聊聊AI背后的“知识”

聊聊AI背后的“知识”

AI模型在处理信息时，往往会不自觉地走向哲学的思考路径，因为哲学探讨的是万物的根本原理。在讨论大语言模型时，我们不可避免地要提到"知识"这一核心概念。大语言模型（LLM）能够捕捉和表示知识，这是它们理解和生成语言的基础。然而，对于知识的本质，人类自己似乎都还没能完全理解。

知识的本质：从古希腊到现代的思考

从概念定义上来看，知识似乎很好理解：知识是人类通过学习、体验和研究获得的信息、理解、技能和判断力的总和。它包括事实、原则、概念、法则、理论、技巧和实践。知识可以是具体的，也可以是抽象的，可以是经验性的，也可以是理论性的。知识是个体或集体理解世界和解决问题的基础。

但是，当我们将讨论提升到更高层面时，知识就变得不再那么简单。在哲学领域，知识论是一个相对独立的门类，其主要探讨知识的本质、起源和范围。这种思考可以追溯到古希腊哲学，柏拉图和亚里士多德认为知识是被确证的真实的被相信的事物。随着实证科学的发展，人们开始相信科学知识是普遍有效的。然而，很快人们就发现实证知识不能解释一切，又有人提出了所有知识都是相对的，不存在普世的、“科学”的标准和结论。

哲学悖论与AI的理解挑战

哲学中最有趣的部分往往体现在各种悖论中，这些悖论对人类来说可能只是有趣的智力游戏，但对AI来说却可能成为理解的障碍。

• "我知道你不知道"悖论：在一个遥远的王国里，有两个智者，一个叫阿诺和另一个叫贝塔。国王告诉他们，城堡里藏着一件无价之宝，其中一个人知道宝物是什么，另一个人不知道。通过逻辑推理，阿诺意识到贝塔不知道宝物是什么，而这个推理本身又让贝塔意识到阿诺知道宝物是什么。这个悖论展示了知识与信念之间的微妙关系。

• "意外考试"悖论：在一个古老的学院里，教授宣布下周将有一次意外的考试。学生们开始猜测哪一天会考试，但无论他们怎么猜，教授总是说："你们不会猜到的，因为如果你们猜到了，那就不是意外的考试了。"这个悖论挑战了我们对"意外"和"知识"的理解。

• "说谎者"悖论：在一个小镇上，有一个著名的说谎者，他总是说谎。有一天，他对村民们说："我在说谎。"这个悖论让我们思考，一个陈述能否同时是真又是假。

• "罗素悖论"：在一个充满逻辑的世界中，有一个图书馆，图书馆里有一本特殊的书，这本书列出了所有不包含自己的书。一个好奇的学者问："这本书是否包含自己呢？"如果它包含自己，那么根据定义，它不应该包含自己；但如果它不包含自己，那么根据定义，它应该包含自己。这个悖论揭示了集合论中的一个基本问题，即自我引用可能导致逻辑上的矛盾。

AI与知识的关系

在讨论大语言模型时，总是不可避免地要去谈知识的原因主要与这些模型的核心功能和应用场景有关。大语言模型通过深度学习和自监督学习在大量文本数据上进行训练，从而能够理解和生成自然语言。

• 知识表示与推理：大语言模型能够捕捉和表示知识，这是它们理解和生成语言的基础。知识图谱作为一种重要的知识组织形式，常被视为下一代人工智能技术的基础设施之一。大模型在知识图谱生命周期中的研究，包括知识建模、知识获取、知识融合、知识管理、知识推理和知识应用等环节中的研究进展，都与知识的表示和推理密切相关。

• 信息抽取与知识管理：大语言模型可以用于信息抽取，从文本中提取结构化信息，进而构建或更新知识图谱。例如，KnowLM 项目就是利用知识图谱来增强大型语言模型的预训练、推理和可解释性，同时也用大模型的能力来更新和维护知识图谱本身。

• 知识获取与维护：大语言模型在预训练过程中学习到的知识需要不断更新和维护，以保持其时效性和准确性。这涉及到知识的获取、表示、探测、编辑和应用等环节，形成了知识的完整生命周期。

• 认知智能的发展：大语言模型的发展目标之一是实现认知智能，即让机器具备理解和解释的能力。这需要模型能够模拟人类的认知过程，包括知识的获取、存储和应用，从而在智能系统的设计和应用中更好地模拟人类智能行为。

• 人工智能哲学的探讨：在人工智能哲学领域，大语言模型与知识的关系也是一个重要议题。探讨这一关系有助于理解人工智能的本质、发展和潜在影响，以及人工智能与人类认知之间的相互作用。

知识学科领域细分之后很容易让人们产生一种错觉，自己没有必要去了解一些跨专业领域的知识。但实际上没有什么知识是完全独立的，哪怕是人工智能这种前沿学科和哲学这种就业困难大户之间也是有千丝万缕的联系的。我们总说成为卓越的数据分析师很难，因为在这条路上，你可能需要学习很多知识，这些知识还有很大的概率根本派不上用场，但是又可能在一个不经意的时候给你支持。心平气和地跨越这种付出和收获完全不对等才是最难的。