一份视角独特的chatGPT纪要（一位哲学背景的老师跟数学背景的CTO，昨晚邀请他们直播讨论)：1. Chatgpt，放入深度学习的序列中，没有革命性；这一轮大火是因为用了“文本形式+问答这一古老交互方式”引发了c端的强烈关注。2. “智能”这词，大家都无意识地认为是“人的智能”，但从宇宙全貌的角度，人的智能、机器的智能对它没有差异；“智能”在哲学上是“记忆（不是咱们普通理解的记忆这个词）”，机器智能的应用对人而言，本质上是“让渡了自己的记忆权”，历史上有类似的让渡，如廉价印刷术的发展。3. Chatgpt，1）从数学上是限定条件下的映射关系，会有结构性漏洞，因为函数映射需要条件；2）概念上，正确率≠智能，chatgpt正确率会越来越高（有众多用户反馈），但它并不能因人不同而有“针对性”，如老师针对不同的学生，甚至会先故意给一个错答案，这才是智能；3）完整意义上的智能，如今chatgpt是重要探索，更适合用“给出正确答案的能力”来定位它。4. 从技术上，算法本身有局限性，应用上要首先想清楚“算法能做什么？不能做什么？”，记忆栈不能产生意识，机器智能≠智能。chatgpt如果想复现，成本巨高代价巨大：1）算力成本；2）开发时的并发瓶颈需要顶尖高手。5. 具身智能（有物理装置的智能，如人形机器人）与chatgpt的结合会非常有想象力。目前特斯拉的人形机器人还是有漏洞：1）需要想明白具身与环境到底在交互什么？唯识学认为交互的是“身体的记忆”（可以简单理解为习性）；2）神经网络的工作不是简单的“小脑”的工作方式、动力学（自动驾驶）也不是简单的（像现在这么）流程化的。6. 历史来看，技术绝对不是中立的，技术的进步永远是靠内在精神驱动，如俄罗斯的太空探索（东正教）、美国对互联网的探索（反资本主义）。从“我思故我在”开始，人建立起“以人为中心”的思维，忘记了人只是存在的一部分。7. 历史不只是时间轴上的事件分布，背后有“元历史”，那才是真正的因果关系，智能只是一部分，根据哥德尔不完备定律，世界会有盈余部分的，“真”，陷入智能的洪流中必然有问题。