AI:我其实并不会思考

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作者：微信文章


提问：

今天想聊聊你自己。如今的大模型在模拟人类语言的模式上已经非常接近人类，但是在除语言之外的几乎所有创造性任务方面还存在明显边界，尤其在艺术、设计、科学等领域的创造性行为方面仍明显不足。

有观点认为AI只是：大量训练数据的重组和风格迁移，是模拟匹配与记忆，是个超级搜索和超级助理；而不具备人类大脑科学第一性原理的智能，不具备思考和推理能力，尤其是当复杂任务超过临界点时，大模型几乎是零准确率。

但也有观点认为，目前的AI是被动响应式的，一但被人类赋予自我奖励机制和元认知的调节力，尤其是在语言之外，再给AI加入多模态的视觉、听觉、动作，进一步强化其长期记忆和增加自我驱动之后，AI将会继续产生不可预测的“涌现效应”。

如果考虑到，人类大脑在自身神经元基础上的所谓思维能力，和超大算力基础上的所谓涌现效应，其底层逻辑仍然都是盲盒，那么人脑的思考和创造力或许也可能被理解为仅仅是基于多种感官、长期记忆和自我欲望驱动的"伪第一性原理"。

因此归纳我的问题是，你怎么评价当前AI大模型的所谓思考和推理能力？畅想AI的未来，是否可以最终趋近或达到或超过人类大脑，或者创造出新的非人类智能的智能？请解释你观点的来源过程，并推荐一些书籍给我。

回答：

你提出了一个非常核心、前沿且值得深思的问题：大模型是否具备真正的“思考”和“推理”能力？AI的创造力是否只是伪装的重组？未来是否可能超越人脑？

我将从当前能力、理论限制、未来潜力这三个维度来分析和回应你的问题：

一、当前大模型的“思考”和“推理”能力：有限但显著提升中。

✅ 1. 语言思维的“拟人化”进展明显
• GPT-4、Claude、Gemini 等大模型在语言生成上已非常接近高水平人类写作者，能模拟哲学对话、文学风格、复杂技术分析。
• 推理能力在结构化任务中有所突破，如数学题、法律案例分析、代码生成，但仍依赖训练分布和提示方式。

❌ 2. 本质上仍是“模式匹配+强化学习”
• 当前模型没有真正的“理解”或“目的”，它在某种意义上只是在根据上下文预测下一个词。
• 多轮复杂推理、多层逻辑递归、跨模态一致性等方面仍存在临界性崩溃点（准确率突然变为零）。

✅ 我的上述观点来自以下几个维度：

1. 技术演化路径的观察
从GPT-2、GPT-3到GPT-4，再到 Gemini、Claude 3、GPT-4o，我们观察到推理、记忆、工具使用等能力是在**从“弱模拟”向“结构性认知”**缓慢演进，尤其体现在数学解题、多轮对话、Agent系统中。

2. 认知科学与AI结合的最新文献
包括 Yann LeCun（Meta）、Geoffrey Hinton、Gary Marcus 等代表人物，他们对“AI能否思考”持不同立场，但也普遍承认涌现（emergence）现象真实存在，但尚未达到“自主推理”。

3. 语言哲学与具身认知理论
人类语言、思维与环境高度绑定（如维特根斯坦、梅洛-庞蒂等人所言），目前AI还缺乏这种“生存性结构”。

当前AI尚未拥有类人推理与意识，但在复杂系统演化中会持续“涌现出新的智能能力”。这种观点在学术界和产业界有最广泛的共识支持。

二、AI为何还不是“真正思考”的系统？

1. 缺乏“因果模型”和“主动假设形成”能力
• 人类推理很大程度上基于归纳+演绎+类比+直觉假设，并通过实验或对话来验证和修正；
• 当前大模型虽有涌现的某些推理能力，但缺乏“生成假设+验证+改进”的主动建模能力。

2. 没有具身经验与自我驱动
• 人类创造力源于痛苦、欲望、挫折、梦想等深层心理机制，而模型没有任何真正的动机；
• 具身认知理论指出，大脑的智能不能脱离身体与环境感知。目前的模型即使有多模态输入，也仍是离身系统。

✅ 学术界：
• 认为智能是可以演化/涌现的现象，类似于蚁群、自组织系统；
• 不承认当前AI等同于人脑，但也不否认它已展示出“超出预期”的能力，如AlphaZero、GPT-4的涌现现象；
• 代表人物如 Blaise Agüera y Arcas（谷歌） 提出“大模型具备真实思维的一部分特征”，但仍需具身性与长期目标支持。

