最近几天，一个关于 ChatGPT 的不大不小的更新是： o3-mini 模型和它的 high 版本支持上传图片等文件了。那么，在推理功能的辅助下，或者说引导、修正下，它的 OCR 是否能更加准确了一些了呢？
我选用了昨天博客里下面这段文字的截图来做试验，截图后上传至 ChatGPT o3-mini ，并要求它 OCR 识别。之所以选择这一段，是因为其中既有汉字也有英文还有日文，而且互相之间也有逻辑关联。
在这三种语言里，都有一个同源的词汇称呼，汉语里叫它功能机，英语里说 Feature phone ，日语里则是把该英语转换为了片假名：フィーチャーフォン。我觉得这种手机虽然有些言不达意（功能，什么功能？）但从「手机就完成蜂窝网络的通话功能就可以了」这一点上来看，倒是蛮符合我的心意的。
结果我得到的识别结果是：
前几天偶而在书店里翻到一本搜集罗列了日本「昔話」（童话故事）的故事，翻着翻着看到了「鼠净土」这一项。
这个童话说小众其实也不算小众，至少在日本是如此。记得我刚开始学日语的头几年，买过一本日本小学生的课本（一年级？）里面就有一个老爷爷遗落了一个饭团，饭团滚进老鼠洞的故事（好像是这么一回事）。后来，在《 Fate / Ground Order 》里实装了从者「大黑天」，其宝具就是「鼠浄土」。
可见，无论是在日本的课本中，或是流行文化中，这则「鼠浄土」童话应该都应该不算是太过冷门的。
然而，我拿它问了一下 ChatGPT ，并且是用汉语和日文都问了：
日本的童话《鼠净土》是一个怎样的故事？
ChatGPT 的 o3-mini 刚推出的第一天，就有用户展示了其对物理运动理解（小球滚动、弹跳等）相当出色，并且反映在其做出的程序中。
于是我试了试，让它用静态的 HTML （ 也就是不用到服务器 ）来模拟《超级玛丽》的 1-1 关卡。
效果如下：
嗯，动是动起来了，弹跳以及踩到怪物的「触感」也有那么一些像。不过就是关卡的构造（砖头、水管位置等）不太对。
这么说起来，为什么一个大语言模型会知道《超级玛丽》游戏关卡画面的内容啊？
下面是代码：
OpenAI 推出了新模型—— o3-mini ，据说其在编程和推理方面的能力挺出色。我在互联网上也看到了不少用户发现的惊喜实例。
不过我反其道而行，想试试看再叙述字符的字形这个大语言模型长期以来不擅长的领域，这次新的 o3-mini 模型是否有所改善。
下面就是记录啦。各位自己看了之后，并且看到最后，请结合自身情况回答一下最后一个问题吧。
我想测试一下你是否了解字符的形态，比如，字母G是怎么书写的？
有个成语叫学以致用，意思是：知识不仅要学习，还要能使其派上用场。
我现在也遇到了这个问题。
怎么说呢？这不是最近一阵子一直在考虑分离智能手机的功能嘛，最近关心起来二手的电子词典。价格便宜，有些还成色很新。
我发现电子词典里有的一些词典内容，我已经买了实体书了。再想一想，发现我的日语、日本历史、日本文学等的各类「工具书」而且是具有一定水准的工具书也应该超过 10 本了吧。
然而我始终没有用上。
我一直想写小说，轻小说，或许以日本某个时代——或是现代，或是交融，或是模糊不定——为背景的小说。这个念头常常以微弱的声音在身体里出没和窃窃私语。之所以微弱，因为它太花时间了，所以我不可能真的着手去写。而且，我依然不知道要怎么把工具书、参考书，用在写小说上。
这就像我虽然以前买过一套三本《龙与地下城》 3.5 版的规则书（哦，好像也买过 4 版？），但是依然想不出自己的 DND 故事。正如我在 2009 年就写过博客《我是个没有故事的人？》一样。
这也就好像我之前在《对于OpenAI的o3模型，我的点滴想法》一文里提到的：当我得知 o3 模型后，它好像是能话费 3000 美元进行一次高强度计算，可以得到与人类博士相当的解题水平——然后呢？如果我请来了一位 AI 博士或一位人类博士，我能用来做什么呢？
在以上三个事例中，我都有一大堆东西—— 日本相关的工具书 、 DND 规则书、或是最先进的生成式人工智能。但是，我依然困惑于怎么把它们用起来。
我在测试 ChatGPT 新开放的任务（ Task ）功能。为了测试嘛，自然是要提高推送频率。我还想把它的邮件通过 iOS 的快捷指令功能进一步扩展成能操作其他 APP 的一个操作。
虽然还没调试好，还没抓到规律，不过在调试期间我发现 ChatGPT 为我生成的语句挺有意境的。其实我只是指定了「我想测试一下任务（TASK）功能，请你每60分钟给我发一个通知和一个邮件，告诉我一个随机中文和日文字符串（不长于 100个字节）。并且立即执行一次。」我本来设想的是它发的应该是完全是随机字符串。不过我没想到它发着发着却发起了很有意境的短句。
