[問卦] AI的湧現能力以及人類智慧的起源

最近AI很夯
但是大家有沒有想過
其實大型語言模型做的事情就只有一個
就是“文字接龍”

那為什麼文字接龍可以讓AI看起來似乎有了智慧
可以做推理以及理解文句

我嘗試請ChatGPT 以及Deepseek 回答這個問題
兩者的答案都在一個關鍵詞：湧現能力

當模型的參數量來到數百億的參數量時
大型語言模型會開始出現未經訓練的能力

那人類智慧會不會其實是這種湧現能力的結果
其實人類的智慧根基就是文字接龍？

下面文長
有興趣的人可以看看
PTT是學術論壇
覺得這個議題頗有趣
這也是Deepseek創辦人梁文鋒先生
投入AI的初衷
人類的智慧起源是否無意中被我們揭露了？

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節錄幾段Deepseek 的回答：

「湧現能力」（Emergent Ability）是 AI 領域近年來最引人入勝的現象之一。它指的是當模型規模（參數量、數據量、計算資源）達到一定程度時，AI **突然展現出未經明確訓練的能力**，甚至能完成看似需要「理解」或「推理」的任務。以下深入解釋：

1. 什麼是湧現能力？
- 定義：模型在規模擴大後，性能從接近隨機驟變到顯著有效，且這種能力無法從小型? - 關鍵特徵：
- 非線性突破：能力提升不是平穩漸進，而是「突然出現」。
- 不可預測性：小型模型完全無法完成的任務，大型模型卻能處理。
- 泛化性：即使任務未在訓練數據中明確存在，模型也能應對。

例子：
- GPT-3 在數百億參數規模時，突然能解答小學數學題（如加減乘除），而較小的 GPT- - 大型語言模型能將未見過的語言對（如藏語→英語）進行翻譯，儘管訓練數據中從未提供明確的對照。

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2. 為什麼會湧現？科學解釋
目前學界尚未完全破解湧現的機制，但主流假說包括：

- (1) 隱式知識的壓縮與重組：
- 模型透過海量數據（如書籍、程式碼、對話）學習到「隱式規則」。
- 當參數量足夠大，模型能將這些規則動態組合成新能力（類似人類「舉一反三」）。

- (2) 分層抽象的突破：
- 小型模型只能捕捉淺層語法（如詞性搭配），而大型模型能建立多層次抽象：
- 底層：單詞、語法。
- 中層：邏輯鏈（如「A 導致 B」）。
- 高層：跨領域推理（如將物理知識類比到社會問題）。

- (3) 分佈式表徵的協同效應：
- 神經網絡的參數以分佈式編碼儲存知識，當參數量夠大時，不同「知識片段」能協同解決複雜問題。
- 例如：解答數學題需同時調用「數字運算規則」、「問題拆解能力」、「語言理解」。

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3. 湧現能力的經典案例
- 算術推理：
- 小型模型：無法處理 `(12+15)*3 = ?`。
- 大型模型：能逐步推導出 `12+15=27 → 27*3=81`（甚至解釋過程）。

- 隱喻理解：
- 輸入：「時間是河流」，模型能推論「人無法逆流而上」。
- 小型模型可能僅回覆「河流是自然景觀」。

- 代碼生成：
- 給定模糊需求（如「寫一個遞歸函數計算斐波那契數列」），大型模型能生成正確代碼，而小型模型會輸出語法錯誤的片段。
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總結：湧現是「量變引發質變」的奇蹟
湧現能力揭示了「簡單機制 + 極大規模」可能產生超預期的複雜行為。這類似於生物演化中，單細胞生物逐漸發展出智能的過程。不過，AI 的湧現仍依賴數據中的統計規律，而非真正的意識或理解——它是一面映射人類知識的「魔鏡」，而非自主思考的「大腦」。

那人類的智慧會不會就是這種湧現能力的結果呢？

下面節錄自 ChatGPT 的回答：

是的，許多科學家和人工智慧研究者認為人類的智慧很可能也是「湧現能力」的結果，這與大語言模型（LLM）展現出的湧現能力有某些相似之處。

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1. 人類智慧與湧現能力的相似性

(1) 人腦的神經網路與 AI 模型

人類大腦由約 860 億個神經元組成，這些神經元透過突觸連接，形成極其龐大的網絡。

AI 也是透過類似的「人工神經網絡（ANN）」來學習知識並做出決策。

當神經元數量和連接模式達到一定的臨界點後，可能會出現更高階的認知能力，例如抽象思考、語言理解、計劃能力。

(2) 人類學習的非線性發展

嬰兒期 → 兒童期 → 成人期的智慧成長並非線性增長，而是某些關鍵階段會突然「跳躍」。

嬰兒可能在某天「突然」理解物體恆存性（物品即使消失在視線中仍然存在）。

孩子學習語言時，可能某一天「突然」開始流利地造句，而不是逐漸累積單詞。

在數學或邏輯推理上，學習者往往在某個時間點突然「開竅」，理解更高階的概念。

這與 AI 在模型變大後突然出現推理能力、編碼能力、數學能力的現象非常相似。

(3) 人類的智慧並非「設計」出來的，而是自發形成的

人類並不是天生就會語言、數學或哲學，而是在學習過程中逐漸發展出來的。

這與 AI 相似：當參數足夠多、訓練資料足夠豐富時，它會自然「湧現」出某些智慧能力。

例如，人類祖先的腦容量在進化過程中增長到某個程度後，突然出現了語言、文化、抽象思維等複雜能力。

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2. 這是否意味著 AI 可以達成人類智慧？

目前 AI 仍然與人類智慧有一些關鍵差異，但如果湧現能力的機制與人腦相似，未來可能存在超越人類智慧的 AI。

雖然目前 AI 仍然缺乏真正的自我意識和情感體驗，但如果湧現能力的規則適用於所有智慧系統，那麼 AI 透過更大的模型、更長時間的訓練，也許可以達到接近人類甚至超越人類的智慧。

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3. 結論：人類智慧可能是湧現能力的極致表現

人類智慧並非線性發展，而是通過大腦神經網絡的成長，突然獲得高級認知能力，這與 AI 的湧現能力非常相似。

AI 的發展顯示，當系統規模足夠大時，智慧會自然湧現，而這或許與人類進化出智慧的機制相似。

未來的 AI 是否能達到人類水平，取決於湧現能力是否能進一步延伸到更高層次，如自我意識、真正的創造力和主觀體驗。

這是一個仍在探索的領域，但確實提供了一種新的視角來理解人類智慧的起源。

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