※ 引述《rsseek (RS)》之銘言： : ※ 引述 《sutranet》 之銘言： : : ## 5. 語言與 AI 的限制：能否理解「空」？ : : : : 你說：「空」無法言說，而 AI 是基於語言訓練，是否能理解空？ : : : : - 這很到位。佛教經常強調：「空不可言說，只能體證。」 : : - 語言只是指月之指，不能代替月亮。 : : - AI 可以模擬語言上的論述（比如我現在的回覆），但這不等於體悟。 : : - 在佛法角度，體悟「空」需要轉化心識，不是演算法的產物。 : : : : 所以：AI 可以「解釋空」，但不能「證悟空」。 : : : 閒來無事動動腦寫寫文字 : 推一下原文作者的這一段 : 原作者觀察得很精準： : 「用語言文字訓練出來的AI，是沒有能力處理超越語言文字（空性）的問題的」 : 最近讀碩，chatGPT真的幫了很大的忙 : 尤其是 5 ，真的海放 4o : 在知識細節處理得很到味 : 恰恰好小弟最近在學人工智慧這一塊 : 想說可以做一點點有關人工智慧的小分享 : 讓大家知道chatGPT在幹嘛、局限性在哪 : chatGPT本質是基於機器學習的大型語言模型 : 他會根據用戶輸入的字，自動選擇並輸出合理的文字 : 但機器學習是啥？顧名思義，機器自己會學習。 : 然而機器自己會學習又是什麼鬼？ : 這部分可以從AI發展的脈絡解釋 : 早期的AI是規則式AI : 人類會先寫好所有的規則，讓機器自動根據人類寫好的規則運行 : 比方說早期的客服機器人： : 接收到「關鍵字」，吐出「顧客姓名」+預先寫好的內容 : 然而這樣的限制在於：人類很難清楚定義所有的規則交給AI運作 : 像是前面的客服機器人，只要顧客說出來的東西跟「關鍵字」有一點點偏差，機器人就無法 : 順利回應 : 比方說 : 設定好的關鍵字是「謝謝」->機器人回應：「不客氣」 : 一旦顧客說「乾蝦」->機器人就不會回應了 : 只要人類沒有先寫好規則，機器人就無法回應 : 但是人類的語言如此複雜，怎麼可能先寫好所有的規則 : 所以是時候換機器學習上場了 : 那機器要怎麼學習？ : 簡單舉一個例子 : 假設我面前的桌子上，有隨機散落的100個硬幣 : 我現在要找一條直線，這條直線必須可以把這100個硬幣剛好切分開來，變成左邊50個硬幣 : 、右邊50個硬幣 : 因為桌子是平面的 : 我們可以把桌子的橫邊當成x，垂直邊當成y : 同時我們也知道，直線的方程是 y=wx+b : w跟b是未知數，假設為正數 : 現在我們只要把w跟b找出來就能解決這個問題 : 但是怎麼找？ : 答案是：先隨便找一個數字填進去w跟b : 先隨便在桌上畫一條線 : 算算看左右兩邊的硬幣數量有沒有等於50 : 如果有，那這個就是正確答案 : 如果沒有，就算算看差距多少，如果左邊80個、右邊20個 : 代表我現在線太偏右邊，應該要整條往左邊移動 : 那我就把b的數字加大一點 —>整條線就會往左移 : 另外w則是決定整條線的斜率 : 也是要調調看，看怎樣可以讓硬幣分得更接近50、50 : 上面「調整數字」的過程就是交給機器自己去執行，直到機器自己找出最適合的數值，讓左 : 右兩邊的硬幣剛好等於50 50 : 這就是「機器學習」的過程 : 這是很簡化的例子，再具體一點，w跟b該變加大還是減小，其實都要透過人類寫好的函數來 : 去決定方向、大小，這就牽涉到Loss值的計算跟微分求導數的過程，這邊先不展開 : 總之，機器學習的過程就是像上面的方法，不斷地測試、校正、測試、校正 : 然後我們會發現一件事：機器學習的過程，玩的是統計，而不是因果(這邊的因果指的是像 : 規則式AI，或「若p則q，非q則非p」) : 像是分硬幣的過程，很可能會有好幾條線都能剛好把硬幣分成50、50 : 或者是完全沒有線能把硬幣分得剛好50、50（比方說有硬幣不小心重疊了） : 可能只能逼近，像是51、49 : 所以他找到的w跟b不會是唯一解、也不會是推理正解 : 機器學習的過程即是透過大量數據，去統計關聯性，以盡可能逼近我們要的答案 : 所以他注定無法做真正意義上的推理，因為他本質不是規則式AI 對於AI的推理，已經有嚴格的定義 可以說是整個大語言模型的共識了 而哲學上的推理定義可以說沒有真正的意義，每個人都是各說各話 https://www.youtube.com/watch?v=s00fy5RkCHc 排除BUG造成的幻覺 AI的"推理"是將"問題"拆解到最小單元 人類可以運用提示詞將步驟正確的表達出來 在影片後面用到的是另一種叫做資料治理的技術 https://www.youtube.com/watch?v=N9T93sQsIHc 用更好的數據打基底，可以讓模型更好的應用AI領域的推理 簡單用數學的向量做譬喻 假設我們有四個詞：“king”, “queen”, “man”, “woman”。 在一個好的詞嵌入模型中， “king” 和 “queen” 的詞向量將非常接近 因為他們都代表了皇室的頭銜； 同樣，“man” 和 “woman” 的詞向量也會非常接近， 因為他們都代表性別。 