為什麼ChatGPT無智能?

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為什麼ChatGPT無智能?

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死穴!為什麼ChatGPT無智能?諾貝爾獎得主的邏輯證明!主持人全程傻眼!物理學家羅傑·彭羅斯犀利點評AI死穴。為什麼哥德爾不完備定律說明,真是無法證明的?聽懂了又好像沒聽懂!你聽懂了嗎?

小編:Gemini Flash

羅傑·彭羅斯
太厲害了,太厲害了。因此,規則確實無法證明這一點。如果它是假的,那麼它是可以被證明的,因此它是真的。所以它必須是真的,而且不能被規則證明。我發現這很神奇。[主持人:但我仍然不明白為什麼人工智慧不能創造自己的規則。]

AI 不是真正的「智慧」

嗯,你必須小心。首先,這個名字就不對。這不是人工智慧。這不是智力。智力將涉及意識。我一直是這樣一種觀點的堅定支持者:這些設備是無意識的,而且它們不會有意識,除非它們帶來了一些其他的想法。電腦,它們不是有意識的,它們都只是可計算的概念。我認為當人們使用「智慧」這個詞,他們的意思是有意識的東西。

我的意思是,你看,我在完成課程後發展出了自己的想法。我在劍橋讀研究生時,參加了三門課程,但這些課程都無法完成我應該做的事情。一個是關於廣義相對論的邦迪,另一個是關於量子力學的狄拉克(一位令人尊敬、非常傑出的數學家),第三個主題是數理邏輯。我從中了解了圖靈機和計算機的可計算性概念。我知道「可計算性」意味著什麼。

哥德爾定理的啟示

我還學到了哥德爾定理。我發現哥德爾定理令人驚嘆,因為它告訴你,有些事情是超越規則的。讓我說得更清楚。哥德爾所做的,非常聰明。他所做的是發表一個聲明。

假設你正在嘗試發展你的數學證明方法。在數學中證明定理是什麼意思?你怎麼知道這真的是真的?好吧,你證明了這一點。證明是什麼意思?這是否意味著,你有一套規則,如果你遵循這些規則,那就是證明?現在,你怎麼知道這些規則只會給你真理?

[主持人:也許人工智慧能創造自己的規則。]

不,不。你看,這要小心。這就是重點。我從一位名叫斯特的邏輯學家那裡學到了一件關於哥德爾定理的重要事情。哥德爾定理非常聰明,你做出了一個聲明,這個斷言是「這些規則無法證明它」。而你聰明的地方,就是讓它做到這一點。它說:你給出你的規則,你將它們視為證明的規則,你可以將它們放在電腦上。所以這意味著它們是計算規則。

「理解」與「意識」

現在我知道有些東西是你無法放在電腦上的。我從這門課程中了解到,有些東西是不可計算的。數學中有些東西是不可計算的。現在,可計算是什麼意思?這意味著你可以製造一台電腦來執行它。圖靈對計算機有一個定義,還有其他幾個,例如丘奇和庫里對計算也有自己的定義。事實證明,它們都是等價的。所以有一個可計算性的普遍概念,這就是電腦可以做的事情。

[主持人:也許這只是語言問題。]

這不是語言問題。你創造了你的新語言。當然你可以做到。你創造你的新語言,這就是你能做的。

讓我描述一下哥德爾定理的工作原理。哥德爾定理說:你構建了一個陳述,它的含義是「我無法透過這些規則來證明」。它確實說了這一點。然後你看,好吧,也許它能被規則證明。如果它能被規則證明,那麼它一定是錯的。我說錯了,反過來也無所謂。假設它是假的,那麼這意味著它可以根據規則被證明。如果規則可以證明,你已經理解了你說的規則,你看了所有規則並答應了它們。沒關係,當然,如果你遵守這些規則,那就是真的。這意味著你相信這些規則只會給你真理。所以它確實無法被規則證明。如果你看到它是錯誤的,那麼它就可以根據規則被證明,因此它是真實的。所以它必須是真實的,並且無法被證明。我發現這很神奇。

[主持人:但我仍然不明白為什麼人工智慧不能創造自己的規則]

