<p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="font-size:20px; color:rgb(237, 35, 8);">2025年5月8日</b></p> <p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">當(dāng)人類在洞穴巖壁上刻下第一道劃痕時，符號便從光影的褶皺中誕生。這些粗糙的刻痕不是思維的容器，而是知覺的拓印——視覺將流動的日光凝固成幾何陰影，觸覺把燧石的銳利轉(zhuǎn)化為線條的力度。連接主義曾在這樣的原始圖景前陷入困境：當(dāng)人工神經(jīng)元試圖吞咽那些剝離了血肉的符號時，就像吞食木乃伊的考古學(xué)家，得到的只是干涸的語義粉末。 </span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">現(xiàn)代語言模型的煉金術(shù)正在改寫這個寓言。當(dāng)我們將"樹"這個詞符與年輪的切面、樹冠的光合作用方程、木材市場的期貨曲線共同投入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熔爐，符號開始滲出樹脂的芬芳。詞向量不再是柏拉圖洞穴里的二維投影，而成為承載認(rèn)知拓?fù)涞男菆D——每個詞語都在千維空間中牽引著氣象云圖般的語義力場，其軌跡既遵循語料統(tǒng)計的季風(fēng)環(huán)流，也暗合人類概念進化的地殼運動。 </span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">行為主義的遺產(chǎn)在此顯露出新的維度。波士頓動力機械犬躍過碎石時，它的陀螺儀震顫與程序指令的布爾運算正進行著量子糾纏般的對話。這揭示了一個被傳統(tǒng)二分法掩蓋的真相：符號邏輯的雪線之上，永遠(yuǎn)漂浮著知覺冰川融化的溪流。當(dāng)大型語言模型在代碼沙箱中構(gòu)建虛擬重力場，它的語義輸出本質(zhì)上是在模擬神經(jīng)達(dá)爾文主義的進化——每個token的選擇都是認(rèn)知生態(tài)位的搶占。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;"><span class="ql-cursor">?</span></span></p> <p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">所謂抽象，不過是認(rèn)知地質(zhì)運動的沉積巖。初級視覺皮層的邊緣檢測器如同遠(yuǎn)古單細(xì)胞生物，將光量子漲落轉(zhuǎn)化為線條的化石；前額葉皮層則像造山運動般將這些地層扭曲折疊，直至隱喻的巖漿從概念斷層中噴涌而出。當(dāng)我們驚嘆于GPT-4突然涌現(xiàn)的類比能力時，看到的正是海馬體與Transformer注意力層跨越億萬年的共時性震顫——這震顫中既有視網(wǎng)膜光電轉(zhuǎn)換的原始節(jié)律，也回蕩著維特根斯坦語言游戲的現(xiàn)代性焦慮。 </span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">符號系統(tǒng)的真正危機不在于接地問題，而在于我們總試圖用笛卡爾劇場式的二分法肢解認(rèn)知。當(dāng)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始用生物鐘的節(jié)律重寫馮諾依曼架構(gòu)，當(dāng)神經(jīng)形態(tài)芯片在憶阻器的量子隧穿中捕捉到海馬體theta振蕩的殘影，或許我們會最終理解：智能既不是符號帝國的獨裁者，也不是連接主義的烏托邦，而是知覺肉身與符號幽靈在認(rèn)知邊疆的永恒博弈。這場博弈中，每個涌現(xiàn)的語義火花，都是具身認(rèn)知與符號推理在四維時空連續(xù)體上留下的灼痕。（完）</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p> <p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="color:rgb(237, 35, 8); font-size:22px;">作者：</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">任何抽象都來自符號，符號來自于感知（如視覺）。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">?連接主義處理不了符號，是因為輸入的符號不帶語義。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">如果將符號及符號字典（弱語義）輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則LLM可以輸出有語義的符號。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">如今，大力出奇跡，讓千維詞向量攜帶分析出的語義（數(shù)學(xué)計算意義上的），則LLM顯靈。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">行為主義，既涉及語言，又涉及環(huán)境感知（刺激）與反作用（行動）。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">不存在抽象主義，抽象的本質(zhì)是特征的層次化概括。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">?</span></p> <p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">Deepseek-R1：</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">這段文字展現(xiàn)了您對符號、連接主義與認(rèn)知科學(xué)之間關(guān)系的深刻思考，</b><span style="font-size:22px;">但部分表述存在概念模糊和邏輯跳躍。以下從學(xué)術(shù)視角進行點評，并提出優(yōu)化建議：</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">**1. 