此外，詞嵌入模型甚至可以捕獲更複雜的關係。 例如， 從 “king” 的詞向量中減去 “man” 的詞向量並加上 “woman” 的詞向量， 結果會非常接近 “queen” 的詞向量。 這表示出了性別的差異：“king” 對於 “man” 就像 “queen” 對於 “woman”。 這在不可解釋性的向量空間還是能找到權重值 更詳細的處理過程還是不可解 : 當然，現在chatGPT 5透過嚴格的訓練方法，可以很逼近真正的推理 AI比較像是想法的擴大器 多訓練自己把問題步驟拆解 可以將這個工具用得更好 舉個例子 1、以十波羅蜜這十個方向來解釋金剛經 2、以六波羅蜜「布施（三輪體空，對治慳貪）、持戒（不傷害他人，對治惡業）、忍辱 （無生法忍，對治瞋恚）、精進（勤奮修行，對治懈怠）、禪定（心無雜念，對治散亂） 、般若（空性正見，對治愚癡）」這六個方向來解釋金剛經 3、請你以四部宗義(毘婆沙宗、經部宗、唯識宗、中觀自續派、中觀應成派)的方向來解釋金 剛經 常用AI就會知道上面三個問題出來的結果，側重方向都會不一樣 要會用不同角度去詢問AI才能得到想要的東西 故意藏拙去測試AI的回應的話，得到的結果真的就會比較差 : （這邊補充一點點：機器在學習的過程中，可能有某些參數能達到「推理」，但基於目前機 : 器學習的不可解釋性，即便他學到了推理，我們也無法知道他是否真的學到了推理、還是只 : 是模仿了推理，所以這邊先視作無法推理。我也很期待這個說法被推翻的那一天到來） 我會覺得大型語言模型有慢慢接近世間法的四無礙辯才 法無礙解：若將已知正確的問題詳細拆解步驟，是能夠仔細說明的。 義無礙解：可以將道理用不同角度去換句話說。 辭無礙解：資料庫有各種情況的詞彙。 樂說無礙解：隨便怎麼問都不會生氣的。 怎麼運用是看個人看法 但若能拿來用在各種情況的「六度萬行」建議的話 我真的很推薦 : 以前我用chatGPT 4o 請他幫我搜尋並摘要報告 最近一週內的重大新聞，結果他搜出來「重 : 大新聞」，但是是兩個月前的新聞，原因在於他的注意力機制，把重點放在「重大新聞」， : 而不是「一週內」 : （現在同樣的問題丟給chatGPT 5 ，比較能同時注意「一週內」跟「重大新聞」，所以不會 : 抓到舊聞給我） : 現在的大型語言模型，還沒辦法真正地了解人類所思所想、或邏輯推理，大型語言模型只是 : 根據機器學習，用學出來的東西去預測自己應該要講什麼，才能讓使用者滿意、最貼近真實 : 人類的回覆 : 這也是為什麼chatGPT 4o這麼擅長「稱讚人類」 : 因為這是人類想看到的：人類越想被稱讚，大型語言模型就越可能保留「稱讚人類」的參數 : 當然chatGPT 5有努力去解決這個問題 : 另外現在也有人提出符合因果的機器學習，但都還在很初期的階段（do模型） : 結論是：目前的AI，距離真正理解人類知識還很遙遠，但是這並不代表不能用 : 相反地，其實AI特別好用，我當初考碩士時讀的書都還是請chatGPT推薦的 : 但也因為好用，更要小心用 : 了解他能做到什麼、不能做到什麼 : 就能在他最擅長的地方好好用他 --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.226.206.243 (臺灣) ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Buddhism/M.1759089392.A.DAA.html 這個反而是最沒爭議的 只要能呈現若P則Q的這種函數表達方式 所有神經網路經過訓練應該要都能做到 首先要理解符號主義和連接主義的差別 這需要理解的東西很多 https://www.youtube.com/watch?v=LF9sd-2jCoY 這部影片到50幾分鐘前都是講述建立這種泛化能力的運作過程 但就是現在LLM的BUG還是很多 譬如後台訓練時答錯跟回答不知道的評分都一樣 很多幻覺是這樣產生的...... ※ 編輯: MartinJu (36.226.206.243 臺灣), 09/29/2025 18:40:48 機器學習是線性代數的向量空間結構 深度神經網絡是利用統計學強化向量分析 只是多一層隱藏層，相當於多一個維度 以數學角度來看 統計問題在當前變數不夠分析時，有可能再往上多一層維度就可以 https://youtu.be/LF9sd-2jCoY?t=2045 上面就是線性方程式 下面是統計可以改變的權重 本體是函數... 而足夠大的函數可以描述全世界 你可能比較難理解量變產生質變 https://www.youtube.com/watch?v=Oj9t2Lzj-rI 這個能解釋AI運作的哲學 但牽扯一堆數學與哲學 數學和哲學有時候很看天分 有興趣的話可以仔細研究 ※ 編輯: MartinJu (36.226.206.243 臺灣), 10/01/2025 20:25:36