从苏格拉底到神经网络：为什么你需要像大模型一样“凭直觉”看世界？

在过去几千年的大部分时间里，人类文明都在追求一种确定性：如果要理解世界，就必须将其拆解为清晰的定义、公式和逻辑规则。从古希腊的哲学辩论到现代计算机的底层代码，这种“理性主义”构成了我们认知的基石。

然而，人工智能（特别是大语言模型）的崛起正在打破这一范式。它告诉我们，最高级的智能或许不是精密的逻辑推导，而是模糊的、基于经验的直觉。当机器开始像人一样通过“直觉”思考时，我们必须重新审视如何工作、如何创造，以及如何定义知识本身。

理性主义的黄昏与符号AI的困境

这种对“明确定义”的执念，可以追溯到古希腊哲学家苏格拉底。在柏拉图的《普罗泰戈拉篇》中，苏格拉底与智者普罗泰戈拉展开了一场关于“卓越（Virtue/Excellence）”能否被教授的辩论。普罗泰戈拉认为卓越通过故事、神话和经验传承，是隐性的；而苏格拉底坚持认为，如果你不能明确定义它，你就不知道它。

苏格拉底赢得了那场辩论的历史话语权。此后，西方文明沿着理性主义的路径一路狂奔：笛卡尔、牛顿、伽利略试图用数学公式解释一切。这种思维模式直接催生了早期的符号人工智能（Symbolic AI）,。

符号AI的核心逻辑是“如果 X，则 Y”：试图通过编写明确的规则来模拟智能。这种方法在解决简单问题时很有效，但一旦进入复杂的现实世界，就会迅速崩溃。

以“垃圾邮件过滤”为例： 你可以设定规则“包含‘中奖’字样的邮件是垃圾邮件”。但如果那是关于彩票的新闻呢？你又加一条“来自通讯录的除外”。但如果朋友的账号被盗了呢？现实世界的例外层出不穷，试图用穷举法制定规则，最终会导致系统变得极其庞大且脆弱,,。我们无法将整个世界“硬编码”进计算机，因为世界本身充满了无法被显性定义的模糊性。

神经网络：机器的“直觉”时刻

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