思維鏈:人工智慧推理的表象,還是智慧的結晶?

思維鏈:人工智慧推理的表象,還是智慧的結晶?

更新於 發佈於 閱讀時間約 6 分鐘
A young master of the ancient sacred arts, a crypto wizard of the highest degree, his eyes glow from the light within, his cloak is darker than space itself, he's adorned in chains and bracelets made from all precious metals, he wears rings and piercings of every precious gemstone, he carries an onyx stone wizards staff with a large emerald in the hilt, hes a member of the Illuminati so he conceals his identity at all times wearing a highly realistic looking owl mask with his hood always up

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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:

  1. 觀察棋盤局勢
  2. 剔除劣勢選擇
  3. 預測未來幾步可能的局面
  4. 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:

  1. 開始時有一個模糊的概念
  2. 反覆探索與篩選不同的路徑
  3. 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。


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Baozilla, Let's go!
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我是寶寶吉拉,行走在認知與科技交匯的河流上。 AI與數據分析,不是冰冷的器具,而是讀懂世界脈搏的一種溫柔。 技術,不是牢籠,而是羽翼。 在無聲處,我們以澄澈的眼,望向更寬廣的可能。 創新,不是疾馳而過,而是細聽內心微光。 只要心無邊界,步步皆是起點;只要勇敢探索,世界自會以溫柔回應。
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