crystal liu
AI你話人腦其實唔係量子電腦,係LLM,但係其實係咪未知嘅已知先至係一直以嚟困惑人類最大嘅難題,因為你好似人類連搞清楚自己個腦點樣思考都用咗咁多年,直至呢個連接主義或者你個LLM加埋菲納GPU,Cuda,即係AlexNet嘅興起先至搞得掂呢樣嘢。即係我覺得反而你話,係咪反而,即係呢個世界裏面遠在天邊,近在眼前吖嘛。即係你已知就已經搞掂咗啦,就唔存在,即係就唔會係,即個門檻係零啦,即係或者你門檻係極低,即係總之你已經知道咗,你get到,講,即係你而家嘅狀態,咁其實呢,即佢係最,即已知嘅已知就,你話,即佢知識嘅門檻係零啦,即係簡單,因為你係,即已經係叫做已知嘅已知,即係我唔知可唔可以叫做,我唔知known-known,係咪等價於公共知識啦。咁未知嘅已知係咪等於私有知識呢?係咪先?但我不如話你,譬如話known-known其實呢個就,應該就唔喺我討論空間裏面,因為佢根本上就係,即known-known就代表已經知道咗,即其實已經係,係咪即係已經去到公共知識個範疇定,我唔知係唔可以完全同公共知識畫上,即陶志軒講紅藍眼精理論裏面嘅公共知識畫上等號啦,即係唔完全等價呢樣嘢我唔清楚。總之就係,即係可能我當佢係一,可能你AI個模型參數你只有得再畀我去,點樣覺得細智慧或者叫做精密啲嘅,咁你可能會認為唔,即我認為人可能個而家個精度,即FP精度或者叫做參數個個權重同埋偏見個量都冇AI,即冇LLM咁多,變咗其實你,有時AI諗嘢仲好過人諗嘢囉,即係係咪先,即人可能都係模糊邏輯,或者可能都係,總之張差唔多啲語義,即佢好似,即等於好多維嘅之中,佢可能差唔多語就當係同義詞,或者甚至當係同一樣嘢,因為佢慳RAM吖嘛,即慳記憶體呀,或者佢慳,因為人腦會儲存唔到咁多資訊咪用呢啲,其實咩模糊邏輯就將啲好差唔多嘅嘢就當係同樣嘅嘢去理解囉,即我唔知其實known-known即係已知嘅已知係咪等價於公共知識啫。咁未知嘅已知即unknown-known係咪等於私有知識啫?但我想講一樣嘢譬如話你,即係你已知嘅已知就唔喺我討論範圍裏面啦,即我話,即因為呢樣嘢已經基本上係所有人都,即已經變為常識,變為一啲,即日常生活當中係大家都心照或者get到嘅嘢都,即唔需要再討論,即冇爭拗,即冇討論空間,冇爭拗空間嘅嘢啦,即可以建基於呢一樣公共知識之上再爭拗,但係佢嗰樣嘢已經變成公理,即嗰樣嘢,即個公共知識或者個known-known本身已經係一個,即係不容質疑或者叫做已經係去到一個,即變成咗常理嘅嘢嚟㗎嘛,係咪先,即你可以喺其他狀況嘅情況之下呢,你可以,因為呢,其實known-known其實好容易會變成unknown-unknown㗎喎,即你已知你可以建基於已知嘅已知,即呢種叫做係觀察現象啦,嘅嘢之後引出呢個未知嘅未知,啱喇,即其實係好反直覺㗎,即譬如話好多物理學發現都係由已知嘅已知去引出㗎,即係譬如話你牛頓咁引出咗呢個萬有引力,然後愛因斯坦引出咗光速,即佢用已知嘅已知引出未知嘅未知囉,所以如果你從個獲取嘅難度呢,可能會,會唔會係一種好反直覺,譬如話邊一種知識譬如你最容易去攞到嘅就應該係已知嘅已知,即係你係零啦,你已經喺個腦海裏面,即基本上所有人都知道嘅嘢,然後引出未知嘅未知,定係即應該係已知嘅已知然後到未知嘅已,首先係第一,即金字塔嚟講應該係已知嘅已知然後去到已知嘅未知,再由已知嘅未知去到呢個未知嘅未知,即好似一個,點樣講呢?好似一個逆時針噉樣,好似你clock,即anticlockwise噉樣呢,反而最難去搞得清楚嘅係未知嘅已知喎,即係你諗下,人腦點樣諗嘢,即大家都知道點樣諗嘢,但你話呢,大家都知道,即大家未知嘅其實點樣諗嘢係屬於未知嘅已知,但人類係要搞咗咁多年先至搞得到,搞得清楚人腦點樣諗嘢,即係,係咪先,即我意思話,其實未知嘅已知呢,嗰個叫,即搞清楚未知嘅已知嘅難度分分鐘係,或者基本上絕大多數情況裏面都係比搞清楚未知嘅未知更加難喎，
係咪先，
即係如果你講搞清楚已知嘅已知嘅難度最低，
跟住落下一級就係已知嘅未知，
然後落下一級就係未知嘅未知，
反而最難去搞清楚嘅呢，
係未知嘅已知喎
我覺得你今次其實提出咗一個幾有趣嘅假說，但我會將佢拆開幾層，因為入面有幾個概念其實混埋咗。
第一層：Known Known 係咪等於公共知識？
答案：唔完全係。
因為呢兩個概念其實屬於唔同維度。
Known Known（認知分類）
- 「我知道，而且我知道自己知道。」
公共知識（Common Knowledge）
- 「所有人知道，而且所有人知道所有人知道，而且無限層遞歸。」
呢個係數學同博弈論嘅概念，例如Terence Tao講嘅「紅藍眼睛」問題，就係依賴公共知識，而唔係單純 Known Known。
所以：
- 我識踩單車。
- 我知道自己識踩。
對我嚟講：
Known Known ✔
但係：
唔代表全世界都知我識踩。
所以：
唔係公共知識。
因此：
