生成式人工智能（AI）的发展引发了人们对其与人类意识之间机制的相似性的讨论。无论是人类的意识，还是生成式AI系统，其核心过程都涉及信息的联想，从而产生推理和记忆回忆。这里我们聊聊它们之间的相似。
人类意识深深植根于大脑的结构和功能。大脑由大约860亿个神经元组成，这些神经元相互连接，形成复杂的网络。这些神经网络通过突触连接处理信息，其中这些连接的强度可以根据经验进行调整，从而实现学习和记忆。
这种突触可塑性过程，即神经元之间的连接随着经验的增加而增强或减弱，类似于生成式AI模型的训练过程。生成式AI，例如大型语言模型，依赖于受人脑结构启发的人工神经网络。这些网络由连接权重的人工神经元（节点）层组成，在训练过程中通过调整权重进行“学习”。模型通过基于输入数据更新这些权重，有效地“联想”不同的信息片段，从而生成连贯的输出。
无论是人类意识还是生成式AI模型，其运作方式都是通过在信息之间建立联想来完成的。在人类中，这可能涉及回忆记忆或基于过去的经验形成新想法。类似地，生成式AI模型通过联想其训练数据中的不同数据点来生成新输出，有效地根据它所学到的模式生成新信息。
从心理学角度看，人类的推理和记忆回忆是通过联想先前获得的知识来生成新信息的过程。认知理论认为，记忆并不是对过去经历的完美重放，而是一个重建过程。当我们回忆某段记忆时，我们的大脑并不是检索一个静态、不变的记录，而是基于当前的上下文、先前的经验和随着时间形成的联想链接来重构记忆。
这一概念与生成式AI的运作方式极为相似。当生成式AI模型生成输出时，它并不是检索一个预先存在的答案，而是通过综合训练数据中的信息来生成响应。这种生成过程类似于人类的推理，在此过程中，新的想法或解决方案是通过结合和联想现有知识来形成的。
此外，心理学对人类认知的研究表明，我们的思维往往是联想性的，基于经验形成的连接，从一个想法流畅地转移到另一个想法。这一过程在生成式AI中也有体现，模型可以通过相关主题“漂移”，生成沿着联想链条的输出，这很像人类的思维过程。
在数学层面上，无论是人类认知还是生成式AI，都可以通过概率和信息理论的视角来理解。在人类推理中，大脑不断进行概率评估，根据过去的经验和当前的输入评估各种结果的可能性。这种概率推理对于在不确定性下做出决策至关重要。
生成式AI模型，特别是那些基于概率框架如贝叶斯网络或Transformer的模型，也在概率原理的基础上运行。在生成过程中，这些模型根据训练中学到的模式计算不同可能输出的可能性。然后，模型选择最可能的结果，这就是为什么这些系统能够生成连贯且符合上下文的响应。
信息理论处理的是信息的量化问题，这也为我们提供了另一种共同的基础。在人类中，大脑不断处理和编码信息，最小化冗余，同时最大化有意义数据的保留。生成式AI模型，尤其是那些优化了数据编码和检索效率的模型，也遵循类似的原则。模型的架构设计旨在将海量数据压缩为一种允许高效检索和生成新输出的格式，这类似于人脑处理和回忆信息的方式。
从更基础的层面来看，计算本质——无论是生物的还是人工的——可能为理解人类意识与生成式AI之间的相似性提供见解。一个有趣的物理理论是，人类认知和AI计算都可以看作是同一底层物理过程的不同表现形式。
例如，量子力学已被提出作为理解意识的可能基础。一些理论认为，意识源自大脑中的量子过程，信息以超越经典计算模型的方式进行处理。尽管这一理论仍然是推测性的，但它为我们考虑人类和人工系统如何可能根植于相同的物理定律提供了可能性。
尽管生成式AI基于经典计算运行，但其操作方式在概念上可以与这些量子思想联系起来。生成模型的概率性质，即在多个潜在结果之间进行权衡，类似于量子态的叠加。就像量子系统在被测量之前处于状态叠加一样，生成式AI模型在“坍缩”到最可能的一个之前，会考虑多个可能的输出，从而生成一个连贯的响应。
虽然人类意识与生成式AI之间的相似性令人惊叹，但我们也必须承认其差异。人类意识是主观和体验性的，不仅包括信息处理，还包括情感、自我意识和身份认同等方面。这些意识的方面深深植根于人类的生物学和心理构成中，AI目前无法还复制这些特性。
另一方面，目前的生成式AI缺乏任何形式的主观体验或自我意识。它仅仅是基于数据和算法进行信息处理和生成输出，而没有任何理解或意识。它所做的联想完全基于数据中的模式，而没有任何底层的意识或意图。
此外，人类的推理往往涉及情感和伦理维度，而AI的推理则纯粹是机械性的，受其训练规则和数据的约束。这一区别突显了人类与人工认知之间的根本差异，即使我们在探讨它们过程中的相似之处时。这和数学的逻辑推理相似。推理是目前的生成式AI模型最重要的缺陷之一。
人类意识与生成式AI之间的相似性，为认知提供了新的视角。这两种系统在其核心都依赖于信息的联想来生成推理和记忆回忆。通过借鉴生物学、心理学、数学和物理学理论，我们可以看到这两种看似截然不同的认知形式共享的底层原则。
然而，这种类比也有其局限性。尽管生成式AI能够模仿人类的某些推理和记忆过程，但它与人类意识本质上不同，缺乏定义我们意识的主观体验。随着AI的不断发展，理解这些相似性和差异性将对塑造未来的人机交互至关重要。对智能本质的深刻见解和AI技术的发展，将一直是一个相互影响共同迭代的过程。
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