我的征尘是星辰大海。。。

The dirt and dust from my pilgrimage forms oceans of stars...

-------当记忆的篇章变得零碎，当追忆的图片变得模糊，我们只能求助于数字存储的永恒的回忆

作者:黄教授

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从哥德巴赫猜想到人工智能2

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原始脚本

三大语言模型，一种全新的认知工具，还是认知迷雾的放大器。
大语言模型，比如我们正在使用的这个，是一种通过学习海量文本数据来生成人类语言的 AI 系统。
现在我们用五条标准来检验它，逻辑自洽，得分很低。
大语言模型经常会一本正经的胡说八道，它可能在一句话里前后矛盾，或者给出逻辑混乱的解释。
它的目标是生成听起来像人话的文本，而不是保证逻辑绝对严谨。
可测量与可量化得分很高，这一点它做的非常好。
模型的输入和输出都是数字化的文本，可以被精确的测量和分析。
我们可以计算它回答的准确率、流畅度等指标。
可预测性得分中等偏上。
它能对未来做出一些预测，比如根据历史数据预测天气，或者根据剧情预测电影结局。
但这些预测的可靠性参差不齐，更像是统计概率，远不如物理定律那么精确。
可证伪性得分很高，这一点很明确。
要证明他错了，只需要指出他回答中的事实错误或逻辑矛盾，他的每一个输出都可能被证伪，经受住实践检验得分复杂。
他在很多实践场景中表现出色，比如写代码、做翻译、提供信息。
但他的检验标准非常模糊，不像物理实验有精确的量化指标。
而且他在面对新知识或对抗性输入时很容易失效。
最深刻的问题在于，它的训练数据来自人类社会，而人类认知中充满了违背那五条标准的错误、偏见和矛盾。
如果训练材料本身就包含认知谬误，AI 如何能产生超越人类的正确认知？他就像一个只在矮人国里长大的巨人，他的尺子就是矮人们用过的五花八门的旧尺子。
总的来说，大语言模型像一个知识渊博但有时会犯迷糊的顾问。
他在可测量和可证伪性上表现不错，但在逻辑自洽和实践检验的可靠性上还有很大提升空间。
它更像是一个强大的工具，而不是一个严格的科学理论。
它最大的挑战在于能否跳出人类认知的庐山，找到一把真正客观的尺子。
三，重新定位，AI 的独特认知角色与风险。
这场跨界比较揭示了一个更深层的结论，我们并非要评判 AI 是否科学，而是要理解它的独特性与潜在风险。
数学追求绝对的逻辑真理，它的检验标准在体系内部。
物理追求与现实的精确对应，它的检验标准在体系外部。
而 AI 追求的是在数据中发现模式并高效利用，它的检验标准则混合了人类的认知成果，其中既有精华也有糟粕。
AI 的崛起也让我们直面人类认知的普遍困境，相当多的 仍生活在违背那五条标准的错误认知中，而 AI 可能成为这些认知谬误的放大器，而非修正者。
他可能永远无法真正跳出人类为他设定的庐山。
四、结语，多元认知路径的价值与清醒的认知自觉。
从哥德巴赫猜想到 AI 这场对话展示了人类认知世界的多元路径。
数学构建了逻辑的殿堂，物理搭建了现实的桥梁，而 AI 则开辟了一条基于数据的全新道路。
他们没有高下之分，只是目标不同，一个追求逻辑的完美，一个追求现实的契合，一个追求实用的效率。
理解他们的差异与共性，不仅能帮助我们更好的使用 AIGC。
 强大工具，更能让我们看清人类理性探索的广阔疆域和自身认知的局限。
在这个认知的版图上，每一种探索方式都有其不可替代的价值。
但真正的智慧始于对那五条认知标准的清醒自觉，不仅用它们来评判科学理论和 AI 模型，更用它们来审视我们自己的日常思考与社会共识。
更重要的是，我们要时刻警惕身在此山中的局限。
无论是数学的逻辑、物理的实验，还是 AI 的数据，都只是我们认知世界的工具。
真正的真理或许就存在于不断的比较、反思和超越之中。
唯有保持这种开放和谦逊，我们才能在复杂的世界中避免陷入认知迷雾，找到通往可靠知识的道路。

