今天发现一个非常有意思的事情,可以延伸思考一下,如何正确使用GPT4来做题。

我先给了它一道计算一维卷积的题,正确的做出来了。

然后我又给了它一道二维卷积的题,这次它解题的思路依然是对的,但是只做了一半就结束了。

我就让它写一个计算二位卷积的python函数给我。它不但写出了函数,还把题目里面的矩阵直接赋值进去了。

然后我让它输出这段代码的运行结果,然后又出错了,和直接计算的错误还不一样。

但是,把这段代码拷贝到python里面运行,输出的结果是正确的。代码本身是正确的。

所以,GPT4毋庸置疑是个非常强大的工具,但是怎么才能正确使用它帮助我们提高学习效率,是一个值得深入研究的问题。

一些延伸思考:

1、什么是学习?

我用GPT4帮我做题算不算学习?我发现了GPT4的错误并改正了它,能不能算我学会了卷积?

2、什么是思考?

GPT4能够正确理解并解释卷积运算,甚至能写出正确的函数,算不算它理解了卷积运算?但是它总在简单的计算上翻车,能不能说它不擅长数学?

它的思考和我的思考本质上是否有不同?

3、什么是记忆

GPT4是基于学习之后的再创作,不是机械的查询,这点是否和人类的学习过程学习模式相似?