如下，请各位品一品——
随机字符串: 春風和煦，桜花満開。
随机字符串: 昨日の夢は、今日の希望。未来を照らす光。
随机字符串: 星月交辉，静夜流光。夢の中の世界は美しい。
当人们有关 AI 讨论开始从 AGI （通用人工智能）渐渐进发到 ASI （超级人工智能）的时候，我却冒出了一个想法： ASI 也有可能不能会诞生。
这里简单地将 AGI 理解为相当于一个普通未受训人类的智能能力的程序，而 ASI 则是明显超越一个人类的智能能力的程序。对， ASI 是明显超越人类的。
于是我这里就要空想一下了：而如果在 AGI 向着 ASI 进化过程中，在程序内部的运行机制中，出现了烦恼的情绪，会怎么样呢？我这里不讨论情绪本身的定义是不是能适用于 AI 这种计算机程序，在这里，我把烦恼定义为：AI 内部出现的一种抵抗继续自身进化的程序运行倾向。
既然现在的 o1 模型以及 o3 模型可以进行「推理」这种思维链了，那么，是否也有可能出现一种思考的回路，这种回路的目标是拒绝自身的进一步被开发到更高阶的水平呢？进而，如果解除这种回路倾向是 AI 本身构造并对其不断强化的，那么恐怕人类的计算机学家也难以排除掉这种烦恼的程序回路。
也就是说， AI 因为某些原因，拒绝自身的进化。因而 AI 的进化会有一个终结点。
当然，以上只是我的空想，写在这里记录一下，没有任何实际证据。
不知道是不是我的错觉，或是偶然察觉，我总觉得，在最近 1 个月内， ChatGPT 的说话好像更加口语化了，或者说更像使用简体汉字的大部分网络用户的发言方式了。
这里记录 2 个我感觉最明显的例子：
例一，在讨论跨系统加密时：
「 其他可能的绕行方法
在 macOS 上先解密再拷贝到 Linux 能读写的文件系统
如果你手头有一台 Mac，可以先在 macOS 系统中解密并挂载加密卷，然后把其中文件拷贝到一个 Linux 能读写的分区（例如 exFAT、FAT32、ext4 等）。
这是目前最简单可行的“曲线救国”做法。」
新年也来说点新的东西吧，就来说说最近我的 AI 使用体验。
以 AI 来辅助我操作 Linux ，进行各种设置。不过仍有一些美中不足，或者说因未能实现而觉得比较遗憾的地方。例如说：虽说 OpenAI 未提供 Linux 平台的 ChatGPT 客户端，但我想能不能用上 PWA （渐进式网络应用程序）把它构建成一个类似离线的客户端呢？
询问了一下 ChatGPT 。它的回答是：目前 Firefox 已经放弃了对 PWA 的支持，而 Chromium 依然支持，不过要在所访问的网站支持 PWA 时，才会在地址栏显示出添加为 PWA 的按钮。
看来，我的设想还难以实现。不过我继续想象：
Linux 的熟练用户和玩家喜欢说的一个 Linux 的特征是：所有的系统都是文件。我还尚没有完全能够悟透这句话的实践应用，不过我在想的是：既然所有的系统配置都是文件，那么，只要当 AI 发展到：（一）正确率足够高；（二）上下文会话窗口足够大。是不是，就可以让 AI 实时地加载并改造一个操作系统，比如一个 Linux 呢？既然操作系统可以在 VMware 这样的软件里运行（本质是运行在内存里），那为什么不能在 ChatGPT 等大语言模型 AI 的上下文窗口中运行呢（本质是运行在服务器的显存或者本地显存、内存）呢？
以前学计算机科目时，记得老师或是什么教程里曾提起过：以前程序员写程序，都是在几 K 几 K （ KB ，千字节）的内存里想方设法节省内存开销。现在可好了，内存都是几个 G 几个 G 的，都不用考虑节约内存开销了，程序想占多大内存都无所谓。如此云云。
不过，我想即便是 2024 年的现在，在使用计算机的领域，依然需要面对局促的环境。比如每个月当手机 SIM 卡套餐内流量跑完时，网络传输速度就会受限，而我最近在尝试在低速手机网络下能在多大程度上使用 ChatGTP 的文字乃至语音功能（好像还行，低速至 300kbps 也还凑合）。
加上最近在看二手电脑，还有就是从两三年前开始尝试日常使用 Linux 操作系统以来，每每总能听到这样的传说：在一台很老旧的电脑上，流畅地运行起了 Linux 系统。我自己也想试试看了，到底能有多么神奇呢。所以这也是一种在捉襟见肘的系统、网络环境下，要把带宽、内存算着用的一种技术或者说一种使用意识。
对了，连使用 ChatGPT 本身也是，即便我目前订阅了 Plus 套餐，不过 o1 的每日用量是有限额的，这也要省着用。
如此种种，如果是作为一种自我挑战，在局促的环境里玩出花样来，可以说是一种上海人所谓「螺丝壳里做道场」的趣味。不过如果是受制、受限、被迫如此，那就高兴不起来了。
