人工智慧的推理能力：人類的期望是否過高？
蘋果公司的研究人員最近發表了一篇論文，指出目前的人工智慧推理模型無法進行真正的推理。這篇論文引起了廣泛的討論，有人讚揚，有人批評。然而，幾乎在同一時間，另一篇論文卻指出，這些模型在某種程度上，思考方式非常像人類，但很少人注意到。
人工智慧的思考模式與人類相似？
一篇較少人關注的論文探討了大型語言模型及其視覺對應模型如何對圖像進行分類。研究人員讓人類和人工智慧同時觀察三張圖片，並要求他們找出其中一張與眾不同者。透過反覆進行這個測試，研究人員可以衡量圖像之間的相似性。
研究發現，這些模型發展出了類似人類的概念性物件表徵。更令人驚訝的是，他們還比較了模型網路中的活動模式與人腦中的活動模式，發現模型嵌入和腦區神經活動模式之間存在著高度的一致性。這有力地證明了大型語言模型中的物件表徵，雖然與人類的表徵並不完全相同，但它們共享著根本的相似之處，反映了人類概念知識的關鍵方面。因此，這篇論文認為，目前的人工智慧確實學會在某種程度上像人類一樣思考。
蘋果公司的研究：推理能力的崩潰？
讓我們來談談蘋果公司那篇引人注目的論文。該論文探討了大型推理模型在解決更複雜問題時的運作方式。大型推理模型是一種具有「思維鏈」的大型語言模型。這意味著該模型具有額外的指令和額外的訓練，可以將任何提示分解為更小的步驟，分別執行它們，進行分析，然後重新組合這些步驟的結果。
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推理模型並不是全新的模型，而是原始大型語言模型的強化版本。
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思維鏈確實可以大大提高回應的準確性。
蘋果公司的研究人員使用了一些思維謎題，並逐步增加其複雜性，因為這些謎題都具有確定性的演算法解決方案，並且模型可以訪問這些演算法。他們在論文中對「推理」的定義是，模型知道何時以及如何使用該演算法來解決謎題。
然而，他們發現「前沿的大型推理模型在超過一定的複雜性後，會面臨完全的準確性崩潰」。然而，大約一周後，一篇後續論文指出，所謂的崩潰與模型本身的能力無關，而與它可以輸出的token數量有關，也就是文本的長度。他們進行了一些初步測試，支持了他們的論點。
如何解讀這些研究結果？
儘管蘋果公司的論文存在問題，但許多人認為這證明了目前的模型根本無法像人類一樣思考。那麼，我們應該如何理解這些研究結果呢？
首先，我認為使用和執行演算法或對圖像進行分類並不能很好地定義推理或思考。隨機挑選街上的人，有多少人知道如何運行演算法並解釋結果？這是否意味著他們無法推理？
儘管如此，我認為解讀這些結果沒有太大問題。目前的人工智慧在某種程度上會思考，並且會進行少量的推理，但並不多，重要的是，它們的推理方式不具有通用性。
人工智慧的未來：通用性的挑戰
許多人認為，這些模型會獲得人類的推理能力，但這並沒有發生。相反，我們看到的是，透過更多的努力、更多的訓練和更多的金錢，這些模型可以逐漸處理更多的任務。但是，它們並沒有發展出我們認為的智慧的標誌：
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演繹和歸納分析
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抽象思考
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建立正確的理論或模型
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快速學習
電腦程式可以執行演算法固然不錯，甚至很有用，但這有什麼新鮮的呢？這並不是說人工智慧無法達到人類水平的智慧，只是這些模型不是正確的方法。
人工智慧的安全問題：網路瀏覽的威脅？
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