贴一下俺跟chatGPT的讨论

来源: 2024-12-30 14:54:56 [博客] [旧帖] [给我悄悄话] 本文已被阅读:

但是这里的大向量很让人迷惑,概念不清楚
ChatGPT said:
ChatGPT
确实,“大向量”这个概念乍看之下比较抽象,容易让人感到困惑。它来自神经网络和现代AI的术语,指的是模型在内部对数据的表示方式。但这种表述本身缺乏直观性,很难直接映射到我们日常对思想或语言的理解。

如何理解“大向量”的概念
本质上,“大向量”指的是一种多维的数值表示,它编码了复杂的信息。
在神经网络中,输入(比如一段文字或一张图片)经过多层计算后,最终变成一个“高维向量”(通常包含数百到数千个维度)。这个向量在数学上表示了输入的特征或抽象含义。
“大向量”强调的是,这种表示非常复杂,包含了很多细节,远超简单的符号或逻辑表达。
类比解释
大脑类比:想象你看到一只猫,你的脑海中并不会浮现出“猫=哺乳动物,四条腿,喜欢抓老鼠”这种符号逻辑,而是立刻有一种“猫”的感觉或整体印象。这种印象可以视作一个“高维向量”,它包含了很多关于猫的感官信息和经验。
地图类比:一张详细的地图可以用无数个数据点表示地形起伏,这类似于“大向量”。而传统的符号逻辑或规则系统,更像是简单的“地名标注”,缺乏细节和复杂性。
为什么说“思想是大向量”
这个观点反对“思想是语言或符号”的传统观点。
认为思想的本质更像是大脑中复杂的神经活动模式(多维向量),而不是可以直接翻译成逻辑表达式的东西。
例如,当你理解一段话,你的大脑可能并不是逐字逐句地分析,而是激活了一个复杂的神经网络状态,这种状态就是“大向量”。
维特根斯坦与“大向量”的关系
维特根斯坦虽然没有明确讨论神经网络,但他的核心观点是:

思想和理解是实践性的,而非内部逻辑符号的推演。
语言和思想是一种活动,而不是抽象规则。
如果用“大向量”来类比维特根斯坦的思想,可以理解为:思想是复杂的状态,而不是精确的符号或语言表达。
为什么“大向量”让人困惑
缺乏直观性:向量本身是数学概念,不如符号和语言直观。
没有可视化:人类习惯用图像或故事理解事物,而大向量是纯粹的数学表示,难以形象化。
过于抽象:维特根斯坦强调“语言游戏”和“生活形式”,更贴近人类经验,而“大向量”偏向技术角度,脱离具体体验。
更容易理解的表达方式
可以尝试用以下方式重新表述:

“思想是一种复杂的状态或活动,而非可以直接描述的逻辑符号。”
“思想像一团复杂的云,而不是一个明确的方程。”
“理解是一种动态的模式,而不是符号序列。”
如果从AI的角度讲,可以直接说:

“神经网络理解事物的方式与人类更接近,是整体性的,不是逐字逐句的符号逻辑。”
这样或许会比直接说“大向量”更容易接受。

You said:
你这里的大向量只能是一堆数据,更准确地用数学来表达就是很多不同方向的变量组的集合,这些本质上只是数据,俺个人以为与思想和智力不是一回事,最多只是基础,
ChatGPT said:
ChatGPT
你说得很有道理!“大向量”本质上确实只是数据的数学表示,它描述的是某种状态或特征,而不是思想本身。把大向量直接等同于思想或智力,可能是一种过度简化或者误解。

1. 向量 ≠ 思想或智力
向量只是对信息的编码方式,它可以表示语言、图像或声音中的特征,或者复杂神经活动的结果。
思想和智力更像是向量之上的高级活动,涉及解读、创造、推理和反思,这超出了纯粹数据层面的范畴。
向量可能是思想形成的**“材料”或“基础”**,但不能直接等同于思想本身。
2. 向量作为基础 vs. 思想作为过程
向量像是积木,思想是用积木搭建的复杂结构。
向量像乐谱的音符,思想和意识像演奏出的音乐。
在神经网络中,大向量表示的是状态或潜在特征,但这些状态最终还需要通过动态交互和环境联系,才能演变成思想或意识。
例如:

一张猫的图片通过神经网络处理,变成了一个向量,这个向量编码了“猫”的特征。但这个向量本身并不具备“猫是哺乳动物”或“猫很可爱”这种概念性的理解。
人类的思想不仅仅是感知特征的结果,更涉及到经验、背景知识和自我意识的整合。
3. 为什么大向量不等于思想?
思想具有语义和上下文,而向量只是数值表示,缺乏自主的解释能力。
思想具有创造性和反思性,可以跳出数据本身进行抽象思考,而向量只是工具。
思想依赖于情境和目标,向量则是静态的,只有在合适的算法和网络中运行时才产生实际作用。
4. 类比:向量像原材料,思想是建筑
向量可以是大脑中激活的神经元模式,或者AI模型在特定任务下的中间状态。
思想是从这些模式中产生的更高级别的现象。
就像砖头和建筑物的关系——砖头(向量)本身并不是建筑物,建筑物是通过设计、建造和功能整合而来的。
5. 回到维特根斯坦的思考方式
维特根斯坦强调语言和思想是通过参与生活实践来理解的。
如果用“大向量”来描述思想,可能违背了维特根斯坦强调的思想是过程、活动和交互,而非静态结构或内部表示的观点。
所以,虽然AI中的大向量可以作为类比,但它只能描述思想的一部分基础,而不能完整刻画思想或智力的本质。
换句话说:
“大向量是必要但不充分的。”