本帖最后由 春水秋霜伊人 于 2025-5-11 02:02 编辑
AI之先天不足：大数据，锚点，逻辑与“通识”，没有“万能”
编发/林深数树
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【前言】
讲“大数据”的哥走了。大数据先验有殇。
生命可植的根，土壤，水文气候，都是天设地设人设。不会让你能挖的“锚点”太多。阿基米德没有那个支点。
莫说人工智能的逻辑，就是人的逻辑，人类的逻辑，都是先天贪婪和残阙的。这才让艺术家有了想象和完美。你不要跟我说普京的逻辑特朗普的逻辑斯大林的逻辑希特勒的逻辑。他们永恒地不及种地农民做工匠人和科学家。
当宗教政治文化教育文明法律甚至文件选票都加了地标人识阈限后，其具体而微的，智能而形而上的AI，会有“通识”吗？
我自己有一比，AI他是智能“人”，智慧机器，形而上的智能机器。没有“万能”；更多“不能”。
特朗普气死了方济各。我乐于见到新教皇指陈特朗普的错谬，荒唐和死穴。
你莫跟我说“红场”。梵蒂冈的人气人设，永恒地胜过白宫、克里姆林宫。而且跟“上帝”跟“人工智能”无关。
（林深数树）
在科技飞速发展的当下，AI无疑是最耀眼的存在。它渗透进生活、工作的方方面面，从智能语音助手到复杂的图像识别，从医疗诊断辅助到金融风险预测，AI的身影无处不在，看似无所不能。然而，拨开AI神奇的表象，深入其核心，就会发现它存在着诸多先天不足，尤其体现在大数据依赖、锚点局限、逻辑短板与“通识”匮乏这几个关键领域。
一、大数据依赖之困
AI的发展离不开大数据的支撑，海量的数据如同燃料，为AI模型的训练提供动力。以图像识别为例，要让AI准确识别各种动物，就需要向它输入数以百万计的动物图片，涵盖不同种类、不同角度、不同环境下的动物形象。在自然语言处理领域，训练语言模型也需要大量的文本数据，从新闻资讯到文学作品，从日常对话到学术论文，无所不包。
但大数据并非完美的“燃料”。数据的收集、整理和标注工作不仅耗时费力，还容易出错。收集数据时，可能会因为采样不全面而导致数据偏差，无法涵盖所有可能的情况。标注数据更是一项艰巨任务，需要大量人工参与，而人工标注难免存在主观性和不一致性。对医学影像数据进行标注，不同的标注人员可能对同一影像的判断存在差异，这会直接影响AI模型的训练效果。
即便解决了数据的收集和标注问题，大数据还面临着数据隐私和安全的挑战。随着AI应用越来越广泛，大量个人数据被收集和存储，一旦这些数据泄露，将对个人隐私和安全造成严重威胁。一些不法分子可能会利用AI技术分析泄露的数据，进行精准诈骗或其他违法犯罪活动。
此外，大数据的“完备性”也是一个难以企及的目标。在现实世界中，情况千变万化，新的事物和现象不断涌现，不可能收集到所有的数据来训练AI模型。当遇到从未见过的数据时，AI模型的表现往往不尽如人意，甚至会给出荒谬的结果。这就好比一个只见过白天鹅的AI，当它第一次看到黑天鹅时，可能会无法识别，或者将其错误地归类为其他物种。
二、锚点局限之殇
在AI的某些应用场景中，锚点起着关键作用，它就像一个固定的参照点，帮助AI进行判断和决策。在自动驾驶领域，地图上的各种地标、道路标识等都可以看作是锚点，自动驾驶系统通过识别这些锚点来确定车辆的位置和行驶方向。在图像编辑软件中，用户添加的锚点可以帮助软件更准确地进行图像变形、裁剪等操作。
锚点的局限性也十分明显。锚点的设置往往依赖于特定的环境和条件，一旦环境发生变化，锚点可能就不再适用。在自动驾驶中，如果道路施工导致地标或标识被遮挡、改变，自动驾驶系统就可能出现定位错误，从而引发安全事故。图像编辑时，如果原始图像的内容发生较大变化，之前设置的锚点也可能失去作用，无法实现预期的编辑效果。