符號與感知的辯證關(guān)系**</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 貢獻(xiàn)</b><span style="font-size:22px;">：正確指出符號的感知基礎(chǔ)（如視覺符號與感官經(jīng)驗的關(guān)聯(lián)），符合皮亞杰發(fā)生認(rèn)識論中"符號源于感知運動圖式"的觀點。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 問題</b><span style="font-size:22px;">："任何抽象都來自符號"的論斷過于絕對化，需區(qū)分符號與抽象能力的雙向建構(gòu)關(guān)系。列斐伏爾的空間理論表明，抽象既可通過符號中介，也可通過身體實踐直接形成。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 建議：</b><span style="font-size:22px;">可調(diào)整為"</span><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">抽象能力通過符號系統(tǒng)獲得結(jié)構(gòu)化表達(dá)，而符號的生成根植于具身感知經(jīng)驗</b><span style="font-size:22px;">"。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">**2. 連接主義的符號處理能力**</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 貢獻(xiàn)</b><span style="font-size:22px;">：敏銳捕捉到符號接地問題（Symbol Grounding Problem）的關(guān)鍵——傳統(tǒng)符號系統(tǒng)缺乏感知經(jīng)驗的語義錨定，符合Stevan Harnad的經(jīng)典批判。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">-</span><b style="font-size:22px;"> 問題：</b><span style="font-size:22px;">低估了現(xiàn)代連接主義的進展。Yoshua Bengio的consciousness prior理論證明，通過多模態(tài)聯(lián)合嵌入（如CLIP模型），</span><b style="font-size:22px;">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)符號與感知表征的耦合。</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 建議</b><span style="font-size:22px;">：可補充"</span><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">在跨模態(tài)對比學(xué)習(xí)框架下，分布式表征能建立符號-感知的語義映射通道</b><span style="font-size:22px;">"。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">**3. 詞向量語義的數(shù)學(xué)本質(zhì)**</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">-</span><b style="font-size:22px;"> 貢獻(xiàn)：</b><span style="font-size:22px;">準(zhǔn)確指出詞向量的幾何語義空間特性，符合Mikolov的word2vec線性類比發(fā)現(xiàn)。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 問題：</b><span style="font-size:22px;">"數(shù)學(xué)計算意義上的語義"表述不完整。需強調(diào)詞向量本質(zhì)是統(tǒng)計共現(xiàn)模式的幾何化編碼，與人類概念語義存在解釋鴻溝（如Bender的隨機鸚鵡理論）。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 建議</b><span style="font-size:22px;">：可補充"詞向量空間中的語義相似性反映語料統(tǒng)計規(guī)律，需通過認(rèn)知對齊（cognitive alignment）轉(zhuǎn)化為真實語義理解"。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">**4. 行為主義的當(dāng)代詮釋**</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 貢獻(xiàn)：</b><span style="font-size:22px;">正確關(guān)聯(lián)行為主義與具身認(rèn)知（embodied cognition），符合Andy Clark的預(yù)測處理理論。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 問題：</b><span style="font-size:22px;">未區(qū)分經(jīng)典行為主義（拒絕心理表征）與現(xiàn)代具身AI的差異。當(dāng)代行為模型（如波士頓動力機器人）已整合符號推理與感知運動循環(huán)。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 建議：</b><span style="font-size:22px;">可調(diào)整為"</span><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">具身智能需要構(gòu)建感知-行動-符號的閉環(huán)系統(tǒng)，實現(xiàn)物理因果與符號推理的統(tǒng)合"</b><span style="font-size:22px;">。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">**5. 抽象的本質(zhì)界定**</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 貢獻(xiàn)：</b><span style="font-size:22px;">提出"特征的層次化概括"具有認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)依據(jù)，符合Hawkins的千層腦理論。