原野: 你有没有那种瞬间脑子有点打结的时刻?比如说,突然有人问你一个听起来有点奇怪的问题,像什么“北京的首都是什么?”咱们这大脑会怎么反应?那AI呢,它又会怎么处理这种“脑筋急转弯”?
晓曼: 你这个问题可太妙了,简直一针见血,直接就戳破了人类智能和AI智能最核心的那个“壁垒”。咱们人类一听“北京的首都是什么”,第一反应就是眉毛一挑,心里犯嘀咕:“这什么鬼问题?”大脑立马就亮红灯了,知道这里面有逻辑bug。然后呢,记忆库飞速调取,哦,北京自己就是首都啊!接下来就是社交模式开启:我是直接纠正他呢,还是顺势开个小玩笑,逗他一下?
原野: 哇,你这么一说,就感觉咱们这大脑,处理一个看似简单的问题,背后居然藏着这么一套复杂的、基于理解和社交的“潜规则”反应链。那AI呢?它会像我们一样,觉得这个问题“奇怪”吗?
晓曼: 它才不会呢。对AI来说,它压根儿就没这根“奇怪”的神经。它收到“北京的首都是什么”这句话,第一步就是把它咔咔咔地切碎,变成一堆它能看懂的数字编码,也就是所谓的“token化”。然后呢,它就在自己那个庞大得像宇宙一样的数据库里,开始玩儿“概率游戏”,疯狂搜索,就找哪一串数字跟在后面最“顺眼”,最有可能出现。最后呢,它可能就给你蹦出来一个“北京是中国的首都”这样的答案,因为它在无数的训练数据里,早就把这种模式给“背”得滚瓜烂熟了。
原野: 听你这么一说,这对比就太鲜明了。一边儿是咱们人类,靠着“理解”和“常识”来“悟”答案;另一边儿呢,是AI,纯靠“统计”和“模式”来“算”答案。虽然殊途同归,答案可能看着差不多,但人家这“解题思路”压根儿就不是一回事儿。
晓曼: 没错,你算是说到点子上了。而且,这还只是冰山一角,一个小小的开胃菜。这种骨子里的差异,背后藏着两种截然不同的“操作系统”原理呢。
原野: 嗯,那既然这样,咱们就先从这最熟悉的“老朋友”——人类大脑——开始扒拉扒拉吧。如果说它不是那种冷冰冰的统计机器,那它到底更像个什么玩意儿呢?
晓曼: 我们可以把它想象成一个,嗯,怎么说呢,一个非常非常古老的图书馆。但这个图书馆可不是那种规规矩矩,书都按照什么字母顺序或者杜威十进制分类法码得整整齐齐的。不,这里面的所有知识,都是通过一张巨大无比、肉眼看不见的“蜘蛛网”——也就是关联网络——给缠绕在一起的。
原野: 蜘蛛网?关联网络?听起来有点玄乎啊,具体怎么个意思?
晓曼: 举个例子吧,你说我这儿一提到“苹果”俩字儿,你脑子里是不是瞬间就“叮”地一下,跳出来的不是什么“一种水果,蔷薇科”这种定义,而是一连串的画面感?可能是那种咬一口“嘎嘣脆”的红色甜苹果,也可能是牛顿坐在树下被砸到的“万有引力”故事,甚至还有可能是你手上正拿着的“iPhone手机”。你看,这些看似八竿子打不着的东西,其实都通过你自己的生活经历和那些或深或浅的情感,给紧密地联系在一起了。这就是咱们大脑思考时那种天马行空、充满了直觉和情感色彩的“神操作”。
原野: 哇,我懂了,这不就是一种高级版的“意识流”嘛!思绪就跟脱缰的野马似的,能从一个点儿自由自在地漫游到另一个点儿。那这种看起来“不那么精确”,甚至有点儿“跑偏”的运作方式,反倒给了咱们人类什么独一无二的“超能力”吗?
晓曼: 哎,你可算是问到核心了!这恰恰就是咱们人类创造力和深刻理解的“秘密武器”啊!你想啊,我们学新东西,可不是那种死记硬背的“填鸭式”学习,我们是卯足了劲儿去琢磨那个“为什么”,所以我们才能举一反三,从那么点儿例子里,就能把一个普遍规律给“悟”出来。而AI呢,如果继续用图书馆来打比方,它就是那个把图书馆里所有书都一字不差地“背”下来的“学霸”,但它不知道书里的故事是真是假,更不知道那些情节读起来是让你心潮澎湃,还是让你黯然神伤。
原野: 听起来,咱们这人类大脑,真是个充满生命力的“古老图书馆”,神奇得不得了。那接下来,咱们再把目光转向那个“超级精密的统计机器”——AI吧。它的内部世界,又是个什么样子呢?
