我把当前的AI大模型LLM定义为：“强化语义关联的模糊搜索匹配结果生成的机制。”它是死的，没有智能，没有意识。

LLM不仅达不到人类的水平，连最基本的单细胞生物的能力都达不到。单细胞生物会根据环境变化进行反应，以适应环境，自我繁殖复制。

比如说泛化能力，人类知道自己爸爸和爷爷的关系就能泛化到所有生物。LLM没有办法通过对一条因果链产生全局泛化。

AI学习方向完全是颠倒的，人类学习知识是积少成多的，而大模型是学得多、输出少。AI想产生一个简单回答的丝滑度，需要学习海量数据。也就是说它为了应对少量回复的场景，要把人类所有的话都学了。

人类内置的认知智能非常强大，这个体系破译不了，那就没法产生所谓的通用人工智能。只能是模拟，模仿，用静态的死物去伪装智能。现在的AI就是这样，必须疯狂地扩大规模，吞噬更多的语料。

当代的AI技术是一个喂不饱的数据吞噬程序，因为它表现出的智能，全靠不停地训练填补新数据。

人类是具有先天的认知体系、多模态感知、生命驱动的主动性、抽象归纳能力，基于生物化学完全自举的计算机，而AI全生态由人工建造的电子计算机，没什么可比性。

LLM只统计词出现的概率接在哪几个词的后边，所以必须样本要大。除了建立一个符号的概念，人类还会压缩对对象的多媒体采样。也就是说人类不是基于符号本身理解东西，而是基于符号背后真实的对象的认知与比较。

傻子是骂人的话，人类会把它与情景关联，只需要听过一次搞明白了含义就能灵活应用。AI不行，需要数万条记录去统计概率与关联关系生成权重配比块。

人的语言体系其实并不是基于统计的，虽然也有统计的现象。人学会一个新词，在脑子里只有这一个词，没有海量数据统计过，也能正确地应用。

当下的AI，是一个统计学与计算机学的应用新范式，符合当下的需求，用大数统计反向建模了人类语言的表征，在解决信息处理问题上，是一个伟大的创举，但与生物的“智能”没有关系。

人类也会有语言学上的统计行为，在脑子里挖词吐token，如写作掉书袋、呕吐莲花的语言类节目等。但训练与推理过程并不是简单的统计输出，且人类是主动方，这方面AI永远不会产生自主能力。

所以，现在的AI仍然停留在机器学习的范畴，它是统计现象，而不是智能现象。