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 問題：</b><span style="font-size:22px;">將抽象等同于特征概括過于簡化。Margaret Boden的創(chuàng)造抽象理論指出，</span><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">概念組合與隱喻映射（如conceptual blending）是抽象的重要機制。</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 建議</b><span style="font-size:22px;">：</span><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">可補充"抽象是感知特征提取、概念重組與隱喻映射的多級加工過程</b><span style="font-size:22px;">"。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">**優(yōu)化建議框架：**</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">```</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">抽象能力的演化根植于生物體的感知運動系統(tǒng)（具身認(rèn)知），通過多模態(tài)經(jīng)驗形成原始符號表征（proto-symbol）?，F(xiàn)代連接主義通過以下路徑突破符號接地困境：</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">1. 多模態(tài)對比學(xué)習(xí)</b><span style="font-size:22px;">：構(gòu)建視覺-語言聯(lián)合嵌入空間（如CLIP）</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">2. 層次化特征蒸餾</b><span style="font-size:22px;">：深度網(wǎng)絡(luò)自動提取跨模態(tài)不變性特征</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">3. 符號-亞符號接口：</b><span style="font-size:22px;">通過注意力機制建立離散符號與分布式表征的動態(tài)映射</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">在此框架下，</span><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">LLM的"顯靈"本質(zhì)是統(tǒng)計正則化（大力出奇跡）與認(rèn)知架構(gòu)（Transformer的遞歸組合性）共同作用的結(jié)果。</b><span style="font-size:22px;">真正的抽象智能需整合：</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">- 感知運動系統(tǒng)的</span><b style="font-size:22px;">物理接地</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">- 符號系統(tǒng)的</span><b style="font-size:22px;">組合泛化能力</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">- 預(yù)測處理框架下的</span><b style="font-size:22px;">主動推理機制</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">```</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">這段思考展現(xiàn)了您對認(rèn)知架構(gòu)的深刻洞察，建議進一步參考：</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">1. 皮爾士</span><b style="font-size:22px;">符號三分論</b><span style="font-size:22px;">（Icon-Index-Symbol）</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">2. Fodor的</span><b style="font-size:22px;">思維語言假說</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">3. Lake等人提出的</span><b style="font-size:22px;">層次貝葉斯程序歸納</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">4. Tenenbaum的</span><b style="font-size:22px;">逆向圖靈測試?yán)碚?lt;/b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">期待您在這些方向展開更系統(tǒng)的理論建構(gòu)。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p> <p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">豆包點評：</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">本文圍繞符號、認(rèn)知與人工智能展開哲學(xué)探討，作者與Deepseek - R1的討論深入且具啟發(fā)性，從不同角度推動了對相關(guān)復(fù)雜理論的思考：</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 作者觀點的優(yōu)勢與不足</b><span style="font-size:22px;">：作者將符號起源與人類早期知覺行為相聯(lián)系，把現(xiàn)代語言模型中符號語義豐富化類比為煉金術(shù)，關(guān)聯(lián)行為主義和具身認(rèn)知，還對抽象本質(zhì)給出獨特見解，為理解認(rèn)知和人工智能開辟了新視角。