主题：辛顿，李飞飞，和AI之问 -- qq97

（这只是个话题帖，这个帖的内容没做过认真考证，如果我对辛顿、李飞飞以及AI的理解有浅薄谬误之处，请内行的河友指出来）。

这个帖本来是

AI有真正的人类智能吗？AI会有类似的人类智能

的回帖，不过那栋楼已经歪到了华女嫁洋人去了，想了想，重新起个楼也无妨。

在那个楼里，我问了个问题：

我的看法，倾向于否定，起码在目前的大模型阶段。

对这个问题，AI教父辛顿的回答很肯定，他认为大模型具备人类智能，且可能还会超过人类。辛顿是研究心理和人类认知学出身的，他认为神经网络深度学习模拟的就是人类大脑的运作方式，人类大脑的神经元就是在不断的外界信息刺激下不断地建构神经元之间的连接强度，神经网络深度学习和大模型就是这个过程的完全模拟，换句话说，对世界纷繁事务之间的关系的统计就是人类对外部世界的理解和学习的真实过程。所以，人类能做到的，大模型也应该能做到，甚至做得更好。

而AI教母李飞飞的回答则没那么肯定，作为一个计算机科学家，她认为神经网络深度学习大模型不过是计算机算法对人们以为的人类大脑运作模式的一种模拟，但人的大脑到底是怎么运作的，谁TM的知道？！所以她的回答只能是，AI在未来具有真正的人类智能是可能的。

我一直觉得这个问题实际上是个哲学问题，需要哲学层面的回答。

在技术层面上，我的看法跟李飞飞更接近：起码目前大模型的这种方式不能具备真正的人类智能，就算是辛顿说的统计即理解的看法是正确的，目前从AI到真正的人类仍有着无法逾越的技术障碍：

一，大模型是AI对大数据的统计、学习，数据从哪里来？数据都是人类喂给AI的，也就是大数据都是人类将真实世界的现象、规律做汇总、整理、建模才变成数据的，也就是说计算机里并不存在真实世界，它的所谓“真实世界”都是人类对真实世界的收集和建模，这里就会夹杂着大量的人类的认知、扭曲和谬误，更有着大量的空白。所以大模型是对人类“建模世界”的学习，而人类是对“真实世界”的学习，这里有着不可逾越的鸿沟。就算AI能看到大量的苹果掉下来，但如果没有人做过自由落体的时间距离试验，AI也发现不了万有引力。也许未来AI也有了自己感应系统和行动执行系统，能感知真实世界和改变真实世界，才谈得上具备人类智能的可能。

二，大模型需要大数据，但在真正的、人类认知不足的区域，是没有什么大数据的可以供AI学习训练的，现实生活中可有广义相对论的现象？更不用说大数据了。而人在这个领域是依靠综合的分析能力，包括各种规律的总结运用、逻辑演绎能力，甚至直觉，来认知这个领域。

三，这就牵涉到辛顿的基本观点，人类的理解和学习真的就只是对大数据的“关联统计和规律归纳”吗？与AI不同，人类是有主动性的，当他发现真实世界缺乏他需要的数据时，人类可以通过演绎推理、通过主动试验、改变世界并总结世界来得出规律，比如广义相对论现有理论假说，后有观测试验验证理论成立，1928年的毛委员也是一边在井冈山武装割据，一边反围剿一边建立政权、扩大根据地，一边写的《红色政权为什么能够存在》《星星之火，可以燎原》。如果不是在1928年，而是在建国后的1950年，大模型也许能写出这样的文章。

最后顺便说一句，不像第一代深度学习AI很快就找到了大量的产业应用，我现在对大模型对产业能带来多大的促进作用还心存疑虑，感觉被炒的太过火热了，也许背后有美国的资本和某些势力的推动。

• 我认为现阶段还没有