练自己，自己和自己下棋，一人分饰两角，双方都掌握了全人类的信息，左右博弈。
一个把棋谱背得滚瓜烂熟的人，可以灵活运用开局、解法，是个棋王，但是他也只能是棋王，不会是作家、科学家、数学家。但如果一个人从没下过棋，在了解过规则之后，一局就能把棋王打败了，这个人就更可能在其他领域有同样的能力。这是真正的智能，而非死记硬背的套路库。
所以说，见相关性，到知因果性，是一个智力上的飞跃。
02
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中医中的例子
昨晚看李辛著的《儿童健康讲记 一个中医眼中的儿童健康、心理与教育》，里边也提到了中西医不同认知在相关性和因果性上的体现。
上面这个只是恰好在我看到OpenAI的新闻后又看了这本书，很凑巧可以用来说明相关性和因果性，不代表我要拉中踩西。我现在看中西医没有那么对立，从用词上说，中医西医就不是精准的说法。在中西医对立话题上此篇不做讨论。
在生活中细心观察，就会发现大部分人和大部分时候，大家都困在相关性的认知里，把只是相关性的事情，看成是因果关系。这种情况多到我举不出来，在男女间、职场里。相关性是容易看到的，打雷、下雨，一起发生了，大家都很容易看到，因果性则要质疑、推理、思辨、探究，需要更高的智力，和训练AI一个道理。
说到这就完了，情况就这么个情况。你学到了什么？
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