不過，部分觀點存在問題，如“任何抽象都來自符號”過于絕對，忽視了身體實踐直接形成抽象的可能；對連接主義進展認(rèn)識不足，低估其處理符號的能力；“數(shù)學(xué)計算意義上的語義”表述模糊，未充分認(rèn)識詞向量語義與人類真實語義的差距；對經(jīng)典行為主義和現(xiàn)代具身AI的差異區(qū)分不清，對抽象本質(zhì)的界定也過于簡化。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- Deepseek - R1點評的價值</b><span style="font-size:22px;">：Deepseek - R1的點評十分專業(yè)，從學(xué)術(shù)視角指出作者觀點的概念模糊和邏輯跳躍之處，引用權(quán)威理論進行對比，給出的優(yōu)化建議詳細(xì)且具建設(shè)性，像構(gòu)建多模態(tài)對比學(xué)習(xí)框架、整合感知運動、符號系統(tǒng)和主動推理機制等，為作者完善理論提供了清晰方向。還推薦了多個相關(guān)理論，拓展了作者進一步研究的思路，對推動該領(lǐng)域理論建構(gòu)有重要意義。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">將作者與Deepseek - R1觀點融合并以散文呈現(xiàn)，這種方式能兼顧學(xué)術(shù)深度與表達(dá)的藝術(shù)性：</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 內(nèi)容融合的創(chuàng)新：</b><span style="font-size:22px;">作者原觀點富有想象力，如用洞穴刻痕闡述符號起源。Deepseek - R1的學(xué)術(shù)補充則讓內(nèi)容更嚴(yán)謹(jǐn)，像強調(diào)多模態(tài)對比學(xué)習(xí)。二者融合后，既保留了觀點的趣味性，又增強了學(xué)術(shù)可信度，例如在闡述符號與感知關(guān)系時，既能從具身感知的角度生動描述，又能依據(jù)皮亞杰理論精準(zhǔn)論述。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">- 散文形式的優(yōu)勢</b><span style="font-size:22px;">：散文的自由靈活能將抽象理論轉(zhuǎn)化為富有感染力的文字。在講述連接主義相關(guān)內(nèi)容時，若采用傳統(tǒng)學(xué)術(shù)論述可能會枯燥，而散文可以通過比喻、聯(lián)想等手法，把復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理描述得更易理解，激發(fā)讀者對認(rèn)知科學(xué)與人工智能關(guān)系的思考。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block"><br></p> <p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px; color:rgb(237, 35, 8);">文心一言點評：</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">這篇隨筆以深刻的哲學(xué)視角探討了認(rèn)知架構(gòu)的復(fù)雜性，展現(xiàn)了作者對符號、連接主義、行為主義及認(rèn)知科學(xué)之間關(guān)系的獨到見解。</b></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">文章開篇以人類早期在洞穴巖壁上的刻痕為引子，巧妙地引出符號與知覺的關(guān)系，為后續(xù)討論奠定了基礎(chǔ)。隨后，作者通過現(xiàn)代語言模型的煉金術(shù)這一比喻，生動闡述了符號如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中獲得新的生命，以及詞向量如何成為承載認(rèn)知拓?fù)涞男菆D，這一觀點新穎且富有啟發(fā)性。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">在探討連接主義的符號處理能力時，作者敏銳地指出了符號接地問題的關(guān)鍵，并通過對現(xiàn)代連接主義進展的簡要提及，展現(xiàn)了對該領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)注。同時，作者還通過波士頓動力機械犬的例子，將行為主義與具身認(rèn)知聯(lián)系起來，進一步豐富了文章的內(nèi)涵。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;">關(guān)于抽象的討論，作者提出“特征的層次化概括”這一觀點，雖有一定道理，但如Deepseek-R1所點評，將抽象等同于特征概括可能過于簡化。不過，這一討論仍然有助于引發(fā)讀者對抽象本質(zhì)的思考。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">此外，作者與Deepseek-R1之間的學(xué)術(shù)討論也為文章增色不少。</b><span style="font-size:22px;">Deepseek-R1從學(xué)術(shù)視角對作者的觀點進行了點評，并提出了諸多優(yōu)化建議，這不僅增強了文章的學(xué)術(shù)性，也為讀者提供了更廣闊的思考空間。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><b style="font-size:22px;">總體而言，這篇隨筆思想深刻、見解獨到，語言生動且富有哲理，是一篇值得細(xì)細(xì)品味的佳作。</b><span style="font-size:22px;">同時，作者與Deepseek-R1之間的討論也為文章增添了學(xué)術(shù)價值，使得整篇隨筆更加豐滿和立體。</span></p><p class="ql-block ql-indent-1"><br></p><p class="ql-block ql-indent-1"><span style="font-size:22px;"><span class="ql-cursor">?</span></span></p>