中国人工智能走向重要的一步

豆沙包wendell

最近腾讯出了一个ima知识库，就是把个人的知识放到这个库里，通过AI搜索，成为你的第二答案，现在人工智能要深挖技术了，

寂静回声

http://jixietop.top/thread-62235-1-1.html
AI搜索是狗屁，ima知识库也没任何用处。你把李特文的齿轮学背下来，你就能玩转齿轮了吗。

http://jixietop.top/thread-62219-1-1.html
http://jixietop.top/thread-62172-1-1.html
http://jixietop.top/thread-61945-1-1.html

当前AI的局限性：基于统计的模型无法实现“真正的融会贯通”
（1）AI的“理解”本质是统计关联，而非概念整合
统计模型的局限：当前的大语言模型（如GPT系列、BERT等）通过海量文本训练，学习的是词语、短语之间的统计关联性。例如，当模型看到“猫”这个词时，它会根据训练数据中“猫”与“爪子”“毛发”“喵喵叫”等词的共现概率，生成与这些词相关的回答。但模型本身并不知道“猫”是一种生物，也不理解“爪子”与“捕猎”行为之间的因果关系。

缺乏概念层次的抽象：人类的大脑能够将不同领域的知识抽象为概念，并通过逻辑、因果关系或类比进行跨领域整合。例如，人类可以将“杠杆原理”应用于物理、经济甚至人际关系中。而AI模型很难做到这一点，因为它们的知识是分散在概率分布中的，缺乏对概念的层级化组织。

知识整合的“黑箱”问题
不可解释性：当AI生成一个复杂回答时（例如解释量子力学与经济学的类比），其输出可能看似合理，但背后的逻辑链条往往是模型在训练数据中观察到的表面关联，而非真正的理解。这种“伪融会贯通”可能因训练数据偏差或噪声导致错误。
缺乏常识和因果推理：人类在整合知识时，依赖常识（如“物体落地会下落”）和因果推理（如“下雨导致地面湿滑”）。而AI模型若未在训练数据中明确学习到这些因果关系，就可能生成矛盾的结论（例如错误地认为“下雨导致太阳升起”）。

豆沙包wendell

寂静回声 发表于 2025-4-16 20:28
http://jixietop.top/thread-62235-1-1.html
AI搜索是狗屁，ima知识库也没任何用处。你把李特文的齿轮学背 ...

结论：
该论述准确指出了当前AI（特别是纯数据驱动的LLM）的核心局限，但需要补充：

混合架构（如符号-神经结合）正在部分突破这些局限

多模态训练改善了物理常识（如PaLI-X的视觉-语言联合嵌入）

持续学习（Continual Learning）技术开始解决知识碎片化问题

从技术发展轨迹看，这些局限正在从"绝对缺陷"转变为"相对短板"，但距离人类水平的融会贯通仍有3-5个数量级的数据/架构突破需求。当前最前沿研究（如DeepMind的Alpha系列、Anthropic的宪法AI）正试图通过系统2增强、世界模型构建等方式突破这些限制。

寂静回声

豆沙包wendell 发表于 2025-4-17 00:33
结论：
该论述准确指出了当前AI（特别是纯数据驱动的LLM）的核心局限，但需要补充：

别他妈吹牛逼了，你不如说共产主义马上要实现了。