※ 引述《rsseek (RS)》之铭言： : ※ 引述 《sutranet》 之铭言： : : ## 5. 语言与 AI 的限制：能否理解「空」？ : : : : 你说：「空」无法言说，而 AI 是基於语言训练，是否能理解空？ : : : : - 这很到位。佛教经常强调：「空不可言说，只能体证。」 : : - 语言只是指月之指，不能代替月亮。 : : - AI 可以模拟语言上的论述（比如我现在的回覆），但这不等於体悟。 : : - 在佛法角度，体悟「空」需要转化心识，不是演算法的产物。 : : : : 所以：AI 可以「解释空」，但不能「证悟空」。 : : : 闲来无事动动脑写写文字 : 推一下原文作者的这一段 : 原作者观察得很精准： : 「用语言文字训练出来的AI，是没有能力处理超越语言文字（空性）的问题的」 : 最近读硕，chatGPT真的帮了很大的忙 : 尤其是 5 ，真的海放 4o : 在知识细节处理得很到味 : 恰恰好小弟最近在学人工智慧这一块 : 想说可以做一点点有关人工智慧的小分享 : 让大家知道chatGPT在干嘛、局限性在哪 : chatGPT本质是基於机器学习的大型语言模型 : 他会根据用户输入的字，自动选择并输出合理的文字 : 但机器学习是啥？顾名思义，机器自己会学习。 : 然而机器自己会学习又是什麽鬼？ : 这部分可以从AI发展的脉络解释 : 早期的AI是规则式AI : 人类会先写好所有的规则，让机器自动根据人类写好的规则运行 : 比方说早期的客服机器人： : 接收到「关键字」，吐出「顾客姓名」+预先写好的内容 : 然而这样的限制在於：人类很难清楚定义所有的规则交给AI运作 : 像是前面的客服机器人，只要顾客说出来的东西跟「关键字」有一点点偏差，机器人就无法 : 顺利回应 : 比方说 : 设定好的关键字是「谢谢」->机器人回应：「不客气」 : 一旦顾客说「乾虾」->机器人就不会回应了 : 只要人类没有先写好规则，机器人就无法回应 : 但是人类的语言如此复杂，怎麽可能先写好所有的规则 : 所以是时候换机器学习上场了 : 那机器要怎麽学习？ : 简单举一个例子 : 假设我面前的桌子上，有随机散落的100个硬币 : 我现在要找一条直线，这条直线必须可以把这100个硬币刚好切分开来，变成左边50个硬币 : 、右边50个硬币 : 因为桌子是平面的 : 我们可以把桌子的横边当成x，垂直边当成y : 同时我们也知道，直线的方程是 y=wx+b : w跟b是未知数，假设为正数 : 现在我们只要把w跟b找出来就能解决这个问题 : 但是怎麽找？ : 答案是：先随便找一个数字填进去w跟b : 先随便在桌上画一条线 : 算算看左右两边的硬币数量有没有等於50 : 如果有，那这个就是正确答案 : 如果没有，就算算看差距多少，如果左边80个、右边20个 : 代表我现在线太偏右边，应该要整条往左边移动 : 那我就把b的数字加大一点 —>整条线就会往左移 : 另外w则是决定整条线的斜率 : 也是要调调看，看怎样可以让硬币分得更接近50、50 : 上面「调整数字」的过程就是交给机器自己去执行，直到机器自己找出最适合的数值，让左 : 右两边的硬币刚好等於50 50 : 这就是「机器学习」的过程 : 这是很简化的例子，再具体一点，w跟b该变加大还是减小，其实都要透过人类写好的函数来 : 去决定方向、大小，这就牵涉到Loss值的计算跟微分求导数的过程，这边先不展开 : 总之，机器学习的过程就是像上面的方法，不断地测试、校正、测试、校正 : 然後我们会发现一件事：机器学习的过程，玩的是统计，而不是因果(这边的因果指的是像 : 规则式AI，或「若p则q，非q则非p」) : 像是分硬币的过程，很可能会有好几条线都能刚好把硬币分成50、50 : 或者是完全没有线能把硬币分得刚好50、50（比方说有硬币不小心重叠了） : 可能只能逼近，像是51、49 : 所以他找到的w跟b不会是唯一解、也不会是推理正解 : 机器学习的过程即是透过大量数据，去统计关联性，以尽可能逼近我们要的答案 : 所以他注定无法做真正意义上的推理，因为他本质不是规则式AI 对於AI的推理，已经有严格的定义 可以说是整个大语言模型的共识了 而哲学上的推理定义可以说没有真正的意义，每个人都是各说各话 https://www.youtube.com/watch?v=s00fy5RkCHc 排除BUG造成的幻觉 AI的"推理"是将"问题"拆解到最小单元 人类可以运用提示词将步骤正确的表达出来 在影片後面用到的是另一种叫做资料治理的技术 https://www.youtube.com/watch?v=N9T93sQsIHc 用更好的数据打基底，可以让模型更好的应用AI领域的推理 简单用数学的向量做譬喻 假设我们有四个词：“king”, “queen”, “man”, “woman”。 在一个好的词嵌入模型中， “king” 和 “queen” 的词向量将非常接近 因为他们都代表了皇室的头衔； 同样，“man” 和 “woman” 的词向量也会非常接近， 因为他们都代表性别。 