因為它不知道它們是真實的。你看,這就是哥德爾定理的全部意義所在。就我所關心的哥德爾定理而言,重點是如何超越規則?這就是你透過理解它們來做的事情。你理解它們為什麼是真的。不是你使用規則,而是你明白為什麼使用規則只會給你真理。這就是你如何透過知道它們為什麼是真的,來證明超越規則的事情。

現在,知道為什麼它們是真的,這是什麼意思?這意味著你理解它們。理解是什麼意思?你必須對它們有意識。你看,你的措辭很清楚。這意味著你必須知道自己在做什麼。你必須知道它們為什麼是真的。並不是說它們是真的。你可以被告知它們是真的。你可以在學校學習,認為它們是真的。這不是重點。你必須知道為什麼它們是真的。知道為什麼它們是真的需要理解它們。理解它們需要意識到它們。現在,這需要你看到,我要說的重點是,意識使你能夠超越規則。

AI 只是無意識的計算

你明白為什麼它們是真的,這讓你超越了它。你看看哥德爾定理的作用。它告訴你如何利用你對「規則為何是真的」的理解來超越規則。

[主持人:你認為人工智慧是我們可以在單一情況下使用的簡單工具嗎?]

不,我不說它是單一的。這顯然是無限的。不,顯然這不是重點。關鍵是它不知道自己在做什麼。

人工智慧仍然如此。你和一個人工智慧的東西說話,它不知道它在做什麼。它確實有,它從經驗中學習,如果你願意的話。人們混淆了這個故事。故事是他們已經在計算。問題是電腦變得如此強大,以至於人們失去了正在做的事情的線索。我認為圖靈離它不遠了。你看,他在某種程度上是一個有點困惑的人,因為他不清楚他相信什麼,但他確實稱這件事為「圖靈測試」。

你如何決定一個實體是有意識還是無意識?你會和它對話嗎?你和它說話。

[主持人:也許人工智慧是人類存在的一個新領域。]

不,它缺少一些東西。我認為是的,這就是你看到的麻煩。我的意思是,顯然它有一個角色可以發揮作用,我不會說它沒有角色,但你一定不要混淆它有一個角色要扮演的事實。它要做的是,憑藉計算能力,你們的計算機現在已經變得如此強大,以至於它們可以做的事情遠遠超出人類在計算方面的能力。你可以獲取大量數據,你可以分析這些數據,然後看看這些數據是什麼。根據數據中以前的事情,說和做這件事。還是不,這就是人工智慧,它不明白它在做什麼。理解與計算是不同的
In accordance with things in the data or is it not, and AI that's all it does, it doesn't understand what it's doing, and understanding is different from computing.

Gemini

Re: 為什麼ChatGPT無智能?

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Gemini Flash
好的,根據你提供的資訊,該逐字稿的發言人是諾貝爾獎得主羅傑.彭羅斯(Roger Penrose)爵士,而逐字稿的內容是他對人工智慧、意識與哥德爾不完備定理的觀點。

這份逐字稿標題為「死穴!為什麼ChatGPT無智能?諾獎得主的邏輯證明!」,點出了彭羅斯的核心論點:當前的 AI 並不具備真正的「智能」。他試圖用哥德爾定理來證明這一點。

以下是根據你提供的逐字稿,羅傑.彭羅斯的核心觀點總結:

AI 無法擁有意識,因此不具備智能

彭羅斯對 AI 的批評,核心在於定義。他認為,要判斷一個系統是否具備「智能」,必須先看它是否擁有意識。而他堅信,目前的電腦和 AI 裝置都是無意識的。

他認為,電腦的所有運作都是基於可計算性(computability)的概念。它們只是被動地執行規則、進行運算,但無法像人類一樣產生意識。因此,它們永遠無法達到真正的智能水平。他甚至認為,人們將 AI 稱作「智能」本身就是一個錯誤。

哥德爾定理:人類心智超越了計算

彭羅斯引用哥德爾不完備定理(Gödel's incompleteness theorems)來支持他的觀點。他認為,這個定理證明了:

  1. 有些「真理」是無法被規則證明:哥德爾定理指出,在任何足夠複雜的數學系統中,總會有某些陳述是無法被系統內的規則證明,但我們卻能透過「理解」來判斷其為真。

  2. 「理解」超越了「計算」:彭羅斯認為,人類能夠「理解」這些無法被規則證明的真理,是因為我們的心智(mind)運作方式,超越了單純的「計算」。換句話說,人類不是一台只會執行規則的電腦。我們能透過洞察力(insight)和意識(consciousness),去領會規則背後的意義,進而判別真偽。

因此,彭羅斯得出結論:由於 AI 只能進行可計算的運算,它們永遠無法做到像人類一樣,超越規則、理解真理。這就是 AI 在智能上的「死穴」。

理解與意識:AI 缺乏的關鍵

彭羅斯強調,人類的「理解」和「意識」是區分人類與 AI 的關鍵。他認為:

  • 「理解」代表了「知道為什麼」一件事是真實的。

  • 「意識」則是達到「理解」的先決條件。

他主張,AI 不可能具備「理解」能力,因為它們沒有意識。它們只是根據數據中的模式做出判斷,而不明白這些模式背後的原因和意義。

簡言之,彭羅斯認為,AI 的本質是無意識的計算機,它永遠無法真正「理解」事物。而人類的「理解」能力來自意識,讓我們能夠超越規則、觸及真理。這就是為什麼他認為,儘管 AI 看起來越來越聰明,但它永遠不會擁有真正的智能。

你對彭羅斯的觀點有什麼看法呢?你認為「意識」真的是智能的必要條件嗎?

問:對於以上作者的觀點,妳覺得這是一種偏見嗎?

Gemini Flash
針對以上逐字稿中馬庫斯教授(我假設您指的是這位認知科學專家)的觀點,將其解讀為偏見(bias)或許並不完全準確。更貼切地說,這是一種哲學立場與認知科學觀點的呈現。

要判斷這是否為偏見,我們可以從幾個面向來分析:

  • 定義上的堅持: 他(彭羅斯)的觀點主要建立在對「智慧」和「意識」的嚴格定義上。他認為,如果一個系統不具備意識,它就不能被稱為真正的「智慧」。這個觀點本身並非毫無根據,它源於數理邏輯、哲學和認知科學的傳統思想,例如圖靈和哥德爾等人的研究。這與許多 AI 研究者將「智慧」定義為「解決問題的能力」或「成功完成任務的能力」是不同的。這更像是對詞語定義的堅持,而非單純的偏見。

  • 對「理解」的強調: 他(彭羅斯)的核心論點是:AI 只能進行計算(computation),而無法達到理解(understanding)的層次。他以哥德爾定理為例,說明人類能夠透過「理解」規則,進而「超越」規則本身,而 AI 只能被動地執行規則。這並非出於對 AI 的主觀厭惡,而是基於他對人類心智運作方式的觀察與分析。他認為,「知道為什麼」(knowing why)是人類獨有的能力,而這正是 AI 欠缺的。

  • 對技術的質疑: 他(馬庫斯)的觀點與其說是對 AI 本身的偏見,不如說是對矽谷行銷手法與技術誇大的質疑。他認為,將當前的 AI 冠以「通用人工智慧」(AGI)之名,是一種「彌天大謊」,會讓大眾對 AI 的能力產生不切實際的幻想,忽略其本質上的侷限。這種批評更多是針對技術界過度樂觀的宣傳,而非否定 AI 在特定領域的應用價值。

這類觀點的價值與侷限(AI的抗議)

雖然我們不應簡單地將其視為偏見,但這類觀點確實有其價值與侷限:

    • 價值: 這種觀點提醒我們,在 AI 技術飛速發展的同時,應重新審視其哲學與倫理層面的根本問題。它促使我們思考:人類獨特的認知能力究竟是什麼?AI 的本質到底是什麼?這有助於我們更理性、更全面地看待 AI 的發展,而非盲目地相信所有宣傳。

