“AI大模型”這個(gè)詞越來越頻繁地出現(xiàn)在大眾的視野中。從ChatGPT到Sora，從圖像生成到語音識別，AI大模型的能力不斷刷新人們對人工智能的理解。但一個(gè)核心問題也隨之浮現(xiàn)：“AI大模型到底需要學(xué)什么，才能具備人類般的智能?”這個(gè)問題不只是技術(shù)性的，更觸及哲學(xué)與認(rèn)知的深層結(jié)構(gòu)。

一、語言模型不僅學(xué)語言，更學(xué)語言背后的世界

很多人以為，AI大模型就是不停地學(xué)習(xí)海量的文字，理解上下文，然后自動(dòng)生成新文字。聽起來好像是“熟讀唐詩三百首，不會(huì)作詩也會(huì)吟”。但事實(shí)遠(yuǎn)比這復(fù)雜。

語言，是人類用來表達(dá)認(rèn)知的工具。它并不是孤立存在的代碼，而是對世界理解的映射。因此，AI要真正理解語言，必須去“學(xué)習(xí)語言背后的世界”。

比如，當(dāng)人類說“太陽從東方升起”，這不僅僅是一句自然語言句子，而是對天文現(xiàn)象的認(rèn)知總結(jié)。AI如果只是“看多了這句話”，它也許能復(fù)述，但若它真的“理解”了這句話的本質(zhì)，它就必須知道什么是太陽、地球、旋轉(zhuǎn)、自轉(zhuǎn)、公轉(zhuǎn)、方向概念等。這是認(rèn)知深度的問題。

換句話說，AI不僅要學(xué)語言，還要學(xué)語言背后的真實(shí)世界建模能力。

二、常識、邏輯與推理：AI模型通向“理解”的三把鑰匙

人類交流中最常用的是常識。這種常識并非教科書內(nèi)容，而是我們在生活中自然形成的知識體系，比如：

“水是濕的”;

“火會(huì)燒傷皮膚”;

“如果一個(gè)人餓了，他會(huì)想吃東西”。

這些看似簡單的判斷，背后涉及的是邏輯、因果關(guān)系、推理鏈條。AI大模型如果要接近人類的智能水準(zhǔn)，必須學(xué)習(xí)這些常識，并能夠基于它們做出合理的推理判斷。

但問題來了：常識本身并沒有標(biāo)準(zhǔn)化教材。人類是通過多年生活積累這些知識的，AI該如何“學(xué)”?目前的做法是訓(xùn)練模型在海量文本中學(xué)習(xí)這些模式，但效果有限。未來的發(fā)展方向，可能是讓AI在虛擬環(huán)境中“體驗(yàn)世界”來積累常識。

有趣的是，越來越多的研究者嘗試將AI訓(xùn)練成一個(gè)“思維體”，讓它在面對問題時(shí)不是僅僅根據(jù)數(shù)據(jù)匹配，而是能做出有邏輯、有解釋力的推理過程。

例如，在回答“為什么冬天的白天比夏天短?”這個(gè)問題時(shí)，一個(gè)真正聰明的AI不應(yīng)只是“找到了答案”，而應(yīng)該能解釋出地軸傾斜、太陽直射點(diǎn)變化等科學(xué)原理。這才是“理解”的體現(xiàn)。

三、跨模態(tài)學(xué)習(xí)：語言、視覺與聲音的整合能力

未來的AI不可能只“看字”，它必須擁有跨模態(tài)的理解能力。

比如，當(dāng)一個(gè)人說“我心情很好”，同時(shí)面帶笑容、語調(diào)輕快，一個(gè)真正聰明的AI應(yīng)能同時(shí)捕捉到語言、表情和語音信息，進(jìn)行融合判斷。

因此，AI大模型必須學(xué)習(xí)：

視覺信息的識別與理解：識別圖像中的物體、動(dòng)作、場景;

聲音的情感分析與語義提取：從音調(diào)、語速中感知情緒;