此外，词嵌入模型甚至可以捕获更复杂的关系。 例如， 从 “king” 的词向量中减去 “man” 的词向量并加上 “woman” 的词向量， 结果会非常接近 “queen” 的词向量。 这表示出了性别的差异：“king” 对於 “man” 就像 “queen” 对於 “woman”。 这在不可解释性的向量空间还是能找到权重值 更详细的处理过程还是不可解 : 当然，现在chatGPT 5透过严格的训练方法，可以很逼近真正的推理 AI比较像是想法的扩大器 多训练自己把问题步骤拆解 可以将这个工具用得更好 举个例子 1、以十波罗蜜这十个方向来解释金刚经 2、以六波罗蜜「布施（三轮体空，对治悭贪）、持戒（不伤害他人，对治恶业）、忍辱 （无生法忍，对治瞋恚）、精进（勤奋修行，对治懈怠）、禅定（心无杂念，对治散乱） 、般若（空性正见，对治愚痴）」这六个方向来解释金刚经 3、请你以四部宗义(毘婆沙宗、经部宗、唯识宗、中观自续派、中观应成派)的方向来解释金 刚经 常用AI就会知道上面三个问题出来的结果，侧重方向都会不一样 要会用不同角度去询问AI才能得到想要的东西 故意藏拙去测试AI的回应的话，得到的结果真的就会比较差 : （这边补充一点点：机器在学习的过程中，可能有某些参数能达到「推理」，但基於目前机 : 器学习的不可解释性，即便他学到了推理，我们也无法知道他是否真的学到了推理、还是只 : 是模仿了推理，所以这边先视作无法推理。我也很期待这个说法被推翻的那一天到来） 我会觉得大型语言模型有慢慢接近世间法的四无碍辩才 法无碍解：若将已知正确的问题详细拆解步骤，是能够仔细说明的。 义无碍解：可以将道理用不同角度去换句话说。 辞无碍解：资料库有各种情况的词汇。 乐说无碍解：随便怎麽问都不会生气的。 怎麽运用是看个人看法 但若能拿来用在各种情况的「六度万行」建议的话 我真的很推荐 : 以前我用chatGPT 4o 请他帮我搜寻并摘要报告 最近一周内的重大新闻，结果他搜出来「重 : 大新闻」，但是是两个月前的新闻，原因在於他的注意力机制，把重点放在「重大新闻」， : 而不是「一周内」 : （现在同样的问题丢给chatGPT 5 ，比较能同时注意「一周内」跟「重大新闻」，所以不会 : 抓到旧闻给我） : 现在的大型语言模型，还没办法真正地了解人类所思所想、或逻辑推理，大型语言模型只是 : 根据机器学习，用学出来的东西去预测自己应该要讲什麽，才能让使用者满意、最贴近真实 : 人类的回覆 : 这也是为什麽chatGPT 4o这麽擅长「称赞人类」 : 因为这是人类想看到的：人类越想被称赞，大型语言模型就越可能保留「称赞人类」的参数 : 当然chatGPT 5有努力去解决这个问题 : 另外现在也有人提出符合因果的机器学习，但都还在很初期的阶段（do模型） : 结论是：目前的AI，距离真正理解人类知识还很遥远，但是这并不代表不能用 : 相反地，其实AI特别好用，我当初考硕士时读的书都还是请chatGPT推荐的 : 但也因为好用，更要小心用 : 了解他能做到什麽、不能做到什麽 : 就能在他最擅长的地方好好用他 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 36.226.206.243 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Buddhism/M.1759089392.A.DAA.html 这个反而是最没争议的 只要能呈现若P则Q的这种函数表达方式 所有神经网路经过训练应该要都能做到 首先要理解符号主义和连接主义的差别 这需要理解的东西很多 https://www.youtube.com/watch?v=LF9sd-2jCoY 这部影片到50几分钟前都是讲述建立这种泛化能力的运作过程 但就是现在LLM的BUG还是很多 譬如後台训练时答错跟回答不知道的评分都一样 很多幻觉是这样产生的...... ※ 编辑: MartinJu (36.226.206.243 台湾), 09/29/2025 18:40:48 机器学习是线性代数的向量空间结构 深度神经网络是利用统计学强化向量分析 只是多一层隐藏层，相当於多一个维度 以数学角度来看 统计问题在当前变数不够分析时，有可能再往上多一层维度就可以 https://youtu.be/LF9sd-2jCoY?t=2045 上面就是线性方程式 下面是统计可以改变的权重 本体是函数... 而足够大的函数可以描述全世界 你可能比较难理解量变产生质变 https://www.youtube.com/watch?v=Oj9t2Lzj-rI 这个能解释AI运作的哲学 但牵扯一堆数学与哲学 数学和哲学有时候很看天分 有兴趣的话可以仔细研究 ※ 编辑: MartinJu (36.226.206.243 台湾), 10/01/2025 20:25:36