【 在 wodehao0708 的大作中提到: 】
: 它的学习和理解能力是怎么实现的?

学习和理解， 是人的主观感受， AI只是数学的机器， 只有机器学习没有人的理解。

说白了， 这个世界有两种关系， 一种是关联关系， 一种是因果关系。
当关联关系， 做到极致的时候， 就分不清这二者了。

因果关系， 需要从底层的逻辑结果， 去演绎推理， 弄清关系的主从，起始。
关联规则， 则不然， 可以通过事物的表象产生的大数据，然后，从数据生成的结构和特征，
从数据的分布来揭示，事物和事物的关联关系， 仅仅通过这个关联关系去指导下一步行为，
尽管， 都是浅层的， 但是由于海量数据，可以产生很精细， 结构精巧的结论。

比如， 渣男和暖男。
早期的人工智能， 很容易， 通过分类， 聚类， 来获得， 两种不同类型的人的行为模式，
然后， 通过AI的浅层学习， 来把各种各样不同的行为， 在两个类型上进行关联。
但， 人的行为是如此复杂， 这种，小伎俩， 很快就被人类发现模式和套路， 然后，
出现了第三个概念， 套路男。
那么， 靠二元， 二分法的简单AI技术就再也行不通了，
因此， 更强大的模型， 开始向更高级的维度推进， 随着维度的提升， 算力需求也是指数级别。
大语言模型， 不仅在空间属性维度， 得到了很大的提升， 一个更大的突破来源于时间上的提升，
通过， 在时间维度的大举训练， 就能够发现在万花丛中周旋的海王， 而这里面发现的规律，
已经不再是简单的非黑即白的线性分类能解决的， 通常人类要解决这种问题， 也是需要复杂的演绎推理，
找出其中的因果律来得出正确结论。
说白了，  人是不得不需要很强的演绎推理， 去完成的因果规律的一个很复杂的问题，
如果，AI也一样出色完成了， 那么人类就给予了AI相应的人类的智能等级， 尽管，AI处理的还是复杂维度的关联关系。
当然， AI未来有没有因果推理的能力， 目前，还在发展中，也许AI逐渐强大， 和人类互动投喂模式，
也许能发展出因果框架。
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