康麻子十全老狗 2026-01-26 我就是做rl的，我认为ai没有任何泡沫但llm泡沫大的没边了。llm没有经过实在界→象征界的阉割，没有剩余没有那种原初匮乏内在一片混沌，也就是黑箱。永远不会诞生主体性，一直在象征界打转。而且从技术角度出发各种神经网络都通过loss这把尺去backward拟合一个正确的目标，从根本上就不允许失败，这又是一种扼杀主体性的因素 ♥ 94 ↩ 16
成分复杂的鯷魚酱 2026-01-27 相关性和因果性这个东西解释不了AI幻觉的问题。 举个现实的例子，李彦宏有没有幻觉？李彦宏的幻觉大了去了。但李彦宏的逻辑有没有问题？李彦宏思考问题，逻辑性和因果性绝对是超越99.99%的人类的。 那幻觉是从哪来的？幻觉源自于个体只有唯一信息源，没有办法通过其他形式的媒介，对信息进行综合，从而完成结构的一致性检查。 说到底，连我们自己，也没有任何手段能保证“信息是可信的”。连我们自己都在怀疑有没有平行宇宙，宇宙是不是真实的…我们区分幻觉的能力也就比AI强点有限，但没有本质区别。 ♥ 31 ↩ 32
远东魔术爱好者 2026-01-28 听了一下，他的观点还是停留在“ai做非创造性的工作，人类来做创造性的工作”这个层面，但是现在实际情况显然是ai在做创造性工作多于重复性工作了，比如ai绘画和ai写小说……我倒是希望可以像他说的一样，ai做重复性的非创造性工作 ♥ 11 ↩ 10
AI全文总结 2026-01-26 ✨ AI课代表总结： AI大语言模型依赖数据相关性而非因果性运行，导致高频“一本正经胡说八道”。哲学上，这暴露出人类对因果性的默认信念本质是动态校准的相关性集合。AI发展阶段划分为三阶段：短期泡沫（产业未落地但预期过高）；中期落地（AI深度融入生产生活与科研）；长期哲学革命（AI取得自主智能，冲击人本定义）。核心价值指向三重转化：革新哲学教育（如虚拟柏拉图实时研讨）、打破文明互斥壁垒（跨语言哲学协作）、弥合哲学与科学断层（助推人文思想重返知识前沿）。 AI的每个“胡言”实则是对人类认知惯性的冷静解剖——当算法持续混淆相关与因果，我们被迫承认：所谓确定性，不过是群体共识投射的临时坐标。 ♥ 5
9001偶 2026-01-26 看来余明峰教授还是对未来的AI有非常大的期望和期展的，并且提出了很多新的可能性啊，我现在主要是觉得AI代码相对而言还是很厉害的，虽然说写出来的代码可能也没有达到我的理想的标准，但是总体上来说够用了。 AI最差的还是他被那一套RLHF束缚住了，然后本身它的输出的token也有限再加上估计也是按照那种固定模板写作的，所以说导致感觉看AI的东西，特别是他讲到这种深层次一点的，其实都感觉是在胡说八道 ♥ 4
辝殊 2026-01-29 人类对世界的认知有触觉、听觉、嗅觉、视觉、味觉，而AI对世界的认知建立在一堆数据加算法上，这就是本质上的不同，什么时候给它建造对应的数据库，必然能像人也能超越人，目前的AI还没从服务器里解放出来，很多东西只能靠人建立的数据库里找关联，这也就是人类目前还存在的优势。要么赋予AI身体，这个身体是感受世界的媒介，要么把人脑数据解析出来建立数据库提供给AI，前者比后者好因为不受限人类[笑哭] ♥ 3 ↩ 1
全当做是健忘症 2026-01-26 ai的相关性，来自人类语言的逻辑因果性，因而ai语言模型本身，除了语言识别等因素，并不具备真正的因果，我们所看到的因果，本质是来自数据中，人的语言中的因果， 如果你给ai输入的所有数据，是毫无概率毫无因果的，那么他输出的也是一样毫无因果。 一、Ai的因果性，是来自于训练时，通过人类语言训练出的结果和参数A。 你所说的，建立因果关系是完全不存在的。你所说的新的实验报告给ai，首先实验报告是新的，但是ai训练过的人类语言数据不是新的，他还是根据人的语言结果A自动帮你解释。 AI的因果是来自A，人的语言本身是包含因果理解的。AI用一个包含因果理解的数据去推测概率，自然接近有因果，但是： 二、因果和概率预测完全不能划等号 1.因果只要逻辑正确，是可以普遍性的建立因果联系的！而预测是不能百分百的，没有任何一个ai可以在预测上绝对不出错。特别是取决于训练他的数据源！ 2.因果可以真正面对新的事物，AI不行，AI所有的结果都是旧的事物的组合和变化。 3.没有逻辑，就没有真和假的识别能力。(我举个例子，比如说打出莎士比亚的猴子，虽然说AI有能力穷举法打莎士比亚的猴子，但是他也无法识别他炸出来这个东西是不是莎士比亚。这才是最关键的。而且，现实是没有任何东西可以穷举，因为人没有这个能力，AI更没有这个能力。但是，就算你在一定程度上进行了有限的穷举，没有逻辑能力和因果关系，你也识别不出来他是莎士比亚，这也是根本原因。) ♥ 2
