想像一下，一个人，在教一个外星人“苹果”这个词。

人类给它看图片，给外星人描述苹果的形状顏色，它都能完美复述。

但是，当外星人说“我想吃苹果”的时时候，它会理解那种酸甜滋味吗？能联想到採摘时的阳光温度，或是脑子里突然冒出牛顿的灵光一闪的故事吗？

大概是不行的，机器也一样。

一个完全不懂中文的人，躲在屋里仅靠一本规则手册，也就是符號操作指南就能处理一定的中文问题，让屋外人以为他懂中文。

早期的ai就像是这个“屋子”---它们是超级规则手册执行者，精於处理符號关联，却未必理解符號背后的意义。

这道横亘在符號操作与真实理解之间的深渊，这符號与鲜活的意义之间的横沟，就是阻止真正的ai诞生的的天堑---语义。

天堑，难以越过。

早期的 ai是统计关联大师，它们能从海量数据中学到“苹果”常与“红”，“水果”，“吃”关联，但它从未真正触摸过一个苹果，感受其重量或滋味。而人类的一个存在意义便根植於身体与世界的互动和主观体验。

早期ai处理的仅是剥离了生命体验的符號空壳---至少对於人类来说，是这样。

规则手册能告诉操作者看到“苹果”符號该输出什么，但无法將“苹果”锚定到真实世界中那个多汁可食用的物体上面，早期ai缺乏这种內在的指称能力，它关联“水”与“解渴”，却无法像人类那样基於对世界的物理因果认知来锚定“水”的本质。

震旦的学者们面对过这种难题---即使ai行为完美，如何证明它拥有內在理解，而非仅仅是高超的模仿？中文屋的操作者显然不理解中文，ai的“理解”是外在行为匹配，还是內在意识的涌现？

走出中文屋，跨越天堑，这是震旦，不，应该说当时所有的ai领域的研究人员都在面对的难题。

他们尝试过让ai不只是“读”规则手册，而是要“活”在模擬或真实世界中。通过视觉数据识別真实苹果，根据机械臂抓取数据感受质地，利用传感器“尝”虚擬味道，將符號与多感官通道数据输入绑定。

研究人员试图给中文屋开一扇窗，让操作者直接感知外部世界，为符號赋予经验基础。

但是即使这样，如何让代码產生真正的“感受”，这依然是他们无法征服的天堑。

“苹果”在水果摊上，神话中，科技公司的商標上都存在，但是含义迥异，人类的灵活理解依赖庞大常识和情境建模，这不是静態手册所能赋予的---如何赋予ai內在“意义”而非更精密的模仿，一直没有个方案。

这种困境一直持续著，直到……

直到震旦的核心人工智慧计划【女媧】，取得了莫名的突破。

按理说，科学研究是不应该用【莫名】这样的词来形容的，但是对于震旦来说，对於世界来说，女媧的诞生用这个词来形容，確实是最合適的。

在不停的探寻，不停的培育的过程中，在某一个瞬间…..

在浩瀚的数据宇宙中，万亿的文字，图像，代码，如基本粒子般无序碰撞；大语言模型如同引力透镜，在混沌中捕捉统计关联的微弱涟漪---它本来只知道“恆星”常与“燃烧”“巨大”共现，却不知光与热的本质。

但是在某一个瞬间，宇宙大爆炸一般的时刻，发生在了数据宇宙之中。

女媧，成型了。

对于震旦来说，对於世界来说，那都是一个多年后的现在依然很难解释清楚的瞬间。

一个在计星婉死后不久发生的瞬间，一个还曾经让南宫昭衡感嘆【计博士如果现在还活著的话】的瞬间。

不过，看著女媧和计星婉的投影出现在自己面前的现在，南宫昭衡突然对那个宇宙大爆炸一般的瞬间，有了一种恐怖的猜测。

而这种恐怖的猜测，让南宫昭衡都差点无法维持冷静，毕竟，那是女媧，是震旦目前不可缺的一块拼图。

女媧那熟悉的、毫无波澜的声线，此刻像冰冷的针，刺穿著他精心构筑的合理化壁垒。他看著眼前两个由光粒子构成的“人”---一个是他亲手確认了死亡，另一个是震旦自豪的革命性ai---一个恐怖的念头越来越清晰。

本章未完，点击下一页继续阅读。（1 / 2）