思維鏈：人工智慧推理的表象，還是智慧的結晶？
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思維鏈：人工智慧推理的表象，還是智慧的結晶？
最近，我嘗試了新推出的人工智慧模型 DeepSeek，並且對它的「思維鏈」（Chain of Thought, CoT）產生過程感到驚艷。它不僅能夠逐步拆解問題，提供清晰的邏輯推進，最後得出明確結論，這種能力看起來幾乎與人類推理別無二致。
然而，當我看到這些條理分明的推理步驟時，我不禁思考：這樣的結構化推理，真的是「推理」本身嗎？抑或，它只是某種更深層機制的產物，一種表象化的工具，而非智慧的本質？潛在空間：推理真正的基礎
當 DeepSeek 生成「思維鏈」時，它並不是在按照線性順序「思考」。相反，它是在一個龐大的潛在空間（latent space）中運作——這個空間由關聯、模式與學習結果所構成，是一個多維度的動態場景。
這意味著，CoT 本身並不等同於推理，它只是一種建構與提取推理結果的工具。
可以將 CoT 視為一種情境鏡頭：
- 沒有 CoT 時，模型的搜尋範圍過於廣泛，從各種可能的資訊中汲取結果，容易導致混亂與不一致。
- 有了 CoT，模型的檢索過程變得更受限，更專注於相關知識，從而產生更可靠的結果。
但關鍵在於：真正的智慧不在於這些語言化的推理步驟，而是在於選擇這些步驟背後的潛在空間。
CoT 並不「創造」推理，它只是塑造了模型如何從內部表示中提取資訊的方式。
人類的推理：遠不止於語言邏輯
我們通常認為，人類的思維是透過內在語言來進行的，彷彿有一個內心的旁白，將我們的決策與行動逐步表達成條理分明的語句。
但心理學研究表明，事實並非如此。
心理學家 Russell Hurlburt 研究了數十年的人類內在經驗，他的發現令人驚訝：
- 只有 30% 的人 表示自己曾在 20% 的時間 內經歷過內在語言（inner speech）。
- 換句話說，即便是習慣使用內心獨白的人，大多數時候也不會用語言來思考。
人類的認知並非完全依賴語言，而是直覺、模式識別、隱性知識的產物，這些過程大多發生在潛意識中，只有在某些情境下才會浮現為具體的語言推理。
因此，語言推理並不是智慧的來源，而是智慧的副產品。
真正的推理發生在無法直接表達的層面——在我們認知的潛在空間中。
國際象棋與馬格努斯·卡爾森的直覺推理
如果有一個領域應該完全依賴邏輯推理，那麼國際象棋無疑是最佳範例。
傳統觀點認為，頂尖棋手的決策方式應該是：
- 觀察棋盤局勢
- 剔除劣勢選擇
- 預測未來幾步可能的局面
- 選擇最佳棋步
但這僅適用於普通棋手，而非世界冠軍 馬格努斯·卡爾森（Magnus Carlsen）。
在一次《60 分鐘》的訪談中，當主持人問他如何決定下一步棋時，他簡單地回答：
「大多數時候，我知道該怎麼走。我不需要思考。」
這並不意味著他沒有推理，而是他的推理並不以語言或顯式計算的方式呈現。
這種被稱為「直覺」的能力，其實是一種快速發生的非語言推理——一種來自無數次訓練後內化的模式識別與隱性學習。
馬格努斯的思維不是按部就班地分析棋局，而是透過大腦在一個龐大且交織的潛在空間中運作。他的決策，實際上是許多非語言推理過程的最終結晶。
真正的推理發生在哪裡？
當 DeepSeek、GPT-4 或 Claude 產生 CoT 時，我們很容易誤以為這些「思維鏈」就是它們的真實思考過程。
但事實並非如此。
真正的推理，發生在這些思維鏈的背後與之間——在那些思維相互作用、彼此增強、不斷演變的隱形過程中。
這與人類的思考方式非常相似。我們並不是沿著一條單線思維邏輯前進，而是：
- 開始時有一個模糊的概念
- 反覆探索與篩選不同的路徑
- 某個瞬間，答案突然浮現
當別人問我們是如何得出結論時，我們才會事後建構一個合理的解釋，但這並不等同於真正的思考過程。
真正的思維發生在 「思想的背後與思想之間」——這個我們無法直接察覺的潛在空間裡。
CoT 的價值：工具，而非智慧本身
儘管 CoT 並不產生推理，但它仍然是一個非常有價值的工具，無論對於 AI 還是人類都是如此。
為何 CoT 仍然有用？
- 提升清晰度：將思維語言化能夠幫助我們理清思路，即使這個過程是事後構建的。
- 保持專注：CoT 限制了上下文範圍，使我們不易分心，避免無關的資訊干擾。
- 驗證與調試：分解推理步驟可以幫助發現錯誤，無論是 AI 檢測邏輯漏洞，還是棋手避免戰術錯誤。
- 溝通與學習：我們需要有方法來向他人解釋我們的思考方式，而 CoT 剛好提供了一種結構化的框架。
結論
- 接受非語言思維的主導性：你的思考過程並非按照明確步驟進行，而是透過從隱性知識網絡中即時提取資訊來形成推理。
- 利用思維鏈來提升思考，而非定義思考：不要誤以為語言化的推理過程就是全部的思維，它只是我們對思考的一種建構。
- 對無形思維保持開放態度：我們最重要的見解，往往並非來自於條理分明的推理，而是來自「思維的背後與之間」的那片無形空間。
所以，下次當你看著 DeepSeek 產生思維鏈時，請記住：
那只是冰山一角。