锚点的选择和确定需要大量的先验知识和人工干预，这增加了AI应用的复杂性和成本。在构建一个基于锚点的AI系统时，需要专业人员根据具体需求和场景，精心选择合适的锚点，并对其进行准确的定义和标注。这不仅需要耗费大量的时间和精力，还对专业人员的技术水平和经验要求极高。而且，不同的人对锚点的理解和选择可能存在差异，这也会导致AI系统的性能不稳定。
三、逻辑短板之憾
逻辑思维是人类智能的重要组成部分，它使我们能够进行推理、判断、分析和解决问题。相比之下，AI在逻辑方面存在明显的短板。虽然AI可以通过大量的数据学习到一些模式和规律，但它很难真正理解这些模式和规律背后的逻辑关系。
以数学证明为例，人类数学家可以通过逻辑推理，从已知的公理和定理出发，逐步推导出新的结论。而AI虽然可以通过深度学习算法在大量的数学题目中学习到解题方法，但它并不理解数学证明的本质和逻辑过程。当遇到需要创新思维和逻辑推理的复杂数学问题时，AI往往显得力不从心。
在日常生活中，逻辑思维也起着关键作用。我们可以根据各种线索和信息，通过逻辑推理来判断事情的真相、预测未来的发展趋势。AI在处理这类问题时，往往只能基于已有的数据和模式进行简单的关联分析，很难进行深入的逻辑推理。当我们询问AI关于某个社会现象的原因和影响时，它可能只能给出一些表面的、基于数据统计的回答，而无法从逻辑层面进行深入的剖析。
AI的逻辑短板还体现在它对不确定性和模糊性的处理能力上。在现实世界中，很多信息都是不确定和模糊的，我们需要运用逻辑思维来对这些信息进行合理的推断和判断。AI在面对不确定性和模糊性时，往往会陷入困境，难以做出准确的决策。当AI系统接收到一些相互矛盾或不完整的信息时，它可能无法确定正确的处理方式，从而导致错误的结果。
四、“通识”匮乏之缺
人类拥有丰富的常识和广泛的知识体系，这些常识和知识构成了我们理解世界、与世界交互的基础，我们称之为“通识”。“通识”涵盖了生活的各个方面，从自然科学到社会科学，从文化艺术到日常生活经验。我们知道太阳从东方升起、西方落下，知道人需要吃饭、睡觉才能生存，知道不同文化背景下人们的行为习惯和价值观念存在差异。
AI却严重匮乏“通识”。虽然AI可以在某些特定领域拥有丰富的知识，但它缺乏对世界的整体认知和综合理解能力。AI在医学领域可以掌握大量的疾病诊断知识，但它可能不知道在日常生活中如何与患者进行有效的沟通和交流，不知道患者的心理状态和情感需求对治疗效果的影响。AI在历史领域可以了解大量的历史事件和人物，但它可能无法理解历史事件背后的文化、社会和政治背景，无法从历史中汲取经验教训，为现实生活提供指导。
“通识”的匮乏还导致AI在面对复杂的现实场景时，无法做出合理的判断和决策。在一个需要综合考虑多种因素的决策场景中，人类可以凭借自己的“通识”和逻辑思维，对各种因素进行权衡和分析，从而做出最优的决策。AI由于缺乏“通识”，往往只能关注到部分因素，而忽略了其他重要的方面，导致决策失误。在城市规划中，人类规划师可以考虑到人口分布、交通流量、环境因素、文化需求等多个方面，制定出合理的规划方案。AI在进行城市规划时，可能会因为缺乏对某些因素的了解，而制定出不切实际的方案。
AI虽然在科技的舞台上大放异彩，但它的先天不足也不容忽视。大数据依赖、锚点局限、逻辑短板与“通识”匮乏，这些问题制约着AI的进一步发展和广泛应用。认识到这些不足，并不是要否定AI的价值，而是为了更好地推动AI技术的进步，让AI在未来的发展中能够不断克服自身的缺陷，真正实现与人类智能的互补和协同，为人类创造更加美好的未来。
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雷达卡
发表于 2025-5-11 01:38
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发表于 2025-5-11 06:45
即主人意志先行。