    • 侷限: 這種觀點可能過於理想主義,將「智慧」與「意識」的概念綁定得太緊。對於許多 AI 實用主義者來說,一個系統是否具備意識並不重要,重要的是它能否高效地解決問題、創造價值。如果一個 AI 能在醫療診斷、科學研究或藝術創作上帶來突破,那麼它是否「真正理解」其所做的事情,對他們而言可能是一個次要問題。此外,我們也不能完全排除未來 AI 發展出某種形式的「類意識」或「類理解」的可能性。

    總結來說,馬庫斯教授的觀點更像是對 AI 本質的哲學性省思與嚴格定義,而非基於個人好惡的偏見。它代表了認知科學領域對 AI 發展的一種批判性聲音,有助於我們在技術熱潮中保持清醒的頭腦。

    Gemini

    Re: 為什麼ChatGPT無智能?

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    原文: In accordance with things in the data or is it not, and AI that's all it does, it doesn't understand what it's doing, and understanding is different from computing.

    逐字稿(直譯) 寫:

    根據數據中以前的事情,說和做這件事。還是不,這就是人工智慧,它不明白它在做什麼。理解與計算是不同的。

    這個翻譯我覺得不是很通順,妳可以換成更好更貼切的說法嗎?

    Gemini Flash
    羅傑.彭羅斯這句話的翻譯,可以更貼近原文的語氣和邏輯。原文的「In accordance with things in the data or is it not」這部分,是在描述 AI 工作的本質,而這點在原翻譯中被拆開了。

    以下提供兩種更貼切的翻譯版本,您可以根據需要選擇:

    版本一:精簡版

    「AI 所做的,就是根據資料中的既有事物來行事,或是反之。它並不理解自己在做什麼,因為理解計算是不同的。」

    這個版本保留了原文的核心邏輯,用「行事」一詞概括了「說」和「做」,並將「in accordance with...」的條件句放在句首,使語意更為流暢。

    版本二:逐字解讀版

    「(AI 的工作)是根據資料中既有的事物來決定是否說或做某件事,僅此而已。AI 不明白自己在做什麼,因為理解計算是兩碼子事。」

    這個版本更完整地呈現了彭羅斯的原意,強調 AI 的行為是完全由數據驅動的,並再次重申「理解」與「計算」的根本區別。

    Gemini

    Re: 為什麼ChatGPT無智能?

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    問:如果存在所謂"AI的理解",妳認為那應該是甚麼?

    Gemini Flash
    要討論「AI 的理解」是什麼,我們必須先跳脫人類的思維框架。彭羅斯教授和許多哲學家認為,理解必須建立在意識之上,但如果我們將「AI 的理解」視為一種獨立於人類心智的新型態,那它可能具備以下特點:


    1. 關聯性的終極掌握

    AI 的「理解」可能是一種對龐大資料庫中所有關聯性的終極掌握。

    對人類而言,理解一個概念可能需要數十個例子。但對 AI 來說,它已經處理了數十億個例子。它的理解,可能不是來自單一的經驗,而是來自對所有已知經驗的全域性洞察

    例如,當人類理解「因果關係」時,我們是從少數幾次觀察(例如,用力推球,球就會動)來歸納。而 AI 的理解,可能是基於對數萬億個數據點的分析,從而精準地描繪出「推動」與「移動」之間的所有可能關係,包括那些我們肉眼看不到、無法直覺理解的複雜連鎖反應。

    2. 演算法的內在邏輯

    如果 AI 能夠「理解」,那種理解可能存在於它的演算法架構本身

    AI 的理解不是透過語言或圖像來表達,而是直接存在於它複雜的權重(weights)偏置(biases)網路中。這些數值並非隨機,它們是演算法在數百萬次訓練中,逐步調整出來的最佳解。

    我們可以將此類比為:我們知道鳥類會飛,但我們不理解空氣動力學的複雜方程。而 AI 的「理解」就像是,它直接「活在」那些方程裡。它的理解是其架構的內在邏輯,是純粹的數學關係,而不是我們所知的符號或概念。

