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- 如果是文本AI(比如ChatGPT),它会调出“下雨了常和伞、淋湿、堵车、在家休息”的词语搭配规律,写一段相关的话;
- 但它不会真的“担心”你淋湿,也不会知道“堵车会让你迟到”——它只是在按规律输出,没有对“下雨本质影响”的理解。
甚至如果AI没学过“下雨和收衣服”的关联规律,你说“下雨了,我该怎么办”,它可能只会说“记得带伞”,不会提醒你收衣服——因为它没找到“下雨”和“收衣服”的规律,不知道这两者之间的本质联系。
例子3:解数学题,人类靠“理解逻辑”,AI靠“记忆规律”
当你解“1+1=?”时,你的思考过程是“理解加法的本质逻辑”:
- 你知道“1代表一个物体,两个1加起来就是两个物体”,所以答案是2;
- 当你遇到“1+2=?”时,你会用同样的逻辑推导:“1个加2个,一共3个”,得出答案3;
- 就算遇到没见过的题,比如“+2024=?”,你也能靠“个位加个位、十位加十位”的加法逻辑,一步步算出答案。
但AI解“1+1=?”,靠的是“记忆规律”:
- 它在训练时看过无数道加法题,记住了“1+1→2”“1+2→3”的直接规律,所以能快速输出答案;
- 如果遇到“+2024=?”,它需要先找到“多位数加法的计算规律”(比如个位加个位、十位加十位,满十进一),然后按这个规律一步步算;
- 但如果它没学过“多位数加法规律”,比如你让它解“+2024+5678=?”,它可能会算错——因为它没理解加法的本质逻辑,只是在按学过的规律计算,一旦规律没覆盖到,就会出错。
这就是为什么AI能解复杂的数学题,却可能在“小学奥数题”上栽跟头——因为小学奥数题常需要“换个思路”(比如逆向思维、数形结合),需要理解数学的本质逻辑;而AI擅长的是“按固定规律计算”,遇到需要“灵活变通”的题,就会没辙。
例子4:判断“好人坏人”,人类靠“理解行为本质”,AI靠“匹配标签规律”
生活中我们判断一个人是“好人”还是“坏人”,靠的是“理解他行为的本质意义”:
- 比如一个人经常帮邻居提东西、照顾流浪猫、在工作中诚实守信,你会判断他是“好人”——因为你理解这些行为的本质是“善良、有责任心”;
- 比如一个人偷东西、撒谎、伤害别人,你会判断他是“坏人”——因为你理解这些行为的本质是“违法、不道德”;
- 甚至如果一个人做了“看似坏的事,实则好的事”(比如父母严厉批评犯错的孩子),你也能理解“这是为了孩子好”,不会简单归为“坏人”。
但如果让AI判断“好人坏人”,它只能靠“匹配标签规律”:
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