liebetee 2026-01-26 突然想到一句“聪明不是智慧”，和AI聊了聊 以及贴上我觉得它前面讲得挺好的一段话：天然存在的，是无穷无尽、强度不一的“相关之网”；而“因果之链”，是我们从这张网上精心截取、拉直、并赋予方向的一段。 ♥ 2 ↩ 1
时夜心 2026-01-28 把ai机械思维比做一个圆的话，人类的思维就是缺失了一脚。乾坤相对，木火相生，金水相融。ai的思维如同八卦思维，讲究的是一个圆形闭环，正负无穷归零。而人的思维是有倾向性的，好比圆缺了一脚，这个缺了一脚是与现实具体情景相连的，藏有一个人的情感和偏执，也就是确定性。修仙的圆满是正负无情归零，达到身心宁静，无分别心，人很难做到。 ♥ 1 ↩ 2
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我就是做rl的，我认为ai没有任何泡沫但llm泡沫大的没边了。llm没有经过实在界→象征界的阉割，没有剩余没有那种原初匮乏内在一片混沌，也就是黑箱。永远不会诞生主体性，一直在象征界打转。而且从技术角度出发各种神经网络都通过loss这把尺去backward拟合一个正确的目标，从根本上就不允许失败，这又是一种扼杀主体性的因素
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有没有一种可能，人类也会一本正经的胡说八道[吃瓜]
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相关性和因果性这个东西解释不了AI幻觉的问题。 举个现实的例子，李彦宏有没有幻觉？李彦宏的幻觉大了去了。但李彦宏的逻辑有没有问题？李彦宏思考问题，逻辑性和因果性绝对是超越99.99%的人类的。 那幻觉是从哪来的？幻觉源自于个体只有唯一信息源，没有办法通过其他形式的媒介，对信息进行综合，从而完成结构的一致性检查。 说到底，连我们自己，也没有任何手段能保证“信息是可信的”。连我们自己都在怀疑有没有平行宇宙，宇宙是不是真实的…我们区分幻觉的能力也就比AI强点有限，但没有本质区别。
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我感觉到了，余老师在ai领域能懂哲学，在哲学领域能懂ai[脱单doge]
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这个在心理学和经济学最明显，我们以为的因果其实只是相关
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听了一下，他的观点还是停留在“ai做非创造性的工作，人类来做创造性的工作”这个层面，但是现在实际情况显然是ai在做创造性工作多于重复性工作了，比如ai绘画和ai写小说……我倒是希望可以像他说的一样，ai做重复性的非创造性工作
♥ 11 ↩ 10
但问题是42号混凝土拌意大利面这些东西也是人说出来的啊 而且那个人说的一本正经[星星眼]
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大语言模型说白了就是，萝卜纸巾真棒。你觉得AI有幻觉，实际上是因为人类语言也有胡说八道的时候，扰乱了你的数据库。
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✨ AI课代表总结： AI大语言模型依赖数据相关性而非因果性运行，导致高频“一本正经胡说八道”。哲学上，这暴露出人类对因果性的默认信念本质是动态校准的相关性集合。AI发展阶段划分为三阶段：短期泡沫（产业未落地但预期过高）；中期落地（AI深度融入生产生活与科研）；长期哲学革命（AI取得自主智能，冲击人本定义）。核心价值指向三重转化：革新哲学教育（如虚拟柏拉图实时研讨）、打破文明互斥壁垒（跨语言哲学协作）、弥合哲学与科学断层（助推人文思想重返知识前沿）。 AI的每个“胡言”实则是对人类认知惯性的冷静解剖——当算法持续混淆相关与因果，我们被迫承认：所谓确定性，不过是群体共识投射的临时坐标。
♥ 5
AI真的是完全的相关性而非因果关系吗？通过前文预测后文本质上好像是因果关系？
