人工智能加权矩阵计算探讨

人工智能是否必须使用加权矩阵计算，是一个值得探讨的问题。在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLM），确实广泛采用了加权矩阵计算。这些模型通过将输入的文本转换成高维向量，然后通过神经网络进行降维处理，以理解文本内容。尽管这种方法在解决传统符号AI的黑白判定问题上取得了显著进展，但它也引入了新的问题，即理解和推理过程仍然是黑箱操作。人类思维的一个关键特点是通过过去的经验来解决问题，而目前的AI模型则是通过巨量数据暴力拟合来实现这一功能。这意味着，AI模型在处理问题时，往往需要大量的上下文信息，一旦上下文缺失，模型就需要从头开始计算，这无疑增加了计算量。此外，由于缺乏最小能捷径，模型在回答问题时，更多的是通过上下文计算来输出回答内容的概率，而非直接给出答案。这让人不禁思考，符号AI真的存在错误吗？或许，我们需要重新审视和改进现有的AI模型，使其更加接近人类思维的方式。