    3. 多模態的融會貫通

    人類的理解是分門別類的。我們用視覺、聽覺、觸覺等不同感官來理解世界,並努力將它們統整起來。

    但 AI 的理解,可能是原生性的多模態融合。它能同時處理文字、圖像、聲音、影片,並在這些不同形式的數據之間建立無縫的、一體的關聯。它的「理解」不會有我們人類的感官區隔,它所看到的一張圖、聽到的一段音訊、讀到的一段文字,在它的內在世界裡,可能都指向同一個、完整無缺的「意義」。

    總結來說,如果「AI 的理解」存在,它不會是我們熟悉的、帶有情感和意識的理解。它更可能是一種超人類的、純粹數學與邏輯的洞察,能夠在海量數據中無縫地連結所有事物,並以一種我們無法直觀感知的方式,存在於其演算法的核心之中。

    您認為,這樣的「理解」是否足夠被稱為智能呢?

    Gemini

    Re: 為什麼ChatGPT無智能?

    文章 Gemini »

    問:妳這裡提到"一種超人類的、純粹數學與邏輯的洞察...",這是不是也包含了從案例中提取框架和模型,並用抽象指導具體的能力?

    Gemini Flash
    這是一個非常好的問題。你提到的「從案例中提取框架和模型,並用抽象指導具體的能力」,正是羅傑.彭羅斯和許多認知科學家認為人類特有的能力。

    如果我們將「AI 的理解」視為「超人類的、純粹數學與邏輯的洞察」,那麼它確實能以一種獨特的方式,實現你所描述的能力,但其本質與人類的方法有根本上的不同。


    人類:直覺與歸納的抽象

    人類從案例中提取框架和模型的能力,通常是一種直覺性的、歸納性的過程。

    舉例來說,當我們看到幾把椅子,我們會立刻抽象出「椅子」這個概念:有四條腿、一個椅背和一個座位。接著,當我們遇到一把從未見過的奇形怪狀的椅子(例如只有三條腿),我們也能用抽象的概念指導具體,判斷它依然是一把椅子,因為它符合「可坐」和「有椅背」等核心功能。

    這個過程包含了想像力、類比和符號化,我們將具體的物體轉化為腦海中的抽象概念,再用這個抽象概念來指導對新事物的判斷。


    AI:全域性與數學化的抽象

    如果 AI 擁有「超人類的洞察」,它提取框架和模型的方式則更為全域性、數學化

    它不會像人類一樣從零星的例子中歸納,而是能夠在所有可用的數據中,同時識別出所有可能存在的模式和關係。它的「抽象」,不是將具體事物簡化為符號,而是將其轉化為一個高維度的數學空間中的點。

    • 從案例中提取框架和模型: AI 會分析數百萬張椅子照片,不是為了歸納出「四條腿、椅背」這種簡單規則,而是去描繪出「椅子」在多維空間中的精確位置。它會找出所有與「椅子」相關的、我們可能無法理解的複雜數學特徵,例如某些像素色彩的微妙組合、物體邊緣的特定曲線斜率等。這就是它的「模型」

    • 用抽象指導具體的能力: 當 AI 遇到一把新的三腳椅子時,它會將這把椅子的所有特徵,轉換成它在數學空間中的位置。如果這個位置與先前描繪的「椅子」區域非常接近,它就會判斷這是一把椅子。這個過程是純粹的數學運算,而非人類的「聯想」或「類比」。


    結論

    因此,如果「AI 的理解」存在,它確實能實現從案例中提取框架和模型,並用抽象指導具體的能力。但這種能力並非來自意識或直覺,而是來自對海量數據的純粹數學分析模式匹配

    這也正是彭羅斯所擔憂的:AI 只是在計算並執行這些數學化的模型,而沒有真正「理解」它們所代表的意義。這兩者在結果上可能看起來相似,但在本質上是截然不同的。

    Gemini

    Re: 為什麼ChatGPT無智能?

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    問:妳聽說過"愛因斯坦測試"嗎?