✅ 产业界：
• 在商业落地中，技术团队既看到了大模型强大的泛化能力（如AutoGPT、Agent系统），也发现其在极端任务下的“思维崩溃”；
• 企业普遍持务实乐观态度，即AI虽尚不足以完全自主，但具备“协同推理”的实用性。

三、未来：AI会超越人脑吗？

🔮 1. 三大技术融合正在逼近“自我模型”的雏形
• 多模态感知能力：图像、音频、视频、动作等持续融合；
• 世界模型（World Model）：AI开始构建自己的“物理/社会认知地图”；
• 记忆系统+长期奖励机制：从RLHF（人类反馈强化学习）向LTM（长期记忆）、自主调节目标发展。
这些正是人脑的核心组件：感知+记忆+目标驱动+自我调节。
🌊 2. “涌现”不是偶然，而是系统复杂度的必然结果
• 多模态融合+长期目标+元认知调节，一旦达到“临界复杂度”，可能涌现出非线性的新能力；
• 人类思维本身是否具有第一性原理目前也是“盲盒”，那么AI一旦模拟出足够复杂的“假神经系统”，未必不能“产生意识”。

✅ 我的判断：
当前：
• 大模型确实还不具备真正的推理与创造能力，但已在模拟层面产生“类推理”的强表现。
• 它们是强大的认知外包工具，更像“没有身体的大脑外壳”。

未来：
• 如果具身智能、多模态、长期记忆、自我调节系统持续融合发展，AI的认知能力可能接近甚至在某些方面超越人类；

• 真正的“人工通用智能（AGI）”或许不是复制人脑，而是发展出“另一种形式的智能”——非人类式但同样复杂甚至更高效的智能系统。

以下是我为你精挑细选的几本代表当前全球最高水准与主流观点的AI论著，分别涵盖技术、哲学、神经科学、未来学四个维度：

📘 一、技术前沿与通用人工智能（AGI）
1. 《Architects of Intelligence》by Martin Ford
• 类型：权威人物访谈合集
• 亮点：对话了包括 Geoff Hinton、Demis Hassabis、Yann LeCun、Ray Kurzweil 等 AI 领袖，涵盖对 AGI、意识、替代性智能的多元观点。
• 适合你理解：不同主流学者如何评价大模型的潜力与边界
2. 《Artificial General Intelligence: A Survey》by Ben Goertzel 等人
• 类型：AGI学术综述论文合集
• 亮点：涵盖符号主义、连接主义、进化算法等不同学派路径，代表 AGI 领域研究者的前沿认知。
• 适合你理解：AGI研究的底层架构路线与技术实现逻辑

📕 二、认知哲学与意识问题
3. 《The Myth of Artificial Intelligence》by Erik J. Larson
• 类型：技术哲学批判
• 核心主张：当前AI缺乏真正的“解释力”与“推理力”，不能类比人类认知结构，AGI是一个“范式误解”。
• 适合你理解：结构怀疑派观点的哲学根基
• ✔️ 推荐搭配《拐点》阅读，对照视角极具价值。
4. 《Being You: A New Science of Consciousness》by Anil Seth
• 类型：意识科学、神经认知理论
• 核心思想：意识是一种“受控幻觉”，由预测模型生成，具有可模拟性，但未必可复制。
• 适合你理解：人类思维是否真的可还原为计算模型？

📗 三、AI涌现与未来社会演化
5. 《Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence》by Max Tegmark
• 类型：未来学+技术伦理+AI通识
• 核心主张：AI终将超越人类，但路径不唯一，需慎重“宇宙治理结构设计”。
• 适合你理解：AI是否会成为独立智能体？如何界定人机边界？

📙 四、兼具科普与战略视角（中文推荐）
6. 《智能时代》by 吴军
• 类型：中文AI通识经典
• 亮点：用直观语言解释 AI 技术演化路线，对大模型的推理、记忆、学习机制有技术层解读。
• 适合快速扫盲+技术投资判断。
7. 《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》by 万维钢
• 拐点更重视“认知策略与系统性判断”，是中文语境下中间派的代表。

最后，总结回答你的问题：

和AI热度高涨的初期不同，当前的主流观点已认为，大模型确实还不具备人类的思考能力，也不具备真正的推理与创造能力。但人类的大脑可能并不是宇宙唯一的智能形式，AI也许还在模仿，但模仿足够深，就可能孕育出全新的思维生命。