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jarryli

朋友闲聊: AI 的三个核心问题工具、认知与产业的再思考

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  •   jarryli 4 天前 282 次点击

    AI 的三个核心问题工具、认知与产业的再思考

    前两天与朋友老王和老张聊天,一起讨论了关于 AI 目前发展的问题。其中主要讨论了 3 个问题,现在总结如下。

    核心讨论

    1. AI 到底是什么?

    2. AI 能否理解人类?

    3. AI 是否真正创造了产业价值?


    一、AI 的本质:是概率机器,还是认知雏形?

    老王 认为,当前的 AI 并非真正的智能,虽然是大模型,但本质上仍然是基于概率统计的计算系统。计算机基于冯诺依曼体系的 0-1 结构,在底层实现上依赖形式逻辑,通过概率统计进行计算与生成,尚未真正突破图灵测试,还不是真正意义上的“强人工智能”。这一观点与杨立昆基本一致:AI 没有根本突破。

    老王 指出,AlphaGo 采用 CNN+深度学习,体系相对明确;而当前的生成式 LLM 采用 Transformer+深度学习,表达能力更强,但也更为宽泛,其技术路径未必代表人工智能的未来。

    关于这一点,老张 认为,从系统角度来看:

    限制智能的不是 0 和 1 ,而是系统复杂度与结构。

    老张 的看法是:老王 的总体观念没错,因为他自己此前也是这么认为的。但自去年下半年 Claude Code 在 AI 编程上的表现实在震撼,他的看法有所转变。老张认为,世界是不断发展变化的,0-1 架构并不意味着无法突破,它同样可以在高层表达出类人的思维与情绪。人的大脑本质上也是电信号的复杂组合,只不过其规模和复杂度远超当前计算系统。如今的 Agentic AI 及 Harness 工程架构(如任务编排、上下文组织、状态管理、工具链整合等),正在从工具逐步向“类认知系统”演进。

    我的看法:两人都对。目前的大模型 AI 本质上还是概率统计,并没有人类那样发散的思维。但 AI 发展很快,未来也许可以。


    二、语言与认知:形式逻辑与非形式语言之争

    老王 引用“道可道,非常道”:能够用语言表达的内容计算机才能理解,无法用语言表达的内容计算机理解不了。计算机理解的是形式语言,而人类有很多非形式语言,如抽象、意识、情绪、思维。老王 认为,尽管现在的 LLM 具备一定自监督和自我学习进化的能力,但目前的计算机依然无法表达非形式逻辑。

    这一想法与老子相似:真正的“道”无法用语言表达,能表达出来的那不是那个“道”了。人类最高级的地方恰恰在于语法无法言说的东西,需要体会,且因人而异。维特根斯坦也有类似观点语言即世界,凡能用语言说清楚的就能说清楚,说不清楚的那个真实世界我们无法理解。

    老张 则持不同的立场:

    无法完全表达 ≠ 无法逼近表达

    老张 认为,“道”虽然无法真正说破,但可以无限逼近地描述,最终表达出非常接近的内容,那时也许就是我们可以理解的道。就像我们无法穷尽π,但只要精确到小数点后一定位数,计算误差完全够用了。维特根斯坦说“语言即世界”,也就是一切能表达的都可以通过语言来表达;如果无法表达,那么那个世界我们也无法真正理解和认知。既然可以表达,那么计算机也能理解我们的表达。AI 不一定真正理解,但可以“表现得像理解”。也就是说,计算机用形式语言描述的世界虽是符号模拟,但当无限逼近真实时,又加上真实的世界我们也无从完全知晓,因此当计算机模拟得足够逼真时,我们可以说计算机的世界就是真实的世界。

    我的看法:各有道理。语言是有限制的,无法完全地表述出真实的世界。我们可以体会和感受某种思想,而无法精确概括和定义。但足够丰富的形式逻辑也可能模拟出非常接近真实的世界。


    三、AI 产业:虚假繁荣还是必经之路?

    老王 从产业第一、第二、第三产业的角度指出:目前 AI 过度火热,存在虚假繁荣,是在自己的行业里内循环,而没有提升农业、工业等实业中的效率和效果。因此,当前的 tokens 经济存在一定隐患,需要认识到这一点,并把 AI 的能力赋能到实体经济中。

    老王 的思想站在为实业服务的角度,本身没错。服务业(尤其是信息服务业)应该为实体经济提供赋能,即互联网+、AI+,而不是互联网和 AI 行业自嗨。当前 token 经济非常火爆,智谱 AI 、Minimax 、Kimi 如火如荼,确实存在一定的炒作和泡沫。

    老张 则认为:

    内部优化 → 工具成熟 → 行业渗透 → 产业升级

    token 算力目前主要服务的确实是 AI 和互联网行业内部,但只有经过内部 AI 化改造、摸清楚如何利用 AI 赋能之后,才能逐渐给实业界赋能。当前 AI 存在一定泡沫,但符合技术发展规律。AI 仍处于自我进化阶段。相信不久的将来,AI 就会渗透进各行各业,并为产业带来实际的价值。

    我的看法:依然是各有道理。老王是站在当前状况说的,而老张看的是未来发展。当前算力经济与 token 经济的确过于火热,有很多的泡沫。但未来 AI 一定会服务好实体经济。


    四、分歧本质:两种视角的对照

    维度 老王 老张
    技术立场 技术理性:现有 AI 无根本突破 工程演进:0-1 架构也能表达思维
    认知立场 哲学怀疑:非形式语言无法被计算机理解 技术乐观:语言可逼近表达,计算机可理解
    产业立场 实业导向:AI 内循环,需立即赋能实体 系统视角:先内部优化,再逐步渗透

    老王 强调:计算机无法理解非形式逻辑,AI 脱离实体是隐患。
    老张 强调:世界是发展的,逼近表达是可行的,行业自循环是必经阶段。

    我的看法:不难看出,老王相对保守(审慎),老张则相对激进(乐观)。这不分对错,也没有高下之分。


    五、关键问题:AI 是工具,还是认知系统?

    AI 尚未成为认知系统,但正在逼近。

    从老王和老张的分歧中可以看出,对 AI 本质的判定取决于我们站在哪个时间尺度和哲学立场上。

    • 若以图灵测试和形式逻辑为唯一标准,AI 仍是概率机器。
    • 若以系统复杂度和功能表现为尺度,AI 已展现出类认知的雏形。

    我的看法:答案不是非此即彼,而是一个持续的演化过程。AI 是一个具有认知能力的工具。


    结语

    AI 时代的本质变化是:

    人从执行者(问题解决),转变为 AI 的驱动者(问题决策)。

    无论老王的审慎,还是老张的乐观,都指向同一个方向:AI 正在重新定义人类与机器之间的关系。分歧并非对立,而是推动思考深入的两种必要力量。

    最后,两人并未讨论“AI 是否会取代人类”的问题,因为他们都倾向于认为:AI 本质上仍是人类的工具,其价值在于服务人类,而非取代人类。

    我的看法:对于 AI 总体是谨慎地乐观,不是担心 AI 取代人类,而是 AI 对人类社会现有秩序冲击太大,人类还没有做好准备。


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