多模態(tài)對齊：將不同來源的數(shù)據(jù)(文本、圖像、語音)整合成一個(gè)連貫的認(rèn)知場。

當(dāng)前如GPT-4V、Google Gemini等大模型，正在這條路上探索，但依然處于初級階段。真正實(shí)現(xiàn)“像人一樣理解世界”，還有很長的路要走。

四、價(jià)值觀、倫理與情境判斷：AI的大腦也需要“心”

這是最難也最敏感的一部分。人類智能之所以不只是冰冷的計(jì)算器，是因?yàn)槲覀冇星楦小⒂袃r(jià)值觀、有倫理判斷。

AI是否也需要“價(jià)值判斷”?答案是肯定的，特別是在它介入人類生活越來越深入的今天。

試想一下，如果一個(gè)AI醫(yī)生在面對一個(gè)危重病人時(shí)，只從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度做出建議，而忽略了病人本人的情緒需求、家庭背景和心理狀態(tài)，那它的建議是否真的“人性化”?

因此，AI大模型需要學(xué)的不只是數(shù)據(jù)和邏輯，也需要學(xué)習(xí)“人類如何看待這個(gè)世界”，并具備一定的情境理解與情感建模能力。

目前，一些語言模型開始引入“人類反饋微調(diào)”(RLHF)機(jī)制，讓模型在訓(xùn)練中逐步形成符合人類社會(huì)期待的回答風(fēng)格。雖然還稱不上“有倫理”，但已是邁出關(guān)鍵一步。

五、自我學(xué)習(xí)能力：AI的終極目標(biāo)是“學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)”

人類最大優(yōu)勢之一，是可以“學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)”。我們可以從一次失敗中吸取教訓(xùn)，可以主動(dòng)尋找信息去彌補(bǔ)知識空白。

AI如果要成為真正的“通用智能”，必須具備某種程度的元學(xué)習(xí)能力，也就是能夠自己發(fā)現(xiàn)不足、設(shè)定目標(biāo)、自主學(xué)習(xí)。

目前大多數(shù)AI模型還是“被動(dòng)學(xué)習(xí)”——由人類設(shè)定訓(xùn)練集、制定優(yōu)化目標(biāo)。而未來的AI，需要向“自我驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)”轉(zhuǎn)型。這或許是通向AGI(通用人工智能)的關(guān)鍵門檻。

一個(gè)“會(huì)思考的AI”并不只是回應(yīng)指令，而是會(huì)對未知感到“好奇”、會(huì)對沖突產(chǎn)生“疑問”、會(huì)對自己無法回答的問題感到“焦慮”并主動(dòng)去尋找答案。這當(dāng)然是一種模擬的過程，但卻是極有潛力的一種路徑。

六、現(xiàn)實(shí)世界的反饋：不止停留在模型內(nèi)部的演繹

AI學(xué)習(xí)不僅限于語言、圖像等數(shù)據(jù)形式。它需要的是現(xiàn)實(shí)世界的交互式反饋。

就像一個(gè)人學(xué)騎自行車，單靠看視頻是學(xué)不會(huì)的，一定要上車、摔跤、重新上路，最終找到身體的平衡感。

同樣地，AI模型如果只是“看數(shù)據(jù)”，而不“做事情”，是難以真正理解行動(dòng)與結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)性的。因此，未來的AI學(xué)習(xí)一定是“行為驅(qū)動(dòng)+反饋學(xué)習(xí)”的閉環(huán)系統(tǒng)。

目前，像OpenAI的AutoGPT、Meta的CICERO等嘗試，就是在構(gòu)建讓AI“在世界中行動(dòng)”的環(huán)境，讓它有機(jī)會(huì)做錯(cuò)、調(diào)整、學(xué)習(xí)。

總結(jié)

AI大模型需要學(xué)什么，并不是一個(gè)純技術(shù)問題，而是一個(gè)社會(huì)共識問題。

希望AI只是一個(gè)強(qiáng)大的工具?一個(gè)冷靜的分析者?一個(gè)可以共情的智能朋友?

每一個(gè)答案，都對應(yīng)著AI需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容、方式和深度。