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你以为AI是学霸,其实它只是个“刷题匠”

2025/7/1
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AI可可AI生活

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
Topics
我认为当前人们对人工智能的焦虑源于它在某些领域的卓越表现,例如解奥数题。然而,关键问题在于,人工智能究竟是在真正地思考,还是仅仅在执行计算。 最近的一篇论文深入探讨了大型语言模型在数学推理方面的能力,将解决问题的能力分为探索式、组合式和转换式三个层次。在探索式能力方面,人工智能尚可,但在问题复杂性增加时,正确率会急剧下降。这就像做菜一样,量大了就容易出错。即使一开始思路正确,人工智能也可能因为过度检查而导致错误。 在组合式能力方面,人工智能表现不佳,难以将独立技能组合起来解决新问题。这表明人工智能所学的技能是孤立的,无法融会贯通。最难的是转换式能力,即创造性思维。面对需要创新方法的问题,人工智能几乎完全失败,只会死磕常规方法。 因此,我认为现在的人工智能更像一个知识渊博、计算能力超强的刷题匠,而不是一个能灵活思考的数学家。这意味着我们不必过度焦虑,因为人类真正的价值在于人工智能无法企及的融会贯通和创造性思维。我们的核心竞争力在于连接不同领域的知识,形成新的洞见,并在绝境中找到创新解决方案。这也提醒我们,教育应注重培养孩子的跨界整合和创新思维,而非刷题。与其担心被机器取代,不如磨练我们身上那些机器味最少的能力。会刷题的是匠,而能跳出盒子思考的才是真正的大师。

Deep Dive

Shownotes Transcript

[CL] OMEGA: Can LLMs Reason Outside the Box in Math? Evaluating Exploratory, Compositional, and Transformative Generalization[dmodel.ai & UC Berkeley]arxiv.org)