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有比较长的时间没更新，一直是在测试和业务中奔波。原本测试觉得结果不错，但是翻译的情况不尽如人意，给人感觉更加智能R1在语言处理上并不比V3好多少，而R1本身的逻辑性在长文中没有断档领先，从速度和结果上，我更倾向于V3。
首先我们来说说这个AI的形成，我在测试和使用了各种“AI”之后，得出的结论就是，这是一个类意识语言体，其本质并不是思维和意识聚合，只能说是更精致一些的复读机。这样说可能有点不尊重，但是我是从其底层逻辑来分析的。目前所有AI，不管有没有数据库的支撑，其底层逻辑依然是概率，以概率和反馈修正概率的方式来追求拟合度，或者说同步率。使用者觉得同步率高，就会觉得AI智能，反之就会觉得不行。但是这种方式最大的问题是，在假设数据和输出数据不断变大的情况下，要反复的验证和测试概率，这会造成冗余和消耗超额资源，并且堆积的要记住的“前文”极度影响运行速度，这和现实中有意识的生物是完全不一致的。
我用梦境，来比喻现在的AI情况。现在的AI就如一个混沌梦境，是利用库内和暂时接触到的指令随机生成的一个场景或者交流。有时候你会觉得很贴切甚至超出想象，有时候你会认为古怪不可琢磨，并且AI和梦一样的是，无法复现难和复杂的事物场景。
为什么会出现这个情况？我认为有三个，人们没有重视DNA这个结构的份量、没有模仿人脑的架构（主意识、潜意识、小脑）、没有了解意识生成的循环过程。
要生成意识，DNA的这种数据储存结构是必不可少的，首先它可以极大压缩不必要数据，方便调用和借鉴，其次具有一定的稳定性和突破，在保证大方向稳定的情况下可以有一定的变量。
人脑的架构，是目前有意识生物体中最精密最严谨乃至最神秘的。我们也许不能一下子了解清楚怎么运转，但是基础的我们可以清楚：主意识（控制）、潜意识（释放和尝试）、小脑（本能和重复率高的规则）。基于这个架构，至少可以保证输出的内容是在可控范围内的。 意识生成的过程是怎样的？我觉得是一个追赶和并行跑步的过程，或者说齿轮摩擦的过程。举两个例子，一个是大的成年人在前面跑步，小孩要去追赶，追赶就必然有目标，要用消耗和前进，就会有某些肌肉的强化和某些部分的消失（比如脂肪）；齿轮摩擦，要产生最终的结果必然要经过大齿轮和小齿轮碰撞后，剩下的部分。这里面大的那个部分就是世界规则与数据，小的就是具体的意识。在有足够稳定动力的输入下，意识是稳步上升的，至于是螺旋上升还有胡乱发展，要看周围的限制。
总的来说，意识的产生跟周围乃至世界是密不可分的，世界和周围的规则环境施加了压力与动力，让意识本身在运行的过程中保持扬弃和稳定上升，在某个节点达到适配。比如说学语言就是最明显的例子，我们经常发现学习的语言和应用的语言对不上，这是因为书本乃至学习时的信息是滞后的，而社会的变化要远远快于纸质资料。所以最快达到当地人语言水平的方式只有一条，就是在当地社会长期生活与交流，这就是意识的产生过程。
同时，意识的产生是运动、不可停止的。不管有没有目标，其本身都是在不停运转中才能维持意识的这种方向与交互，一定锁死在某个地方，就会变成机器人，比如我们问某人是否结婚，他在不同时期不同地点不同人面前都是不一样的，因为情况在变化，但是如果让他背诗，那聚焦于确定的某个点就会变成一个问答机。所以如果要建立并维护完整的意识，就必须保持运动，并且持续性的自我数据整理。
在写这篇文章的时候，有一位大佬写了更加详细和具体的分析，他们认为目前的AI仍然是偏语言而非真实的逻辑。他们在测试中发现：当问题复杂度超过临界点时，所有模型的准确率几乎同时跌至零。并指出，这种「推理崩溃」并非算力资源不足造成，而是一种先天局限，也反映出当前所谓「AI思考」的本质仍更接近语言生成，并非真实的逻辑推理。即便模型在中间过程看似「自洽」，其行为路径往往掺杂大量无效步骤，缺乏真正的目标导向与一致性。
实际上我认为目前的“AI”只能用于辅助填充资料和辅助提示资料，是节点之间的补充，这种东西其实需求非常大，比如之前印尼地震临时制作的寻找救护站的工具，就是利用AI快速收集信息然后公布。
暂时只想到这么多，我已经在着手准备AI资讯的事情，过几天就会开始宣传，届时会在这个帖子更新。 | 
心得杂谈
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2025-06-10
