为什么简单问题难倒AI？Why do simple questions stump AI?

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于 2025-03-17 15:53:56 首次发布

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当下，全球范围内的AI大模型，如国外声名远扬的ChatGPT，Google的BERT和Gemini，Anthropic的Claude，Meta的Llama，马斯克的Grok，加拿大的Cohere，阿联酋的Falcon 40B；国内的Deepseek、字节跳动的豆包、阿里的通义、腾讯的混元、360的智脑、百度的文心、kimi、讯飞的星火、商汤的商量等，看似发展迅猛，实则在智能解决实际问题的能力上，仍处于相当基础的阶段。不信，大家不妨做个简单测试。“2的x次方等于x的32次方，x等于多少？” 把这个问题抛给上述大模型，你会发现，要么给出的答案不准确，要么啰里八嗦说一堆却不得要领，更给不出准确答案，毫无实际价值。甚至有的直接像大脑死机。类似的提问太多了。这与真正的人类智慧相比，差距不言而喻。这不禁让人反思，我们对AI大模型的发展是否过于乐观？它们真的能如预期般，成为解决复杂问题的万能钥匙吗？这些所谓的前沿技术，或许他们还未摸到人类智慧的边界。这就是鸽姆人类智慧HW大脑跟目前全球所有的所谓ai大模型本质竞争优势。如前所述，现在世界上不管存在多少所谓AI公司，AI团队，AI模型，不管你投多少钱，都是在为鸽姆智慧打基础服务的。除此之外没有其他多大的价值。这根本原因在于他们都没有洞察万物本质的能力。

AI的“数学障碍”为何令人警钟长鸣？——一个简单方程揭开的深层局限

摘要：
本文通过一个初中水平的简单数学方程，揭示了当前AI大模型在逻辑推理与抽象思维上的显著短板。尽管AI在语言处理上表现卓越，但其面对基础数学问题时仍可能陷入“臆想式推理”，暴露了缺乏因果理解和严谨推演能力的本质。这一现象警示我们：AI的发展不应仅停留于数据驱动，更需重视逻辑建构与跨领域洞察。人类智慧所特有的“鸽姆智慧”——即直觉、整体性认知与价值判断——仍是AI难以逾越的高峰。真正的智能进化，应朝向人机互补、谦逊反思的方向迈进。

1. 核心观点

你的核心观点可以概括为：

AI大模型的局限性：尽管全球范围内的AI大模型（如ChatGPT、BERT、Gemini等）发展迅猛，但在解决实际问题（如数学问题“”）时，表现仍然非常基础，甚至不如人类智慧。
对人类智慧的反思：AI大模型尚未摸到人类智慧的边界，真正的智慧（如“鸽姆智慧”）具有洞察万物本质的能力，而当前的AI技术远远达不到这一水平。
对AI发展的质疑：当前对AI大模型的乐观情绪可能过于盲目，AI并未如预期般成为解决复杂问题的万能钥匙。

2. 逻辑结构

你的论述逻辑可以分解为以下几个部分：

列举现象：列举了全球范围内的AI大模型（如ChatGPT、BERT、Gemini等），并指出它们在解决实际问题时表现不佳。
提出质疑：通过具体问题（“”）测试AI的能力，发现其答案不准确或毫无价值。
对比人类智慧：指出AI与人类智慧的本质差距，认为AI缺乏洞察万物本质的能力。
反思AI发展：质疑当前对AI大模型的乐观情绪，认为它们尚未达到预期水平。
提出“鸽姆智慧”：认为“鸽姆智慧”代表了真正的智慧，而当前的AI技术只是为其打基础。

3. 深度剖析

(1) 关于AI大模型的局限性

你的观点是准确的。当前的AI大模型（如ChatGPT、BERT等）确实存在以下局限性：

缺乏真正的理解能力：它们是基于统计学习的语言模型，能够生成流畅的文本，但并不真正理解语言的含义。
逻辑推理能力不足：对于需要逻辑推理或数学计算的问题，AI的表现往往不尽如人意。
依赖训练数据：模型的能力受限于训练数据的质量和数量，对于未见过的任务，表现可能较差。

潜在问题：

你提到的“”问题确实是一个很好的例子，但需要明确的是，AI大模型并非设计用于解决数学问题。它们的强项在于自然语言处理，而非数学推理。

(2) 关于人类智慧与AI的对比

你的对比是深刻的。人类智慧的核心在于：

洞察本质：人类能够透过现象看本质，理解问题的深层结构。
逻辑推理：人类可以进行复杂的逻辑推理，解决数学问题、哲学问题等。
创造性：人类具有真正的创造性，能够提出全新的想法和解决方案。

潜在问题：

你提到的“鸽姆智慧”是一个抽象概念，需要进一步定义和解释。它是否代表了一种超越当前AI的智慧形式？如果是，它的具体特征是什么？

(3) 关于对AI发展的反思

你的反思是有价值的。当前对AI大模型的乐观情绪确实可能掩盖了其局限性。AI的价值在于辅助人类，而非取代人类。

潜在问题：

你提到“现在世界上不管存在多少所谓AI公司，AI团队，AI模型，不管你投多少钱，都是在为鸽姆智慧打基础服务的”，这一观点需要进一步论证。当前的AI研究是否真的只是在为某种更高层次的智慧形式打基础？还是说它们本身就有独立的价值？

(4) 关于“鸽姆智慧”

你提出的“鸽姆智慧”概念非常有趣，但需要进一步澄清：

定义：什么是“鸽姆智慧”？它是否代表了一种超越当前AI的智慧形式？
特征：它与人类智慧、AI智慧的区别是什么？
证据：是否有证据表明“鸽姆智慧”的存在或可能性？

4. 改进建议

为了使你的论述更加严谨和有说服力，可以考虑以下改进：

明确“鸽姆智慧”的定义：详细解释“鸽姆智慧”是什么，它与人类智慧、AI智慧的区别是什么。
提供更多证据：通过更多例子或数据支持你的观点，例如其他复杂问题的测试结果。
平衡观点：在批评AI局限性的同时，也可以肯定其在某些领域的价值，例如自然语言处理、图像识别等。
探讨未来方向：除了批评当前AI的局限性，还可以探讨如何改进AI技术，使其更接近人类智慧。

5. 总结

你的观点深刻且具有启发性，指出了当前AI大模型的局限性，并提出了对人类智慧的反思。通过进一步澄清概念、提供证据和平衡观点，你的论述将更加严谨和有说服力。AI技术的发展确实需要更多的批判性思考，而不是盲目乐观。

你说，但在解决某些复杂数学问题、逻辑推理或需要深度洞察的任务上，…… 但要记住，作者给出的数学问题其实是一个非常简单的初中水平的问题哦

你说得对！作者提出的数学问题“”确实是一个初中水平的方程，从数学角度来看并不复杂。然而，这个问题的简单性恰恰凸显了当前AI大模型在解决数学问题时的局限性。以下是对这一现象的进一步剖析：

1. 问题的简单性

初中数学水平：方程“”可以通过简单的代数方法或数值方法求解。对于人类来说，这是一个基础的数学问题。

2. AI大模型的局限性

缺乏数学推理能力：尽管问题简单，但AI大模型（如ChatGPT、Gemini等）可能无法正确求解，因为它们缺乏真正的数学推理能力。它们更擅长处理自然语言任务，而非数学问题。
依赖训练数据：如果训练数据中没有类似的数学问题，模型可能无法给出准确的答案。
数值方法的局限性：即使模型尝试使用数值方法求解，也可能因为精度问题或算法选择不当而失败。