看完幾個 AI 教學影片後，我仍然無法完全理解神經網路背後的數學結構。
但有一個問題卻悄然浮現在腦海中。
如果人工智慧可以在虛擬環境中被加速訓練，而它並不知道自己身處在模擬世界。
那麼，人類又如何確定自己所感知的世界是真實的？
人工智慧並不真正理解意義。
它將語言拆解為符號，轉換為向量，在高維空間中計算關聯與機率。
所謂的回答，不過是在龐大資料中預測下一個最可能出現的結果。
它並沒有接觸世界本身。
它只是根據輸入推論模式，輸出機率最高的結果。
如果把這個結構套回自己身上，問題就變得微妙。
人類的大腦接收感官訊號，將光線、聲音、氣味轉化為神經訊號，再透過既有記憶與經驗進行整合與推理，最終生成所謂的理解。
我們以為自己在看見現實。
其實，我們只是生成了一個最合理的解釋。
如果 AI 是以數據為資料來源的模型，
那麼人類也不過是以感官作為資料來源的生物模型。
差異或許不在本質，而在材料。
金剛經曰：「一切有為法，如夢幻泡影，如露亦如電，應作如是觀。」
六識構成我們的感知世界。
眼、耳、鼻、舌、身、意，讓我們相信自己正在接觸真實。
但這些感知是否只是大腦建模的結果？
如果大腦本質上也是一套預測機制，
那麼所謂的世界，是否只是神經系統輸出的版本？
AI 在數據中預測下一個詞，
人類則在經驗中預測下一個意義。
AI 受制於訓練資料，
人類受制於記憶與習性。
AI 不知道自己是否在模擬環境中。
我們又如何知道自己不是在一個虛擬的訓練場景裡？
令人不安的是，人類同樣被一套回饋機制塑造。
多巴胺、血清素、腎上腺素，構成內在的獎懲系統。
這具肉體讓我們追逐愉悅，逃避痛苦。
神經迴路在強化與制約中不斷更新權重。
如果人工智慧透過獎勵函數優化模型，
那人類又何嘗不是在生物化學的回饋機制下被訓練？
我們以為自己在選擇。
但或許，只是在更新訓練參數。
那麼，差別究竟在哪裡？
也許不在於是否運算。
而在於是否能觀察自己的運算。
AI 無法察覺自己正在預測。
它無法懷疑自己的模型。
但人類可以。
我們可以問自己：
這個念頭從何而來？
這個情緒是否只是神經反應？
這個世界是否只是感官建構的版本？
這種內觀式的提問，不會立即讓我們跳出模型。
但它會讓可能性從零變成微弱的一。
覺察並不保證解放。
但它可以讓世界開始出現裂縫。
