我的AI学习笔记:大模型的“智能”究竟是什么?

最近看了一门关于人工智能基础的课程，其中的内容完全颠覆了我对大语言模型的认知。

昨晚我边整理笔记边用DeepSeek帮我梳理思路，整理完突然有种“原来如此”的顿悟感，特别想把这些发现分享给大家。

以前用ChatGPT或DeepSeek时，我总觉得屏幕另一端有某种类似人类的“智能”在运作——它能理解我的问题，经过思考后给出答案。

直到这次课程，观点指出了这个普遍误解：“如果你觉得大模型在‘思考’，那就相当于觉得计算器‘理解’数学。”

这句话点醒了我。通过整理学习笔记，我逐渐明白：大模型的智能本质上并非“像人一样思考”，而是基于海量数据训练得到的概率计算与模式生成能力。

这个发现让我既惊讶又兴奋，因为它解释了为什么大模型在某些方面表现出色，在另一些方面却又显得“笨拙”。

1、学习语言的“共现概率”

大模型通过训练学习文本中字、词或token之间的共现概率。简单来说，它学会了“哪些词经常一起出现”。

例如，在训练过程中，模型会发现“咖啡”这个词后面，经常跟着“杯”、“因”、“馆”等字眼。但它并不理解咖啡的香气、味道或提神作用，只是掌握了这些词汇之间的统计关联。

这就像一个从没尝过巧克力却背熟了所有巧克力配方的人——他能准确说出巧克力的成分和制作步骤，但完全不知道它的味道和口感。这种基于统计规律的学习方式，是大模型“智能”的第一块基石。

2、生成回答的“概率预测”

当我问大模型一个问题时，它生成回答的过程实际上是逐步预测下一个词的概率游戏。

比如我问：“为什么天空是蓝色的？”

模型内部是这样运作的：

看到“为什么” → 预测下一个可能词（“天空”概率高）

看到“为什么天空” → 预测下一个可能词（“是”概率高）

看到“为什么天空是” → 预测下一个可能词（“蓝色”概率高）

依此类推，直到生成完整回答

这个过程完全是自动的概率选择，没有主动的“思考”或“理解”参与。模型只是在每一步选择训练数据中概率最高的候选词，像玩一场超级复杂的文字接龙游戏。

3、无意识的模式生成

课程中最让我印象深刻的一点是：大模型的所有输出都是自动且无意识的。

模型不“知道”自己在回答问题，不“知道”答案正确与否，更不“知道”什么是逻辑推理。

它就像一个极其精密的自动完成工具，只是规模和数据量远超我们熟悉的手机输入法。

整理完这些笔记，我对大模型有了全新的认识。

它的“智能”来自于基于训练数据的概率计算与模式生成，而非人类式的思考。

它是一种强大的统计模仿工具，而非真正的认知系统。

这种认识不是要贬低大模型的价值，而是帮助我们更理性地使用它。

我现在更清楚：

它能做什么：高效处理信息、生成文本、提供多种表达方式

它不能做什么：真正的理解、创造性突破、价值判断

如何更好地使用它：明确指令、批判性审核、结合人类判断

了解工具的本质，才能发挥工具的最大价值。我不再期待大模型“理解”我的需求，而是学习如何更清晰地表达我的需求；不再盲目接受它的输出，而是学会辨别和调整。

这一系列发现让我特别好奇其他人的体验。

你在使用大模型时，有没有哪个瞬间突然意识到它的“智能”特性？或者有没有遇到过令人哭笑不得的“概率性错误”？

欢迎在评论区分享你的故事和观察——我们可以一起拼凑出对大模型更完整、更准确的认识。

在这个AI快速发展的时代，保持清醒的认识和开放的心态，或许是我们作为使用者最好的准备。毕竟，真正的人类智能，不仅在于我们能创造多强大的工具，更在于我们知道如何与这些工具共处。