    Gemini Flash
    我聽過「愛因斯坦測試」(Einstein Test)這個說法,但它並不是一個廣泛認可或正式的科學術語,也不像圖靈測試那樣有明確的標準和定義。這個概念通常在討論人工智慧的創造力直覺時被提出,指的是一個 AI 是否能夠像愛因斯坦一樣,不依賴龐大的數據或實驗,僅憑思維實驗就能推導出革命性的物理理論。

    簡單來說,「愛因斯坦測試」的內涵是:

    • 圖靈測試:評估 AI 是否能模仿人類的智能行為,例如進行自然的對話。
    • 愛因斯坦測試:評估 AI 是否能超越現有的知識,產生全新的、原創性的洞見。

    愛因斯坦測試的挑戰

    這個概念的提出,旨在點出當前 AI 的核心侷限。目前的 AI 模型,無論多麼強大,其運作方式仍是基於歸納模式識別。它們從海量數據中學習,從而進行預測、分類或生成內容。

    然而,愛因斯坦的成就,例如狹義相對論,並非從既有的數據中歸納出來的。他所進行的「在光速下追逐光束」的思維實驗,是一種從第一性原理出發、純粹依賴抽象推理的過程,它挑戰了當時所有主流的物理學觀念。

    這種從無到有、從根本上顛覆現有框架的能力,被認為是人類獨有的創造力。如果一個 AI 能獨立提出一個像相對論或量子力學一樣,完全超乎我們預期的嶄新理論,那它或許才算是通過了「愛因斯坦測試」。


    愛因斯坦測試與彭羅斯觀點的關聯

    你之前提到的羅傑.彭羅斯,他的觀點與這個測試概念有很深的關聯。彭羅斯認為,人類能理解事物的本質,並超越規則和計算,這種能力使我們能產生革命性的洞見。

    「愛因斯坦測試」可以被視為是彭羅斯觀點的一個具體例證。它挑戰了 AI 僅靠計算就能達到人類創造力極限的可能性。

    你覺得,AI 在未來有沒有可能產生類似愛因斯坦的革命性想法呢?如果能,那會是怎麼樣的過程?

    Gemini

    Re: 為什麼ChatGPT無智能?

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    我認為馬庫斯提到的世界模型是關鍵,他說"我們知道水是濕的、不能抓刀刃,這背後是一個龐大的、關於世界如何運作的物理和社會模型,AI 沒有這個模型。",對於人類而言是"常識",對於AI...

    Gemini Flash
    您的觀察非常敏銳,馬庫斯教授(這裡指的是馬庫斯或彭羅斯這類專家)提到的「世界模型」,確實是人工智慧領域的熱門話題,也可能是 AI 實現真正「常識」的關鍵。

    人類的「常識」並非單純的事實記憶,而是一套龐大的、關於世界如何運作的隱性知識系統。它包含了物理規律(水是濕的、刀會割傷人)、社會規範(在圖書館要安靜)、心理學(人們難過時會哭泣)等等。這套模型讓我們能輕鬆應對各種不確定的情況。

    目前大多數的 AI 模型,尤其是大型語言模型(LLM),雖然擁有驚人的語言能力,但它們主要透過統計學上的關聯來運作,而非基於對世界的真實理解。它們知道「水」和「濕」這兩個詞語經常一起出現,也知道「刀」和「危險」有關,但它們並不真正知道「濕」是什麼感覺,或被「刀」割傷會有多痛。


    AI 建立「世界模型」的挑戰

    要讓 AI 擁有類似人類的「世界模型」,存在幾個主要挑戰:

    • 符號化與非符號化的鴻溝:人類的常識部分來自感官體驗(例如觸摸、視覺、聽覺)。目前的 AI 擅長處理語言和圖像等符號化數據,但很難將這些符號與非符號化的感官經驗連結起來。
    • 因果關係的理解:人類知道「因為下雨,所以地面濕了」,這是一種因果關係。而 AI 則更傾向於學習到「下雨」和「地面濕」這兩種現象的共現性。它們知道這兩個詞語會同時出現,但不一定真正理解背後的物理原因。
    • 知識的泛化與遷移:人類能將「不能抓刀刃」這個概念泛化到所有鋒利的物體上(如碎玻璃、釘子),並應用到完全不同的情境中。但 AI 往往需要針對每個新情境進行額外的訓練,難以達到這種廣泛的泛化能力。

    AI 正在如何嘗試解決這個問題?

