DeepSeek
DeepSeek牛逼，因为它会逻辑思维。
DeepSeek是怎么进行逻辑思维的呢？
为了搞清楚这个问题，先学了点基础知识，读了ChatGPT大佬斯蒂芬 • 沃尔弗拉姆的书，再拿DS玩了一会。
我找DS看病，看看它开什么方。为了真实，我用了我老师的两个医案。
医案一，
问：女，34岁，吹空调后，恶寒，盖被又热而汗多，初起有打喷嚏，涕出，汗出，身特别酸楚，咽喉不适就干呕，自觉体温正常，食欲可。请问伤寒论中哪个方子可以治？
DS经过深度思考，告诉我可以用桂枝汤。
太牛逼了，这个医案我老师确实用的桂枝汤，药到病除。
那么DS是怎么找出桂枝汤的呢？
原来，DS根据症状，把伤寒论中的有关方子一个个进行比较，譬如麻黄汤、大青龙汤等等，一个个排除，患者有汗，麻黄汤和大青龙无汗，排除；患者恶寒，小柴胡不恶寒，排除；……最后发现桂枝汤最为相近。
DS还给出了伤寒论桂枝汤条的原文。
**《伤寒论》原文参考**
- **第12条**：“太阳中风，阳浮而阴弱，阳浮者热自发，阴弱者汗自出，啬啬恶寒，淅淅恶风，翕翕发热，鼻鸣干呕者，桂枝汤主之。”
患者恶寒，出汗，干呕，与原文都相符，于是选出了桂枝汤。
医案二，
问：男，31岁，咳嗽，迁延三月，不恶寒，干咳无痰，微气喘，胸闷心悸，心悸则咳嗽，经常喉痒，特别是睡前喉痒，第七颈椎正中疼痛，唇周发麻。脉弦。请问可以用伤寒论中哪个方子治疗？
说实话，这个有点难。老中医都不一定能开对方子。老师用的是桂枝去芍药汤，因为有心悸加了一味茯苓，患者三个月的咳嗽三天痊愈。
中医看病是抓主证，在一堆症状中把主证找出来，这病的主证是胸闷咳嗽，胸闷导致的咳嗽。
这题DS没有答对。它给出的方子是小柴胡。
DS把伤寒金匮中所有咳嗽方都拿来比较，最后选了小柴胡。理由是小柴胡汤有胸胁苦满、咽干、咳逆、脉弦这些症状，与患者的症状相关性最高。
这里面有个问题，它把胸闷和胸胁苦满划等号了。斯蒂芬 • 沃尔弗拉姆在书中介绍，AI其实就是找最近的咖啡馆，它会给附近的咖啡馆一个距离值，找到最近的那个。所以胸闷和胸胁苦满在AI看来其实可能就是1.001和1.002的差别，几乎可以互换。
其实胸闷是心的问题，胸胁苦满是协不舒服，是肝的问题，完全不相干。
令人吃惊的是DS把伤寒条文“伤寒脉弦细，头痛发热者，属少阳。”提了出来，以支持自己的判断。也就是说DS不仅仅是拿方子对症状，还确实能够逻辑思维，它知道小柴胡汤证是少阳病。
这让我震惊了。
总结一下，以上粗浅的实验可得出结论：
事务性的工作AI比人的优势强太多。随着AI的逐渐发展普及，大面积的失业不可避免。
还是拿治病为例，现在的医院越来越象工厂的流水线，进医院先做检查，然后根据检查的指标用药，这种工作AI肯定比人厉害，因此现在大部分岗位AI完全能够取代人。但是对于更复杂的中医，AI目前还不行。
譬如肺气肿，AI肯定不会治，因为金匮原文写的是，“脉沉者，泽漆汤主之。”而没有写“肺气肿，脉沉者，泽漆汤主之。”用对症状的方法AI找不到泽漆汤，而如果用搜索网上医案的方法，网上的医案错的多对的少。
换句话说，开创性的工作AI还无法取代人，譬如中医开方，每一次都等同于一次新药研发，AI目前还没法取代人。
