哈嘍，大家好，桿哥這篇評論，主要來分析圖靈獎得主戳破真相！大語言模型并非真智能，我們都被忽悠了？

ChatGPT 們的流暢回答，真能代表智能降臨？圖靈獎得主、深度學(xué)習(xí)三巨頭之一的楊立昆，給出了顛覆性結(jié)論：我們正在被這些語言高手愚弄。

作為見證了數(shù)十年 AI 發(fā)展史的資深學(xué)者，他的警告并非空穴來風(fēng)，而是戳中了當(dāng)前 AI 熱潮下的核心問題。

三次 AI 預(yù)言皆落空，歷史為何重演？

自 1950 年代以來，AI 領(lǐng)域就陷入了 “十年實現(xiàn)人類級智能” 的預(yù)言循環(huán)。

馬文?明斯基、紐厄爾和西蒙等先驅(qū)，都曾信心滿滿地給出十年之約，最終卻紛紛落空。楊立昆坦言，自己一生已見證三代這樣的錯誤預(yù)言。

歷史早已給出答案：1950 年代符號主義 AI 因無法應(yīng)對現(xiàn)實復(fù)雜性，在 1970 年代陷入第一次寒冬；

1980 年代專家系統(tǒng)熱潮，又因維護(hù)成本過高黯然退場；1969 年，明斯基等人的研究更是讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究停滯十年。

如今押注大語言模型的熱潮，在楊立昆看來，不過是歷史的又一次重演。

語言流暢的背后，是精巧的統(tǒng)計把戲

大語言模型最迷惑人的，就是它堪比人類的語言表達(dá)能力。

但這背后并無真正的 “理解”，只是模型在海量文本中學(xué)會了預(yù)測下一個詞的概率。它知道哪些詞搭配更常見，卻不懂文字背后的真實含義。

這種局限性在簡單任務(wù)中暴露無遺：即使是先進(jìn)的 GPT 模型，也會在計算單詞字母數(shù)量這樣的基礎(chǔ)任務(wù)上出錯。Lovable 公司 CEO 安東?奧西卡透露，GPT-5 預(yù)覽版都無法準(zhǔn)確完成這類計數(shù)。

更嚴(yán)重的是幻覺問題，OpenAI 自己的研究也承認(rèn)，即便最新模型，仍會自信地編造事實、虛構(gòu)引用，在醫(yī)療等關(guān)鍵場景可能造成嚴(yán)重后果。

工具≠智能，核心能力存在本質(zhì)缺口

楊立昆并不否認(rèn)大語言模型的價值，稱其 “毫無疑問是有用的工具”，就像過去幾十年的計算機一樣。

但工具和智能之間，有著不可逾越的鴻溝。人類智能的核心，是對物理世界的真實理解，是多步邏輯推理能力，是建立因果關(guān)系的思維模型。

而大語言模型恰恰缺乏這些：它不知道文字指向的實體如何運作，無法進(jìn)行可靠的復(fù)雜推理，更無法規(guī)劃連貫的行動序列。這些能力缺口，讓它永遠(yuǎn)停留在 “工具” 層面，難以觸及真正的智能。

熱潮退去？楊立昆開辟 AI 新賽道

當(dāng)前 AI 產(chǎn)業(yè)正處于關(guān)鍵節(jié)點，數(shù)十億美元涌入大語言模型，但現(xiàn)實應(yīng)用效果卻跟不上性能提升的步伐。

OpenAI 前首席科學(xué)家伊利亞?蘇茨克維爾也承認(rèn)，通用人工智能還需更多突破。這種脫節(jié)背后，是我們可能在優(yōu)化錯誤的目標(biāo)。

楊立昆用行動踐行了自己的信念，離開 Meta 后創(chuàng)辦初創(chuàng)公司 AMI，專注開發(fā)能建立現(xiàn)實模型、進(jìn)行因果推理的系統(tǒng)。

這個名字在法語中意為 “朋友” 的公司，正試圖走出與當(dāng)前主流大語言模型截然不同的道路，為真正的智能突破尋找方向。

語言的流暢終究掩蓋不了理解的空白，楊立昆的警告或許是行業(yè)急需的清醒劑。未來 AI 能否突破瓶頸，關(guān)鍵不在于模型規(guī)模的擴大，而在于是否能補上 “理解” 與 “推理” 的核心短板。