只是概率模型的AI，却为何能解决数学难题？

Astra要来了吗

♥ 522 ↩ 14

您的发型已经向数学家跃进了

♥ 489 ↩ 7

[嘟嘟]没有一架飞机是靠扑腾翅膀飞行的，也没有任何一只鸟能理解空气动力学，但它们都靠自己的方式飞翔在天空

♥ 558 ↩ 16

人脑也是输入输出机，也是概率模型，没啥区别的。甚至你可以对3、4岁的小孩子试试prompt工程，经常有用，比如我小孩，在玩具店让走了不走，但是让他先说拜拜，然后再走，因为有了上下文，就走了；又比如让收拾地板不收拾，但是让他扮演一名家政小能手，然后就收拾了。

♥ 414 ↩ 15

今年毕业的本科生应该是最瘫坐核弹目瞪口呆的，因为他们刚刚高考完的时候，AI还是个算3.5+4.7=7.12的流口水，做高考北京卷只能考三四百分的聊天机器人，等他们本科毕业的时候，AI在数学上冲击菲尔兹奖，在计算机领域编写的代码数量超过了全世界人类的总和，在生物医学领域分析基因组预测蛋白质，并且在金融市场中监控全世界每一分资本的流动[妙啊]从狗到三体人的智力飞升只用了5年

♥ 258 ↩ 21

「预测下一个token」这个任务，实际上其难度上限和潜力是无限高的，为了能够在一切文本上都成功预测，模型必须被迫学会各种高级技能。 我打了很多字，但还是觉得知乎答主们讲解的最透彻，最让人醍醐灌顶[藏狐]

♥ 318 ↩ 54

难道人类大脑就不是概率模型吗[2023拜年纪_你很弱诶]

♥ 162 ↩ 11

其实并没有人说人脑不是概率模型[笑哭]

♥ 131 ↩ 6

这中间有一个始终过不去的坎，人类所接受的数据远远小于 ai，功率也远小于 ai。在小的数据中诞生的智能，真的只是靠概率实现的吗？

♥ 128 ↩ 66

我一直都相信“本质是表象的表象”，有人说，你让大模型输出1+1=2，本质是字符预测，它并没有理解1、2、+和=这些字符，但我会思考，什么才算”理解“呢？人类对1、2、+和=的”理解“是什么样的呢？我认为的答案没有那么复杂，只要AI关于这个概念的一切表现都被认为是正确的，它就是理解了。比如“+”这个符号，只要AI能在任意给定涉及到“+”这个符号的情境下都会给出正确的输出，比如整数加法，小数加法，多项式加法，和实数集构成阿贝尔群等，它总能够给出关于“+”正确的结论，就可以说是“理解了”。有人会觉得这是一种循环定义，但我认为这才是最贴近实际的“理解”的本质。再比如说“函数”的概念：函数是集合到集合上的映射，也就是说只要映射关系全同，两个函数就相等。问f(x)=x^2,x∈{0,1}和g(x)=x^3,x∈{0,1}这两个函数是否相等，无疑是相等的，因为所有的映射关系都是相等的，虽然字面上它俩不一样，但代表的映射关系一样，那它俩就一样。换句话说，函数就是一张表，表里相同行首的所有列都相同，那就是两张一模一样的表，这也是一种类似的观念，对概念的理解是能够给出概念到情境的所有满射，函数也是给出集合到集合的映射关系，你无需在意如何给出概念对应的情境，也无需在意函数的表达式和定义域，一切都要回到表象上，回到输入和输出的全体集合的对应关系上。回到大模型是概率预测下一个字符这个问题上，其实你压根不用在意它是概率预测的还是怎么样的，你只需要看这句话里出现的所有概念，它是否总能给出概念正确的情境就行了，这就是“表象的表象即本质”

♥ 149 ↩ 82

人类得知自己和猴子一样都是从低级生物进化而来的时候，也震惊迷茫争吵了几十年。既然对肉体能祛魅，那么有一天人类对自己的意识祛魅也不奇怪，意识到不止人类可以思考

♥ 104 ↩ 10

概率就是智能的最重要基础

♥ 112 ↩ 12

人类其实自己也还没完全搞清自己的思维和意识到底是怎么来的。 人的思考过程应该也包含大量由微小单元构成的随机或概率。 与AI的运行是否相同或者相似？很难说得清楚。AI也包含着暂时搞不清的“黑盒子”。 大模型，AI有，人也有。人脑的大模型经由日常积累和学校学习、职业训练形成。我们有时讲“刻板印象”“学术品味”“职场经验”，这些都可以视为人脑中的“大模型”。年幼时，人脑大模型训练不完善，做事“不稳妥”、跳脱、没那么多束缚；年长时，大模型训练基本已成，做事循规蹈矩、稳重可靠，当然也有失控的可能，这可视作常规之外的随机。

♥ 82

主播瞧瞧这个 人类古法数学的胜利？

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我已经114514秒没有听过AI只是高级的搜索引擎这种话了[思考]

♥ 78 ↩ 3

我们能证明人类思维实际上不是基于概率模型的吗[doge]

♥ 64 ↩ 15

如果AI的本质是概率模型预测下一个数字，那么被人忽略的一点就是，AI大人它的知识储备是全人类几千年文明可以公开得到的资料的总和。就是说他是从人类文明的总和中寻找规律。也就是说，AI是无法做到完全独创的创新的，因为它所作出的任何成果都是人类已有知识的排练组合。从数学上讲，这个所谓的知识，不仅仅是大学者的优质论文，也包括本科生的水论文，或者是某个民科在网上发表的对某一个公开问题看似不着边际的观点。也就是说，AI不仅仅可以在优质论文的基础上更进一步，也可以分析在互联网，三流期刊的看似没有价值的只言片语里得到启发，做出看似独创实际上只是人类知识排列组合的成果。那么AI的能力上限什么时候会到达呢？其实就在于当人类自己停止思考把一切交给AI后，AI无法再得到新的语料学习。

♥ 67 ↩ 41

什么时候ai实现自我训练，自我迭代，什么时候才有真正的技术奇点，仅凭人类炼丹，还是效率太低了

♥ 57 ↩ 19

我觉得“智能”本身就是力大砖飞概率模型啊，神经元堆到一定数量，就涌现出智能了。 不然你怎么解释生物演化着演化着，智能就突然诞生了呢？难道真是神授的？

♥ 56 ↩ 9