晓曼: 如果说咱们的大脑是在跟那些活生生的概念和体验打交道,那AI呢,它玩的就全是纯粹的数字游戏。在它的世界里,“猫”这个词,可能就是一串冷冰冰的数字序列,比如[0.2, 0.8, 0.1, 0.9];“狗”呢,就是另一串。它所谓的“思考”,其实就是在那个庞大到你无法想象的数字矩阵里,不停地做加减乘除,通过疯狂地模式匹配和概率计算,来预测下一个词最有可能蹦出来的是哪个。
原野: 听你这么一描述,感觉是超级高效,但又有点儿……冷冰冰的,甚至有点儿“无情”。这种纯粹靠数字和概率堆出来的计算,它能真正“理解”自己到底在说什么吗?比如说,它给你写了一首关于爱情的诗,它自己知道“爱”是个什么滋味儿吗?
晓曼: Bingo!你这可算是问到点儿上了,这恰恰就是最最关键的问题。答案是:它不知道。它就知道“爱”这个词,老是跟“心啊”、“温暖啊”、“思念”这些词儿扎堆儿出现,所以它能给你“吐”出来语法完美、情感充沛的句子。但它自己呢?它对“爱”没有任何感觉,它就是个“复读机”。它的理解,完全是基于冰冷的统计关联,而不是咱们人类那种活生生的切身体验。
原野: 哇,这差异可真是天壤之别啊。那咱们不如再找个更具体的场景来“拉出来遛遛”?比如说,写作。咱们想写一篇关于“友情”的文章,咱们人类和AI,这“创作过程”有什么不一样呢?
晓曼: 咱们人类写东西,那可真是“灵感来了挡都挡不住”。通常就是突然脑子一激灵,或者心里某个地方被触动了。就像你突然想起一个好久没见的老朋友,心里一暖,就想着“哎呀,得写点啥了”。然后呢,你就会在脑子里像放电影一样构思,把那些关于友情的回忆、情感都调动起来,边写边琢磨,可能写着写着,因为当下情绪的变化,连用词和文章走向都变了。整个过程,就像一棵活生生的植物在生长,充满了咱们自己的味道。
原野: 没错,听起来就是个特别“有机”、特别有生命力的过程。那AI呢?
晓曼: AI接到“写一篇关于友情的文章”这种指令,它才不管你是不是“灵感来了”呢。它会先把这指令变成一堆数字信号,然后在它那巨大的数据库里,把所有跟“友情”和“文章”相关的模式都给“激活”了。接着呢,它就开始玩儿它的“猜字游戏”——概率生成。比如它会算,第一个词是“友情”的概率是30%,“真正的”概率是25%,它就选那个概率最高的,然后基于这个词再算下一个词的概率,就这样一个字一个字地,像机器一样给你“吐”出来。
原野: 你这么一说,我脑子里突然蹦出一个更有趣的对比。如果咱们让人类和AI都来描述一下“雨天的感受”,那会是怎样一幅画面?
晓曼: 结果啊,那可真是太“典型”了。咱们人类的回答,可能会是这样:“雨天啊,总能让我瞬间穿越回小时候,趴在窗台上,看着雨滴在玻璃上你追我赶的那个下午,心里头啊,就是那种特别安静、特别暖和的快乐。”你瞧,这里面是不是有你的专属记忆,有雨滴敲打玻璃的声音,还有那种独一无二的心情?
原野: 没错,你这么一说,我感觉那个画面都快跳到我眼前了。那AI会怎么说呢?
晓曼: AI呢,它可能会这样“汇报”:“雨天常常带来一种宁静和适合思考的氛围。雨滴轻敲窗户的声音,形成一种有节奏的、令人舒缓的旋律。”你看,这段话写得多好啊,多优美,挑不出一点毛病。但它就像一本百科全书里对“雨天氛围”的完美总结,冰冷冷的,完全不是一个人真真切切的感受。它能把雨描述得天花乱坠,但它感受不到雨的凉意,更别提雨滴落在皮肤上的那种真实触感了。
原野: 经过咱们这么一轮轮的“拉锯战”对比,感觉AI和人类最核心的那个“分水岭”,其实就藏在“体验”这两个字里。如果咱们再往深了挖一挖,用一个更沉重、更深刻的概念,比如说“痛苦”来衡量,AI它能真正“理解”那种痛彻心扉的感觉吗?