修正脚本

大语言模型，一种全新的认知工具，还是认知迷雾的放大器。
大语言模型，比如我们正在使用的这个，是一种通过学习海量文本数据来生成人类语言的 AI 系统。
现在我们用五条标准来检验它，逻辑自洽，得分很低。
大语言模型经常会一本正经地胡说八道，它可能在一句话里前后矛盾，或者给出逻辑混乱的解释。
它的目标是生成听起来像人话的文本，而不是保证逻辑绝对严谨。
可测量与可量化得分很高，这一点它做得非常好。
模型的输入和输出都是数字化的文本，可以被精确地测量和分析。
我们可以计算它回答的准确率、流畅度等指标。
可预测性得分中等偏上。
它能对未来做出一些预测，比如根据历史数据预测天气，或者根据剧情预测电影结局。
但这些预测的可靠性参差不齐，更像是统计概率，远不如物理定律那么精确。
可证伪性得分很高，这一点很明确。
要证明它错了，只需要指出它回答中的事实错误或逻辑矛盾，它的每一个输出都可能被证伪，经受住实践检验得分复杂。
它在很多实践场景中表现出色，比如写代码、做翻译、提供信息。
但它的检验标准非常模糊，不像物理实验有精确的量化指标。
而且它在面对新知识或对抗性输入时很容易失效。
最深刻的问题在于，它的训练数据来自人类社会，而人类认知中充满了违背那五条标准的错误、偏见和矛盾。
如果训练材料本身就包含认知谬误，AI 如何能产生超越人类的正确认知？它就像一个只在矮人国里长大的巨人，它的尺子就是矮人们用过的五花八门的旧尺子。
总的来说，大语言模型像一个知识渊博但有时会犯迷糊的顾问。
它在可测量和可证伪性上表现不错，但在逻辑自洽和实践检验的可靠性上还有很大提升空间。
它更像是一个强大的工具，而不是一个严格的科学理论。
它最大的挑战在于能否跳出人类认知的庐山，找到一把真正客观的尺子。
三、重新定位，AI 的独特认知角色与风险。
这场跨界比较揭示了一个更深层的结论，我们并非要评判 AI 是否科学，而是要理解它的独特性与潜在风险。
数学追求绝对的逻辑真理，它的检验标准在体系内部。
物理追求与现实的精确对应，它的检验标准在体系外部。
而 AI 追求的是在数据中发现模式并高效利用，它的检验标准则混合了人类的认知成果，其中既有精华也有糟粕。
AI 的崛起也让我们直面人类认知的普遍困境，相当多的人仍生活在违背那五条标准的错误认知中，而 AI 可能成为这些认知谬误的放大器，而非修正者。
它可能永远无法真正跳出人类为它设定的庐山。
四、结语，多元认知路径的价值与清醒的认知自觉。
从哥德巴赫猜想到 AI 这场对话展示了人类认知世界的多元路径。
数学构建了逻辑的殿堂，物理搭建了现实的桥梁，而 AI 则开辟了一条基于数据的全新道路。
它们没有高下之分，只是目标不同，一个追求逻辑的完美，一个追求现实的契合，一个追求实用的效率。
理解它们的差异与共性，不仅能帮助我们更好地使用 AIGC 这个强大工具，更能让我们看清人类理性探索的广阔疆域和自身认知的局限。
在这个认知的版图上，每一种探索方式都有其不可替代的价值。
但真正的智慧始于对那五条认知标准的清醒自觉，不仅用它们来评判科学理论和 AI 模型，更用它们来审视我们自己的日常思考与社会共识。
更重要的是，我们要时刻警惕身在此山中的局限。
无论是数学的逻辑、物理的实验，还是 AI 的数据，都只是我们认知世界的工具。
真正的真理或许就存在于不断的比较、反思和超越之中。
唯有保持这种开放和谦逊，我们才能在复杂的世界中避免陷入认知迷雾，找到通往可靠知识的道路。