（二）AI概念解读——ToT：让AI学会“多线程思考”

What

ToT（Tree of Thoughts） 全称为“思维树”，是一种从 CoT 扩展而来的交互式推理框架。通过模拟人类“多向思考-验证假设-择优选择”的决策过程，核心在于允许模型自由生成候选推理路径，并通过评分或外部反馈筛选得到最优解。

ToT是CoT的升级和优化，让大模型从单一线性推理升级为多分支搜索与评估的树状决策模式。本质为让大语言模型不再“一条道走到黑”，而是像人类一样同时探索多个解决方案，通过动态评估筛选出最优路径。

CoT（线性思维）：A → B → C → 答案 

ToT（树状思维）： 

        A 

      /   \ 

    B1     B2 

    / \     | 

  C1 C2   C3 → 答案 

Why

CoT 的局限性：线性推理易受单步错误影响，且无法解决开放性问题（例如“设计商业策略”需多方案对比）。

方法	适用场景	示例
CoT	答案唯一的数学题、简单逻辑问题	行程问题、一元一次方程
ToT	多可能性判断、复杂决策优化	棋类游戏策略、商业方案可行性评估

ToT 的优势：

容错性：允许部分路径失败，通过交叉验证避免“一错全错”

完备性：穷举潜在解决方案，降低遗漏最优解的概率

透明度：输出决策树让用户看清AI的“思考过程”

How

技术实现三步走

1. 输入设计：喂养“多可能性”训练数据

2. 推理机制：构建思维树

3. 输出控制：让决策过程透明化

应用案例（deepseek-R1）

围棋对弈策略推演

场景：黑棋需在10步内占据棋盘关键区域，当前有三个候选落子点。

workflow：

• 分支生成（输入层）：

           branches = ["强攻左上", "固守中盘", "迂回包抄"] 

• 路径推演（处理层）：

        对每个分支推演后续5步可能的白棋应对策略；

        调用胜率预测模型为每个路径评分（如：胜率62% / 45% / 73%）。

• 输出决策（结果层）：

        淘汰胜率低于50%的路径；

        对比剩余分支，选择胜率最高的“迂回包抄”方案。

总结

ToT 带来的交互升级

1. 从“解题”到“策略制定”：突破线性思维，适用于开放决策场景；
2. 容错性增强：单分支错误不影响全局搜索；
3. 计算成本权衡：需平衡搜索深度与实时性（可用剪枝算法优化）。

延伸思考：ToT 的实际落地依赖“评分-优化”循环的质量。结合人类反馈（RLHF）动态修正评分标准，是后续发展方向。

ToT哲学观

对卡尔·波普尔的“批判理性主义”进行哲学溯源：人类认知的本质是试错。ToT的技术映射也明显是一种批判思考的范式。

其哲学本质为：知识增长的驱动力不是证明真理，而是排除错误，听起来非常适合“暴力计算”出身的AI。

所以ToT的重点贡献不在于技术突破，而在于转变AI的认知范式，在试错中逼近真理，通过批判性否定实现知识生长。