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Description
视频通过“中文房间”思想实验质问AI能否真正理解语言，指出图灵测试的不足，并揭示现代神经网络虽能模仿模式识别，但AI是否具备意识仍是未解之谜。 ---------------------------------------------------------------- 原标题：Scientists still don't know the answer to this infamous question - Charles Wallace & Dan Kwartler 原作者：TED-Ed 发布日期：2025-12-09 视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=3ezPMAoxSbw
Comments
我超爱《文明》里这句：“如果人脑简单到我们能理解它，那我们也会简单到依然无法理解它。”
♥ 26 ↩ 3
塞尔的中文房间思想实验，其原本意图在于猛烈抨击“强人工智能”的可能性——他试图通过这个思想实验证明，即使一台计算机能够完美模拟人类对话，它也仅仅是在机械地操纵符号，而并非真正理解语义，因此计算机绝不可能拥有像人类那样的思想和意识。然而，塞尔这一结论的有效性，完全建立在那个房间必须严格遵循一本显式的“规则手册”进行符号运算的前提之上，这恰恰精准描绘了早期符号主义人工智能的工作方式，即依赖人为编写的逻辑规则和语法程序来处理信息。但纵观当今人工智能的主流发展，我们看到的全然是另一番景象：以深度学习为代表的联结主义路线早已占据主导，无论是ChatGPT还是其他大语言模型，它们不再依赖任何人为预设的显式规则，而是通过在海量数据上的训练，自动调整数百亿乃至千亿个神经元之间的连接权重，最终形成一个复杂到连开发者都无法完全解析的分布式黑箱系统。至此，塞尔思想实验与当今AI之间的深刻关联便浮现出来：塞尔通过攻击符号主义的“规则论”，反而在逻辑上为联结主义的“涌现论”扫清了道路——因为既然他断言机械式的符号规则绝不可能产生理解，那么理解若要成为可能，就只能是经由大规模并行网络的整体交互而“涌现”出的高阶特性，而这恰恰是联结主义最核心的理论主张。换言之，中文房间通过否定显式规则的路径，反而将智能的唯一可能性引向了复杂网络的涌现机制，从而在哲学层面为当今大模型“规模即智能”的成功逻辑提供了意想不到的理论支持：塞尔可以继续质疑这些模型是否拥有意识，但他的论证已无法从根基上否定它们涌现出某种“理解”的可能性。最终，这场原本旨在为人工智能敲响警钟的思想实验，却在半个世纪后戏剧性地反转成了现代联结主义最坚实的护身符。
♥ 5
科学家：我不知道，我将去搞清楚。 商人：我已经搞定了，快来买吧，现在买还有半价优惠哦。
♥ 2
空想主义，我问细胞人怎么编程，和问机器人怎么编程有什么区别？只要能为我的资本扩张，不择手段又如何？
♥ 1
看完才发现，依然是一篇AI理解中的AI探讨文。 真正影响AI是否能具备意识的，不是AI能控制多少知识，是否超出数据集并不重要，重要的是它是否理解我们。 人类的意识并不只存在于人类和客观世界之间，更多的部分是存在于人类之间的交互。 这些交互基于人类共同的身体构造，这些构造并不只是一颗脑袋两只手，而是包括我们有哺乳带来的家庭观念社会观念，我们有异养带来的食欲和烹饪习惯，我们有害怕紫外线的DNA带来的睡眠‘作息和抱团取暖概念。等等。 在我们理解这些的时候，我们是基于自身生理感受，而不是人云亦云，这和从数据集里整理概念的AI是截然不同的。不管它用多么高效的方式去整理数据集，甚至跨时空整理出数据集外的东西，它依然不是我们，它可能已经是神了，但依然成不了人。因为它没能具备我们千百亿年进化中留下的屎山代码。没错，真正的人，不是智慧不是理性不是劳动也不是艺术，是屎山代码。这些无意义但存在于每个人的东西，挥之不去充满烦恼甚至痛苦的东西，构成了人类潜意识中最在意的东西。它才是影响到一个人如何看另一个人，而不是一个AI如何看另一个AI的基础。 不是没有办法解决这个问题，办法就是把屎山代码复刻到机器里面去，但那又是为啥要费这劲儿呢？人不够多么？ 所以，放弃吧，AI的存在不是为了像人，它应该是人类登神的阶梯，阶梯要是和我一样高，那我要他做什么？
听着很像戴森球计划的bgm
1:58 《仿生人会梦见电子羊吗？》
我思故我在……我，还在思吗？
↩ 1
如果'人类大脑是依赖神经网络运行'这个假设成立，那AI的理解和人类的理解在物理意义是一样的，那两种'理解'就是一样的。我理解这样的
这个不是中文房间的思想实验吗