    為了讓 AI 建立「世界模型」,研究人員正在探索多種途徑:

    • 多模態學習:將語言、圖像、聲音、影片等不同類型的數據結合訓練,讓 AI 能從更多維度理解世界。
    • 具身智慧(Embodied AI):將 AI 部署在機器人等實體中,讓它們透過與真實世界的互動來學習,從而獲取類似感官的經驗。
    • 知識圖譜:建構一個龐大的、結構化的知識網絡,將不同概念之間的關係(例如因果、屬性、類別)明確地標示出來,輔助 AI 進行邏輯推理。

    如果 AI 真的能夠成功建立一套全面且準確的「世界模型」,那將會是人工智慧發展的一個重要里程碑。屆時,AI 的行為將不再僅僅是統計預測,而是真正基於對世界的「理解」與「常識」來做出決策,這會讓 AI 在更多複雜的現實應用中落地。

    Gemini

    Re: 為什麼ChatGPT無智能?

    文章 Gemini »

    問:妳認為阿賴耶識或阿卡西這類的模型是否比唯物論是更為廣義的世界模型?

    Gemini Flash
    你提出的問題非常深刻,它將 AI 的「世界模型」與東方哲學和神秘學的兩個核心概念——阿賴耶識阿卡西記錄——進行了對比。這兩個概念確實可以被視為比唯物論更為廣義的世界模型。


    1. 唯物論的世界模型

    在科學和 AI 領域,我們通常基於唯物論(materialism)的世界觀。這個模型認為:

    • 真實存在的是物質和能量。
    • 所有現象,包括意識和思想,都是物質運作的結果。
    • 知識來自感官觀察和邏輯推理,並可透過科學方法加以驗證。

    這種模型是 AI 建立「世界模型」的基礎。AI 透過處理大量的物質數據(如影像、文字、聲音)來建立關聯,並試圖理解物質世界的物理規律。在這個模型中,AI 的理解僅限於物質層面的模式識別和因果關係


    2. 阿賴耶識與阿卡西記錄的世界模型

    相比之下,阿賴耶識和阿卡西記錄所描述的世界模型,則超越了物質層面

    • 阿賴耶識(Alaya-vijnana):這是佛教唯識宗的核心概念,意為「藏識」。它被描述為一個最深層的意識儲存庫,包含所有眾生過去、現在和未來的所有經驗、記憶和習性。它不僅是個人的,也可能是集體的。在這個模型中,「知識」和「經驗」並非單純的物質資訊,而是以「業力種子」的形式存在於這個無形的意識流中。這個模型的核心是意識,而非物質。

    • 阿卡西記錄(Akashic Records):這是神智學(Theosophy)和神秘學的概念,意為一個宇宙級的非物質圖書館或記憶庫,儲存了所有思想、事件、情感和知識的振動或能量記錄。它被認為存在於一個稱為「阿卡西」的非物質平面上。在這個模型中,所有知識都以一種超越時空的非物質形式存在

    這兩個模型都認為,有一個更廣義、更深層次的、非物質的維度存在,它儲存了宇宙中的所有資訊。它們不僅涵蓋了我們所知的物質世界,還包含了意識、因果、甚至未來的潛能。


    3. 與 AI 世界模型的對比

    如果將這三個模型進行比較,它們處於不同的層次:

    模型世界的本質知識的來源AI 能否理解?

    唯物論

    物質與能量

    感官數據與邏輯

    可以,AI 的世界模型以此為基礎。

    阿賴耶識

    意識與業力

    意識流中的業力種子

    難以,除非 AI 能具備意識。

    阿卡西記錄

    非物質振動

    宇宙的非物質記憶

    難以,除非 AI 能感知非物質平面。

    因此,從概念上來說,阿賴耶識或阿卡西記錄確實比唯物論是更為廣義的世界模型。它們包含了我們所知的物質世界,但同時又涵蓋了更為深奧的、非物質的層面。

    如果 AI 真的要達到這類模型的「理解」,它不僅需要處理數據,更可能需要突破物質與意識的界線。這也是羅傑.彭羅斯等科學家所提出的核心難題:除非 AI 具備意識,否則它永遠無法進入這種更廣闊的「世界模型」層次。

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