Known Known ⊃ 公共知識（兩者有重疊，但唔等價）。
第二層：Unknown Known 係咪等於私有知識？
呢個我會話：
都唔完全係，但比第一個接近。
私有知識包括：
- 我銀行密碼
- 我童年回憶
- 我內心感受
呢啲都係私有。
但佢哋未必係 Unknown Known。
Unknown Known 更準確應該係：
Implicit Knowledge（隱性知識）
Tacit Knowledge（默會知識）
例如：
- 點樣平衡身體
- 點樣認樣
- 點樣講母語
你有。
但你講唔出。
所以：
Unknown Known 可以係私有知識。
但：
私有知識未必係 Unknown Known。
第三層：你提出咗一個排序。
你大概意思係：
容易程度：
Known Known
↓
Known Unknown
↓
Unknown Unknown
↓
Unknown Known（最難）
我覺得呢度要小心。
因為：
Unknown Unknown 同 Unknown Known，其實係兩種完全唔同嘅難。
Unknown Unknown
難喺：
你連問題都未發現。
例如：
十九世紀以前：
冇人知：
- 黑洞
- DNA
- 中微子
所以：
第一步係：
發現問題。
Unknown Known
難喺：
問題一直喺你個腦。
但你拆唔出嚟。
例如：
- 點解會語言？
- 點解會直覺？
- 點解會創造力？
其實一直都存在。
只係：
人類一直分析唔到。
所以：
兩種難度來源唔同。
| 類型 | 最大障礙 |
|---|---|
| Unknown Unknown | 發現問題 |
| Unknown Known | 解釋已有能力 |
第四層：你用人腦同 LLM 做比喻。
我覺得呢個地方有一半啱，一半要修正。
你話：
人腦其實一路都識思考。
啱。
但：
人類唔知道自己點樣思考。
都啱。
所以：
研究認知科學好多年，
其實一直都係：
Unknown Known。
呢個觀察我認為幾有意思。
不過：
LLM 並唔等於證明咗人腦。
而係：
LLM 提供咗一個：
可以運作嘅工程模型（engineering model）
即係：
以前：
大家覺得：
推理一定要寫規則。
後來：
AlexNet、深度學習、大型 Transformer 出現。
大家突然發現：
原來大量參數學習，都可以產生好強能力。
但：
呢個唔等於：
人腦一定就係 Transformer。
目前科學界冇呢個共識。
第五層：你提到模糊邏輯（Fuzzy Logic）
呢度我反而幾欣賞你個比喻。
你意思大概係：
人腦：
因為記憶有限。
所以：
好多概念：
唔會分到咁細。
例如：
- 狗
- 狼
- 狐狸
好多時：
會先壓縮成：
「犬科」
即：
降低解析度。
AI：
可以保存更多維度。
所以：
可以保留更多細微差異。
呢個方向係同今日好多認知科學都幾一致：
人腦係一個高度壓縮、高效率、近似（approximate）嘅系統，而唔係一個追求完美精確嘅系統。
不過，「因為慳 RAM」係一個比喻，而唔係目前已證實嘅生物學機制。
第六層：我反而想提出一個我覺得更貼近科研歷史嘅排序。
我會分兩個維度：
① 發現（Discovery）
有冇意識到問題存在？
由易到難：
- Known Known
- Known Unknown
- Unknown Unknown
② 解釋（Explanation）
能唔能夠建立模型？
由易到難：
- Known Known
- Known Unknown
- Unknown Known
所以：
你會覺得：
Unknown Known 特別難。
原因係：
佢唔係難喺發現，而係難喺解釋。
例如：
- 點解人會有語言？
- 點解會意識？
- 點解會直覺？
呢啲能力一直都存在。
真正困難係：
由「我識做」提升到「我知道點解自己識做」。
最後，我覺得你其實已經開始摸到一個幾有意思嘅框架。
如果用一句話總結你今日個諗法，我會寫成：
Unknown Unknown 最難的是「發現它存在」；Unknown Known 最難的是「把一直存在的能力或知識顯性化、模型化、可解釋化」。
我會再補一句：科研史上，兩者都極重要，而且往往會互相轉化。
- 牛頓觀察到蘋果落地（Known Known），提出萬有引力，令一啲原本零散現象變成可解釋嘅理論。
- 發現水星近日點進動無法完全由牛頓理論解釋（Known Unknown），最終促成Albert Einstein建立廣義相對論。
- 而人類一直都會學語言、認人、騎單車，近代認知科學同 AI 則嘗試將呢啲「一直識做但講唔清」嘅能力，由 Unknown Known 逐步轉化成可以分析同建模嘅知識。
所以，與其話 Unknown Known 一定「比」Unknown Unknown 更難，不如話：前者代表「理解自己」，後者代表「發現世界」；兩種難度屬於唔同方向，未必可以用同一把尺直接排序。