這是一個值得探索的有趣角度:模型實際上並不直接看到世界——它們看到的是我們為它們構建的界面。這個區別直指人工智慧實際運作的核心。



換個角度思考。當我們將數據輸入模型時,我們並不是在提供原始的現實。 我們提供的是我們編碼後的現實版本——經過篩選、結構化並由人類決策塑造。每一個預處理步驟、每一個特徵選擇、每一個數據表示的選擇,都成為模型理解事物的透鏡。

Scott Adams 提到了一個關鍵點:人類如何編碼輸入本身就是一個強大的認知框架。這不僅僅是哲學——它是理解模型行為的基礎。界面並非透明的。它是一股積極塑造感知的力量。那個世界與模型“看到”的之間的差距,就是所有有趣問題的所在。
查看原文
此頁面可能包含第三方內容,僅供參考(非陳述或保證),不應被視為 Gate 認可其觀點表述,也不得被視為財務或專業建議。詳見聲明
  • 讚賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
留言
0/400
暫無留言
交易,隨時隨地
qrCode
掃碼下載 Gate App
社群列表
繁體中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)