驚奇
電腦如何能像人類一樣說話？
你在聊天框中輸入幾個字。幾秒鐘後，一台機器回應了—— 令人感覺像是深思熟慮過的內容。它理解上下文、細微差別，甚至幽默感。
這怎麼可能？
不可能的機器
幾十年來，這是科幻小說的情節。電腦可以計算、儲存資料、遵循精確的指令—— 但它們無法真正理解語言。每次嘗試建造「會思考的機器」都碰到同樣的牆： 人類語言是混亂的、模糊的，而且深深依賴於似乎無法用程式碼指定的上下文。
考慮一個簡單的句子："I saw her duck."（我看見她的鴨子/我看見她低頭）
是有人觀察到一位女士的水禽？還是他們看到她快速低下頭？ 人類毫不費力地解決這種歧義，運用上下文、世界知識，以及一生中發展出的直覺。 機器怎麼可能做到同樣的事？
範式轉移
突破來自完全放棄教電腦語言規則這條路。
研究人員沒有編程「名詞在動詞之前」或「這個詞意味著那個」這樣的規則， 而是嘗試了一些激進的東西：向電腦展示數十億個人類語言的例子， 讓它自己找出規律。
這是現代 AI 核心的奇妙煉金術：足夠規模的預測開始看起來像理解。
真正發生了什麼
當你與 Claude 或 GPT 聊天時，你正在與一個龐大的數學模型互動—— 數十億個數字（稱為參數） 編碼了從人類文本中提取的規律。
這個模型不像你那樣「思考」。它沒有昨天的記憶或對明天的期望。 但它吸收了人類知識和表達的統計結構——想法如何連接、對話如何流動、問題如何解決。
當你提問時，模型一次生成一個詞的回應，每個選擇都由它在訓練期間學到的一切所塑造。 結果通常感覺詭異地智能，即使底層過程與人類認知根本不同。
為什麼這很重要
我們創造了真正新的東西——不是更快的計算機或更好的搜尋引擎， 而是一種不同類型的工具。它可以：
- 用簡單的術語解釋複雜的主題
- 幫助撰寫和修改文本
- 分析和總結文件
- 從自然語言描述生成程式碼
- 進行細緻的對話
這不是魔法，但也沒有被完全理解。即使是建造這些系統的研究人員 有時也會對它們能做什麼感到驚訝。這個謎團——這些系統真正是什麼， 它們能成為什麼——正是讓歷史上這個時刻如此迷人的部分原因。
重點摘要
- LLM 從大量文本中學習語言規律，而不是程式化的規則
- 核心機制是預測：學習猜測下一個是什麼
- 在足夠的規模下，預測開始類似於理解
- 這是真正新的東西——即使是專家也沒有完全理解
