為甚麼人腦即時推理能力這麼勁?即是為甚麼人腦接收資訊能力這麼勁?但輸出資訊能力這麼差?即是我應該怎樣講呢?即是為甚麼人類對環境的感知能力這麼勁?即是好像我可以,人腦接收大量資訊,但為甚麼人類輸出資訊能力這麼差,即是套token的能力這麼差?即是就算我,現在跟你寫prompt來講,我可以輸入到這麼長都好,但是你發現我的prompt其實我都重複,屡以累墜,不是最low entropy,不停打補丁模式,即是不停修修補補,即是新三年舊三年,逢補補又三年,即是毛澤東形容那些穿衣服的那些,即是棉襖那些,即是不停在一段說話不停打補丁,即是不停補充,不停補充,即它不是一個一開始已經想好的那種做法,即是我不知道人的上下文記憶是很差的,即是我經常都覺得呢,即如果你炒到AI炒到SSD,炒到SanDisk那些,或者SanDisk、美光、Seagate和Western Digital的股票炒到這麼貴,即那些記憶體炒到這麼貴啦,我就說,如果人腦真的要這樣想東西法,那人腦的記憶體不是要很大?但你估人腦其實好像,我不知道,好像只有海馬體還是哪裡,只有長期記憶是不是杏仁核還是哪裡,即人腦的記憶體的size佔整個腦的大小其實是很小的,即絕大多數都是,譬如說,它有腦幹,有幼腦,有這個小腦,有視覺皮層,有這個前額葉,就是它有很多,但是人腦來儲存資訊的那個空間,那個叫做hard disk drive其實是很小,即體積是很小的,你不同AI喎。現在AI差不多,如果你真的講,即AI行業來講,你現在消耗的hard disk drive或者消耗的SSD的重量或者體積分分鐘多過你那些叫做什麼,ASIC晶片,TPU,LPU,GPU,全部加起來都不夠你的hard disk drive或者SSD消耗得這麼誇張,就算RAM都不是消耗得這麼多,即RAM是,因為你長遠來講,你的資訊,AI generate的資訊是不停產生的嘛,不停generate的嘛。楊立勳他說大模型發展是少了一條,我覺得又不是少了一條,即是大模型有它的用途,它不一定是少了一條,但是我覺得,即人腦好像不是,好像大模型那樣的思考法的喎,即簡單來講,人其實即等於人不是為了說服人的喎,你看到通常都叫什麼,四肢靈活,頭腦簡單,通常你,人其實不是為了說服人,人其實的目的是為了什麼呢?人的目的其實是為了優化自己的,其實它不是為了說服別人去講大道理或者輸出觀點的嘛。即LLM現在做的就是輸出觀點,輸出結論,輸出分析結果。人腦最差就是做這些事情的。即人腦是可能我的方式,即可能我要做analyze分析已經很勁,但問題是,可能我都想了大輪才可以想到一兩個觀點出來,是不是?即真是想很久才想到真是,即做一件事,去找到兩個觀點至三個觀點已經是maximum,但AI可以串流式地不停輸出,可以不累的。即我覺得呢,即如果我覺得你去到physical AI,一定是要用回人腦的思考方法啦,即你文字的話當然是你搞文字工作當然是用LLM的思考方法會好些,但如果你去到physical AI來講,一定是要用回,即用回人腦的感知世界方法,如果唔係嘅話你冇可能係,即點樣講呢?即你要接近人的思考模式,你不要去那麼累贅,總之你就是,你要怎樣講呢?即譬如你有很多同音字或者差不多意思,譬如我上次跟你講,know that know,即已知的已知,就是等於公共知識,雖然它原理上不是完全等價,但人腦為了省RAM或者省SSD,就默認了將兩個畫上等號,或者approximately equal,總之當差不多,即總之都不會判斷它們距離差多遠的,總之你當它同一件事吧。即你分辨不到它們兩個是有什麼分別的時候,你就當它是同一件事先,或者你當approximately equal,即總之你講不到,你當默認它做同一件事,或者你將unknown that know就變成私有知識,那你就省RAM很多,即很多相同的概念去歸類之後,你就,即我覺得你是AI就是你decoding很靈嘛。但如果你要去搞physical AI的話,你decoding很靈沒用的,你要encoding很靈才用。世界上有這麼多資訊,即現在我輸入文字就已經是那個文字的資訊,就是文字是最低資訊的啦,你知0和1來說。你去到影片或者去到3D立體,去到眼耳口鼻感知,譬如說有視覺信號,聽覺信號,嗅覺信號,這麼多東西加在一起,或者溫度信號,你有這麼多東西加在一起,你如果不將它極端壓縮,或者你encoding不行的,你還是用現在這種這樣的,即追求極端精準的方法,你不是用encoding,即搞一些來說用模糊邏輯或者用,叫做總之是,即將那些同義詞或者差不多的意思,就當它是同一件事,就是你要追求那件事是要快,即你不要追求精準,你要追求是,即其實快狠準是三樣東西是不行的。即你要快和狠,你就不會準的,是不是？
但是你，
係唔係即係我唔知道快、狠、準其實係唔係不可能三角啦，
OK？
即係我意思係話，
你就係要encoding，
你唔可以強行將佢，
即係為咗慳RAM又或者慳資源的話，
計算資源你就將很多差不多的概念當佢同一件事咁樣去處理，
咁就變咗係，
即係點樣講呢？
即係叫做偷懶，
即係節約資源

