AI到底有没有"理解力"这件事

AI教父 Hinton 最近这段采访,有几个观点说得很锋利

第一个:说大语言模型只是"随机鹦鹉"、不具备理解力的人,他直接说这是 complete nonsense

他举了个例子。你跟AI说"我看到大峡谷飞向芝加哥",AI会纠正你:大峡谷飞不起来。你解释说是你飞往芝加哥的路上看到的,它马上理解并修正。他说能识别语义荒谬并修正理解的东西,不叫模式匹配,叫理解

第二个更值得想。他说数字智能跟人类最根本的区别不是谁更聪明,是学习机制不一样

人类学一辈子,死了知识就没了,只能通过书本慢慢传。AI可以复制一万个副本,每个学不同的东西,然后把学到的权重瞬间共享给所有副本。等于一万个人的经验一秒钟灌进一个大脑里

这个速度差是指数级的,人类没有任何办法追上

第三个是关于监管。科技公司喜欢说AI是油门、监管是刹车。Hinton 说不对——监管不是刹车,是方向盘。不是要你停下来,是要确保你别开进悬崖里

被问到10年后世界什么样,他说就像在雾里开车,只能看清前面100码,再远的完全看不见

你们觉得AI到底有没有"理解力"这件事?
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分享 2026-06-15

20 个评论

当然没有,也不需要有。什么是理解可能很难定义,不过人类理解的特征是很容易捕捉的,那就是有损压缩,而且压缩的方法不遵循逻辑或者数学。比如说这儿有一本《三国演义》,人类可以在阅读之后理解故事情节,然后再用自己的语言和方式用简短的文字写出剧情简介。为什么需要理解?因为人类的脑子是记不住整本书的内容的,所以必须删减大多数内容只留下所谓的核心内容。然而电脑没有这个“记不住”的问题。你让它记一亿本书的内容也可以一字不差记住,那还谈什么理解?然后这个核心内容的提取方式又是因人而异的。找一万个人来写《三国演义》的剧情简介,肯定会得到一万份核心内容相近但是细节完全不同的稿子。而且这个还缺乏再现性。你让同一个人反复写好几次,内容也很难完全相同。要是让完全相同的一万个AI副本来干这个任务又会怎么样呢?如果都是复制粘贴来的话那是不是都完全一样了,除非人为导入点儿随机要素?

本人觉得吧,这个问题可以和遗传因子的复制传递的战略类比。人类繁殖下一代需要两种性别,而且繁殖一个世代需要大约二十年,繁殖出来的后代还都不尽相同,具有多样性。可以说复制的成本极高效率极低。而大肠杆菌能无性繁殖下一代,只花二十分钟就可以培育出下一代,而且基本上都是上一代的复制体,成本极低效率极高。如此,大肠杆菌在某一方面远远胜过人类,是否就能说明大肠杆菌比人类要优越得多?本人可不这么觉得。值得强调的是,大肠杆菌属于寄生生物。如果没有寄主的话,它们哪怕不会灭绝,至少也不能轻轻松松维持现在的低成本高效率模式。而反过来,人类高成本低效率的繁殖模式,反而是为了对抗这类寄生生物才会采用的策略。对的,其实现在对于有性生殖以及遗传因子多样性的必要性的最有力的解释就是“为了对抗寄生生物”——寄主绝对不可能模仿寄生生物的策略,因为寄生生物必然更小,所以复制成本必然更低,效率必然更高。更别说寄主会帮它们分担一部分成本。所以本人也建议,人类对待AI的态度应该类似于对待大肠杆菌——当然应该轻视,不过却不该轻视它的危害性,因为大肠杆菌会让人得病甚至死亡。

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