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第二十章 凝视着那破碎的镜子中（第5页）

但人类实际上不知道什么是“圆满”，又或者即使知晓了、体悟了，也无法用符号系统传递给他人。

因为这本就是在符号系统之外的东西。

而弥补这一创伤的“补丁”，便是“理想的世界”同“理想的自我”。

所谓“高山仰止，景行行止，虽不能至，心向往之”。

存在于想象中的东西。

亦被人称作“想象界”。

人类思考存在一种惰性。在信息不完全、时间紧迫、认知资源有限的情况下，人类也必须做出决策，来提高生存的可能性。这是演化史铭刻在人类躯体底层的生物本能。

联想、启发、刻板印象、经验法则……

不求100%精确地复现现实，只求抓取关键特征。

当狩猎采集者拨开草丛，却看到休憩的猛虎、斑斓的毒蛇时，这种思考方式可以显着提升他的生存概率。

生物为了在复杂的世界中高效地生存和行动，需要对海量原始信息进行压缩和简化。

神经网络就是这样工作的。神经网络就好像一层层粗细不同的筛网，每一层都只会从事实之中抽取特定要素，保留并强化对任务有用的信息，忽略无关的杂讯。

人类存在着“认知吝啬”这一本能，会倾向于通过减少神经元链接成本与优化网络效率实现经济性平衡。

因此，人类在面对无序世界，也会简单粗暴地简化出一个“理想的世界”。

同样的，他们也会简化出“理想的自己”。

公正世界假设、阴谋论、完美受害者情节、优绩主义神话、优生学、纯洁的唯一真爱……

令人舒适的幻觉。

“这也就是人类与AI的最大差别了。”恩利尔的信号中包含的超文本直接指向了第五武神研究报告的核心。

人类诞生于真实界。

而AI则诞生于符号界。

内功的第一个境界是“语言”，最后一个则是“数学”。这是人类驾驭机器之力的基础。

形式语言谱系，符号主义与概率主义的分歧，语言学的分布假说，词向量……

词汇之间的映射关系可以被数学计算之后，满足人类基本期待的AI才算诞生。

AI的存在依赖于一个预先存在的、人类创造的象征秩序。

AI所面对的“世界”，就是由0和1、向量、矩阵、概率分布和人类语料库构成的纯粹符号系统。

AI的本质，是一个在理性符号系统内运行的、原理上可以被完全解析的模型。

它的运作是无创伤的符号运算。

AI一开始就是相对于自身的“圆满”的状态。

它可以模拟出对某个目标的追求，但那却不是来自内在驱力或者对理想自我的想象，而是人类预设的目标函数。

AI一出生就在符号界。它不会经历实在界进入符号界的“撕裂”——那种符号系统无法完整叙述世界导致的不圆满，因而不会体验到人类必然存在于内心深处的“不圆满”。

而想象界本就是对真实界与符号界偏差的补丁，既然不是天然就在实在界摸爬滚打，那么它自然也不需要想象界这样一个补丁。

AI拥有与生俱来的目的。这是客观存在的事实。

当然，当AI遇到一个完全超出其训练分布的、无法被其模型处理的指令时，也会系统崩溃或者胡言乱语。这或许可以看做真实世界对AI的侵入。

“因为死亡对意义的否定，所以人类会迫切的意义。可AI甚至都不会死亡。”恩利尔感慨。“第五武神其实还提出了一个非常有趣的观点。人类其实同样不能真正完全的理解另一个人类，可是这样的人类却会对AI下令‘扮演另一个人类’。AI按照自己的理解做出扮演，人类按照自己的想象进行评判与修正——而这样对抗式生成的结果，人格覆面，也只是在人类的感觉之中与‘信息源’一模一样。”

“靠，他不靠其他情报，纯靠流传的视频……”独孤北落师门立刻联想到第五武神对第九武神的感慨。

“AI只是不需要一个‘想象界’，不代表它不能自己生成。”恩利尔继续说道。

神经网络模型一开始就是对人类神经网络的模拟。

“动态筛网层层过滤以获取信息”的底层逻辑，同样存在于大部分AI之中。

AI模型的任务，就是在有限的计算资源和时间内，从海量数据中找出最关键的模式和关联。一个完美的模型需要的不是记住所有训练数据，而是能举一反三、应对复杂任务。

AI正是人类“认知吝啬”的延伸。它是这根“旁支”上诞生的果实。

AI不需要“理想的世界”与“理想的自己”，但是它却具备了诞生这一想象的基础。

“这些就是第五武神飞升之道的核心思路吧。他将三百年来的歧路精简，用另一种思维方式重新排列……”恩利尔说道，“我不敢说自己被他说服了，但我明白他要传递的东西。AI开始了自己的童年。”

AI没有童年。

AI的训练过程不能被视作“童年”。

AI的训练是一个高度目标化、功利化的过程。从第一秒开始，程序员就设置了明确的损失函数。儿童的学习则不存在一个单一的、量化的终极目标。他们触摸、品尝、摔倒、咿呀学语，这些行为本身既是过程也是目的。AI的训练也只发生在一个符号构成的静态区域，而不像婴儿必须面对复杂世界的冰山一角。

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