大模型的人工智能基础、与人类的区别及其未来发展趋势

当今，大模型已经成为人工智能领域的热门话题。谢耘博士在其演讲中深入探讨了大模型的基础、它与人类智能的区别，以及未来的发展方向。以下是根据谢博士的观点整理的文章。

大模型的核心基础

大模型的核心基础在于文字符号的统计。通过分析大量文本数据中的符号概率关系，大模型能够生成新的内容。然而，统计方法本质上是基于现有数据的，无法超越这些数据本身。例如，开普勒通过对行星运动数据的统计发现了行星轨道的特点，但他无法通过这些数据推导出万有引力定律。这种深刻的洞察力超出了统计方法的范畴，需要像牛顿那样的科学家通过理论创新来实现。因此，尽管统计方法在当前的人工智能中占据重要地位，但它仍属于一种相对平凡的方法，存在固有的局限性。

现代工匠技艺的本质

大模型的另一个重要特点是它作为一种现代工匠技艺的存在。由于缺乏智能的科学理论，当前的人工智能主要依赖于工匠性的实验方法。虽然这种方法使用了大量的数学工具，但这并不意味着它是科学的。现代工匠技艺具有很大的盲目性和不确定性，新的方法可能会突然出现并取代现有的方法。此外，工匠技艺的发展往往依赖于经验和悟性，而不是科学理论的指导。因此，尽管大模型已经取得了显著进展，但它仍然面临着许多挑战。

大模型与人类智能的异同

大模型和人类智能之间的差异主要体现在理解能力和逻辑处理上。大模型的理解是基于字符统计的，而人类的理解则基于意义。这两种机制产生的结果可能有重叠，但本质上是不等价的。大模型容易产生所谓的“幻觉”，即输出看似合理但实际上并无实际意义的内容。此外，大模型的逻辑处理也是基于概率统计的，而不是真正的逻辑推理。因此，即使经过大量数据训练，大模型的逻辑输出与人类的逻辑推理仍然存在差异。值得注意的是，大模型的错误类型和人类的错误类型也不同，前者无法预测会犯哪些类型的错误，而后者在特定领域内可以避免某些基本错误。

未来的发展趋势

关于未来，谢博士对人工智能科学原理的突破持谨慎态度。他认为，尽管人类在过去一个多世纪里一直在研究智能科学，但至今尚未取得重大突破。大脑和意识仍然是现代科学中最神秘的领域之一。因此，未来在这一领域的突破可能非常困难。然而，工匠技艺的创新可能会继续推动人工智能的发展，尽管这种发展可能是低效且充满不确定性的。谢博士建议，人工智能的应用应集中在问题边界受限的领域，以避免无限扩展的问题空间。此外，面对大模型的发展，我们应该保持科学的态度，避免用感性和想象来解释这一现象。理性思维和科学方法将继续引导我们在这一领域取得进步。

结语

总之，大模型作为当前人工智能领域的代表，既有其独特的优势，也有不可忽视的局限性。未来的挑战不仅在于技术的进步，更在于如何理性地看待和应用这些技术。通过科学的方法和理性的思考，我们可以更好地应对人工智能带来的机遇和挑战。