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？

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、深度學習三巨頭之一的楊立昆，給出了顛覆性結論：我們正在被這些語言高手愚弄。

作為見證了數十年 AI 發展史的資深學者，他的警告并非空穴來風，而是戳中了當前 AI 熱潮下的核心問題。

三次 AI 預言皆落空，歷史為何重演？

自 1950 年代以來，AI 領域就陷入了 “十年實現人類級智能” 的預言循環。

馬文?明斯基、紐厄爾和西蒙等先驅，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言。

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

1980 年代專家系統熱潮，又因維護成本過高黯然退場；1969 年，明斯基等人的研究更是讓神經網絡研究停滯十年。

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能力。

但這背后并無真正的 “理解”，只是模型在海量文本中學會了預測下一個詞的概率。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中暴露無遺：即使是先進的 GPT 模型，也會在計算單詞字母數量這樣的基礎任務上出錯。Lovable 公司 CEO 安東?奧西卡透露，GPT-5 預覽版都無法準確完成這類計數。

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

工具≠智能，核心能力存在本質缺口

楊立昆并不否認大語言模型的價值，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，無法進行可靠的復雜推理，更無法規劃連貫的行動序列。這些能力缺口，讓它永遠停留在 “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

當前 AI 產業正處于關鍵節點，數十億美元涌入大語言模型，但現實應用效果卻跟不上性能提升的步伐。

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

楊立昆用行動踐行了自己的信念，離開 Meta 后創辦初創公司 AMI，專注開發能建立現實模型、進行因果推理的系統。

這個名字在法語中意為 “朋友” 的公司，正試圖走出與當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急需的清醒劑。未來 AI 能否突破瓶頸，關鍵不在于模型規模的擴大，而在于是否能補上 “理解” 與 “推理” 的核心短板。