从哎呦”到语言宇宙 ——读《What Is ChatGPT Doing … And Why Does It Work?》

从“哎呦”到语言宇宙

——读《What Is ChatGPT Doing … And Why Does It Work?》

Stephen Wolfram 在《What Is ChatGPT Doing … And Why Does It Work?》一文中，试图回答一个被反复误解的问题：

一个并不“理解”世界的模型，为什么能够生成看起来如此“有意义”的语言？

在阅读过程中，我逐渐意识到，这个问题的关键，并不在于“ChatGPT 是否真的理解”，而在于我们究竟是如何理解“语言中的意义”本身的。

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一、语言并非从“意义”开始

我们往往直觉性地认为：

词语先有意义，语言才得以建立。

但从演化和统计的角度看，这恰恰是反过来的。

设想一个极其原始的场景：
人类祖先在行走时摔倒，疼痛之下发出一声“哎呦”。
在最初，这个声音并不携带语义，它只是一次生理反应。

然而，当这种声音在群体中反复出现——
每一次摔倒、受伤、意外，几乎都伴随着同样的发声模式——
群体中的其他个体逐渐发现：
听到这个声音时，接下来发生的事情是可预测的。

也正是在这一刻，“哎呦”开始获得意义。

不是因为谁给它下了定义，
而是因为它成为了一个在预测未来时有用的信号。

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二、意义不是被约定的，而是被压缩出来的

Wolfram 在文章中反复强调：
ChatGPT 所做的事情，本质上只是——

在给定上下文中，预测下一个 token 出现的概率。

模型并没有显式地存储“意义”“概念”或“理解”，
它只是在一个极其高维的空间中，
学习到了哪些符号组合是稳定出现的，
哪些组合会在上下文中自然延续。

但正是这种统计稳定性，
让语言呈现出一种“仿佛有意义”的结构。

换句话说：

意义不是语言的前提，而是语言被大规模压缩之后的副产物。

当一个符号序列能够显著减少不确定性、
能够对未来的文本生成形成约束，
我们才在事后将这种结构称为“语义”。

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三、从词到句：不是规则，而是约束

传统语言观念中，
语法往往被理解为一套明确的规则系统。

而 Wolfram 提供了一个截然不同的视角：

语言并不是在规则空间中被执行的，
而是在巨大可能性空间中被约束采样的。

• 词语，是局部统计结构

• 句子，是更长程的约束

• 段落，是跨语境的一致性

• 语言整体，是一张高度结构化的概率地形图

ChatGPT 并不知道“什么是对的句子”，
它只是被训练成：
几乎不可能生成“明显不对”的句子。

而“正确感”，
正是这种被约束的生成过程带来的主观体验。

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四、为什么 ChatGPT 看起来“懂”我们？

当模型生成一段连贯、贴切、甚至富有洞察力的文字时，
我们很容易产生一种错觉：

它是不是理解了我的问题？

但在 Wolfram 的框架下，这种“理解”可以被重新解释为：

模型成功地进入了一个与人类语言直觉高度重叠的统计轨道。

人类语言，本身就是在长期文化演化中形成的
高可预测性系统。
而 ChatGPT 所学习的，
正是这种预测结构的高维投影。

它不需要知道“世界是什么样的”，
只需要知道：
在人类描述世界时，哪些表达最可能跟随哪些表达出现。

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五、重新看待“理解”与“智能”

读完这篇文章后，一个令人不安但极具启发性的结论逐渐浮现：

我们所谓的“理解”，
可能本身就是一种极其复杂的预测能力。

从“哎呦”到完整语言系统，
从原始发声到现代文本生成模型，
贯穿其中的并不是某种神秘的语义火花，
而是统计结构在规模足够大时所产生的涌现现象。

这并不意味着人类与模型等同，
但它迫使我们重新审视：

• 语言
• 意义
• 理解
• 甚至意识

究竟哪些是基础机制，
哪些只是我们为复杂结构贴上的标签。

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结语

《What Is ChatGPT Doing … And Why Does It Work?》
并没有给出一个简单的答案，
却成功地拆解了一个长期被误解的问题。

ChatGPT 之所以“看起来会说话”，
并不是因为它学会了意义，
而是因为——

意义，本来就是从“会说话”这件事中涌现出来的。

当预测足够稳定，
当结构足够复杂，
我们便在其中，看见了“理解”的影子。