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看来余明峰教授还是对未来的AI有非常大的期望和期展的，并且提出了很多新的可能性啊，我现在主要是觉得AI代码相对而言还是很厉害的，虽然说写出来的代码可能也没有达到我的理想的标准，但是总体上来说够用了。 AI最差的还是他被那一套RLHF束缚住了，然后本身它的输出的token也有限再加上估计也是按照那种固定模板写作的，所以说导致感觉看AI的东西，特别是他讲到这种深层次一点的，其实都感觉是在胡说八道
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人类对世界的认知有触觉、听觉、嗅觉、视觉、味觉，而AI对世界的认知建立在一堆数据加算法上，这就是本质上的不同，什么时候给它建造对应的数据库，必然能像人也能超越人，目前的AI还没从服务器里解放出来，很多东西只能靠人建立的数据库里找关联，这也就是人类目前还存在的优势。要么赋予AI身体，这个身体是感受世界的媒介，要么把人脑数据解析出来建立数据库提供给AI，前者比后者好因为不受限人类[笑哭]
♥ 3 ↩ 1
科学其实暂时搁置了休谟问题：也即因果性和归纳法是循环论证。
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不是啊 统计相关证实不了因果 但是逻辑因果何以证实因果啊
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是不是已经有文章证明了变形金刚是在做贝叶斯
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ai的相关性，来自人类语言的逻辑因果性，因而ai语言模型本身，除了语言识别等因素，并不具备真正的因果，我们所看到的因果，本质是来自数据中，人的语言中的因果， 如果你给ai输入的所有数据，是毫无概率毫无因果的，那么他输出的也是一样毫无因果。 一、Ai的因果性，是来自于训练时，通过人类语言训练出的结果和参数A。 你所说的，建立因果关系是完全不存在的。你所说的新的实验报告给ai，首先实验报告是新的，但是ai训练过的人类语言数据不是新的，他还是根据人的语言结果A自动帮你解释。 AI的因果是来自A，人的语言本身是包含因果理解的。AI用一个包含因果理解的数据去推测概率，自然接近有因果，但是： 二、因果和概率预测完全不能划等号 1.因果只要逻辑正确，是可以普遍性的建立因果联系的！而预测是不能百分百的，没有任何一个ai可以在预测上绝对不出错。特别是取决于训练他的数据源！ 2.因果可以真正面对新的事物，AI不行，AI所有的结果都是旧的事物的组合和变化。 3.没有逻辑，就没有真和假的识别能力。(我举个例子，比如说打出莎士比亚的猴子，虽然说AI有能力穷举法打莎士比亚的猴子，但是他也无法识别他炸出来这个东西是不是莎士比亚。这才是最关键的。而且，现实是没有任何东西可以穷举，因为人没有这个能力，AI更没有这个能力。但是，就算你在一定程度上进行了有限的穷举，没有逻辑能力和因果关系，你也识别不出来他是莎士比亚，这也是根本原因。)
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突然想到一句“聪明不是智慧”，和AI聊了聊 以及贴上我觉得它前面讲得挺好的一段话：天然存在的，是无穷无尽、强度不一的“相关之网”；而“因果之链”，是我们从这张网上精心截取、拉直、并赋予方向的一段。
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李楠老师在我楼上[笑哭] 想不到的联动
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把ai机械思维比做一个圆的话，人类的思维就是缺失了一脚。乾坤相对，木火相生，金水相融。ai的思维如同八卦思维，讲究的是一个圆形闭环，正负无穷归零。而人的思维是有倾向性的，好比圆缺了一脚，这个缺了一脚是与现实具体情景相连的，藏有一个人的情感和偏执，也就是确定性。修仙的圆满是正负无情归零，达到身心宁静，无分别心，人很难做到。
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AI其实是贝叶斯主义，相关性与因果律间的过渡与模糊地带
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