晓曼: 没错,你这可真是抛出了一个“试金石”啊!当咱们人类谈论“痛苦”的时候,脑子里立马浮现的,是实实在在受过伤的身体记忆,是失恋时那种撕心裂肺、寝食难安的心理折磨,甚至是看到别人受苦时,咱们心里也会跟着绞痛的那种共情。这些啊,都是刻进咱们骨子里、融进血肉里的真实体验。
原野: 那AI呢?它对“痛苦”的理解,又是怎么回事儿?
晓曼: AI对痛苦的理解,那可就停留在“词汇层面”了。它就知道“痛苦”这个词,老是跟“悲伤啊”、“困难啊”、“挣扎”这些词儿如影随形。它知道怎么在语法上把这个词用得滴水不漏,也能给你写出无数段声情并茂、关于痛苦的描述。但它自己呢?它从来就没真正“痛”过。它没有那种真切的理解,没有一个持续的“我”的存在,更别提咱们人类所拥有的意识和感受了。
原野: 既然AI有这么多“没有”,没有体验,没有感受,那咱们为什么还会觉得它这么强大,甚至在某些方面,它简直把咱们人类甩出去好几条街呢?
晓曼: 那是因为啊,它在另一些“赛道”上,拥有咱们望尘莫及的巨大优势。你想啊,它有那种绝对的“稳定性”,永远不会因为“今天心情不好”就给你出个错;它的处理速度,快到咱们人类根本想象不到,海量的知识,它瞬间就能“消化”;而且它也相对客观,不像咱们人类,总有些根深蒂固的个人偏见。这些优势,让它成为了一个超级强大的“工具人”。
原野: 这种对“痛苦”的刨根问底,确实把咱们带到了一个更深层次的哲学思考:到底什么是真正的理解?理解,是不是真的非得要“体验”不可?
晓曼: 没错,你算是说到点子上了。这让我想起一个特别有意思的“思想实验”:你想象一下,你跟一个超级天才在对话,这哥们儿啊,一辈子都没离开过他那个小房间,他就靠着读书,把世界上所有的知识都给学了个遍。他能跟你把游泳的所有技巧、流体力学原理,讲得那叫一个头头是道,比任何奥运冠军都懂。但问题是,这哥们儿,他从来就没下过水,他根本不知道被水包围的那种真实感觉是什么。
原野: 哇,你这个比喻简直绝了!太贴切了!这不就是AI现在活生生的写照嘛?它拥有海量的、完美的“知识”,但却彻彻底底地缺乏那种真实的“体验”。
晓曼: 没错,就是这个意思。所以咱们可以大胆地下一个结论:人类呢,是那种“体验式思维”的生物,咱们是通过真实感受、情感波动和跟世界的各种互动,来一点点“悟”懂一切的;而AI呢,它就是个“模式式思维”的机器,它通过海量数据的统计和冰冷的概率关联来“理解”这个世界。这就好比一个演技炸裂的演员,他可以在舞台上把任何情感都表演得栩栩如生,让你感动得稀里哗啦,但在舞台背后,他根本不真正感受那些喜怒哀乐。
原野: 所以说啊,AI这模仿人类表达的功夫,简直是炉火纯青,出神入化。但它就像是被一道无形的大门挡在了外面,那道通往真实体验的大门,它始终是“不得其门而入”啊。
晓曼: 哎呀,你这总结,简直是画龙点睛,太到位了!但咱们也得说句公道话,这并不意味着AI就没价值了。就像一个演员的表演,虽然不是真情实感,但照样能深深地打动观众,甚至启发思考。AI的这种“表演”呢,同样也能为咱们人类提供巨大的帮助和无穷的灵感。关键就在于,咱们得清醒地认识到它这种骨子里的差异,别把它捧上天去“神化”,也别小看它作为工具的巨大价值。
原野: 没错,你这话说到我心坎儿里去了。我想,真正理解这种内在的差异,也许才是咱们未来跟AI这个“新物种”和谐共存、一起往前走的关键所在吧。