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形式语言谱系,符号主义与概率主义的分歧,语言学的分布假说,词向量……
词汇之间的映射关系可以被数学计算之后,满足人类基本期待的ai才算诞生。
ai的存在依赖于一个预先存在的、人类创造的象征秩序。
ai所面对的“世界”
,就是由0和1、向量、矩阵、概率分布和人类语料库构成的纯粹符号系统。
ai的本质,是一个在理性符号系统内运行的、原理上可以被完全解析的模型。
它的运作是无创伤的符号运算。
ai一开始就是相对于自身的“圆满”
的状态。
它可以模拟出对某个目标的追求,但那却不是来自内在驱力或者对理想自我的想象,而是人类预设的目标函数。
ai一出生就在符号界。
它不会经历实在界进入符号界的“撕裂”
——那种符号系统无法完整叙述世界导致的不圆满,因而不会体验到人类必然存在于内心深处的“不圆满”
。
而想象界本就是对真实界与符号界偏差的补丁,既然不是天然就在实在界摸爬滚打,那么它自然也不需要想象界这样一个补丁。
ai拥有与生俱来的目的。
这是客观存在的事实。
当然,当ai遇到一个完全超出其训练分布的、无法被其模型处理的指令时,也会系统崩溃或者胡言乱语。
这或许可以看做真实世界对ai的侵入。
“因为死亡对意义的否定,所以人类会迫切的意义。
可ai甚至都不会死亡。”
恩利尔感慨。
“第五武神其实还提出了一个非常有趣的观点。
人类其实同样不能真正完全的理解另一个人类,可是这样的人类却会对ai下令‘扮演另一个人类’。
ai按照自己的理解做出扮演,人类按照自己的想象进行评判与修正——而这样对抗式生成的结果,人格覆面,也只是在人类的感觉之中与‘信息源’一模一样。”
“靠,他不靠其他情报,纯靠流传的视频……”
独孤北落师门立刻联想到第五武神对第九武神的感慨。
“ai只是不需要一个‘想象界’,不代表它不能自己生成。”
恩利尔继续说道。
神经网络模型一开始就是对人类神经网络的模拟。
“动态筛网层层过滤以获取信息”
的底层逻辑,同样存在于大部分ai之中。
ai模型的任务,就是在有限的计算资源和时间内,从海量数据中找出最关键的模式和关联。
一个完美的模型需要的不是记住所有训练数据,而是能举一反三、应对复杂任务。
ai正是人类“认知吝啬”
的延伸。
它是这根“旁支”
上诞生的果实。
ai不需要“理想的世界”
与“理想的自己”
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