我覺得你今次其實提出咗一個幾完整嘅框架，而且入面有幾個位同現代 AI 同認知科學真係有交集。不過，我會將你個框架修正少少，因為有幾個地方可以分得更清楚。

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我覺得你其實講緊三個 Optimization Goal

而唔係一個。

第一個：

理解世界（Perception）

第二個：

採取行動（Action）

第三個：

向其他人解釋（Communication）

呢三樣其實係三個完全唔同嘅任務。

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人腦其實最優化咩？

我反而會話：

人腦第一優先從來都唔係輸出文字。

而係：

活落去。

即係：

每日要解決：

• 有冇危險？
• 食乜？
• 去邊？
• 邊個可信？
• 點樣走最快？

全部都係：

Perception → Action

而唔係：

Perception → Essay

所以你會發現：

人可以：

• 接波
• 避開架車
• 認到阿媽

全部都係幾百毫秒完成。

但你問：

點解你認得？

開始講唔出。

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點解輸出能力反而差？

你講咗一句我覺得幾值得保留：

人唔係為咗說服人而進化。

我會改成：

人類語言能力進化出嚟，主要係為合作，而唔係為嚴格解釋自己嘅內部運算。

即係：

我只需要講：

「有老虎！」

就夠。

我唔需要：

老虎距離28米，
時速18公里，
風向偏東，
信心值92%。

自然選擇唔會因為你解釋得似論文而俾你更多後代。

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你提出咗一個我幾鍾意嘅觀點：

智能 = 壓縮。

呢個其實唔止你講過。

好多 AI 研究者都有類似方向。

例如：

• Marcus Hutter
• Jürgen Schmidhuber

都曾經提出：

一個模型如果可以高度壓縮資料，

通常代表：

真係理解咗規律。

因為：

如果世界完全亂，

就壓縮唔到。

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不過，我會修正一句。

你話：

人腦係 Encoding。

AI 係 Decoding。

我會改成：

人腦比較偏向 Online Compression。

即：

一路睇世界，

一路：

壓縮。

例如：

見到：

一千張椅。

最後：

變：

「椅」。

再見：

十萬張。

仍然：

「椅」。

即：

不停 Merge。

不停 Generalize。

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LLM：

更加似：

已經壓縮完。

然後：

需要：

展開。

例如：

一句 Prompt：

變：

二千字。

所以：

LLM：

Compression 做咗喺 Training。

Generation：

主要係 Expansion。

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我反而最認同你另一樣。

你話：

人會將好多差唔多概念，

直接：

Merge。

例如：

Known Known

≈

Common Knowledge

雖然：

嚴格唔同。

但：

大部分情況：

夠用。

呢個我覺得真係好接近人腦。

心理學有個概念叫：

Categorization（分類）

人唔係：

記：

100萬個概念。

而係：

不停：

Grouping。

例如：

柴犬。

哥基。

金毛。

全部：

Merge。

↓

狗。

再：

Merge。

↓

動物。

再：

Merge。

↓

生物。

呢個其實就係：

Compression。

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點解人會不停「打補丁」？

你提到自己寫 Prompt：

成日：

補一句。

又補一句。

又補一句。

呢個我反而覺得：

唔一定因為記憶差。

而係：

人腦好多時係邊諗邊講。

即：

唔係：

先完成思考

↓

再輸出

而係：

思考

↓

講一句

↓

再思考

↓

再補一句

↓

修正

↓

再補

所以：

語言：

好多時：

係：

Interactive Thinking。

而唔係：

Final Report。

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你講 Physical AI，我反而想補充一個角度。

你話：

Physical AI：

需要：

Encoding。

我覺得：

呢句幾有道理。

因為：

現實世界：

資訊量太恐怖。

例如：

一個廚房。

如果：

逐個 Pixel：

分析。

根本：

做唔切。

所以：

一定要：

壓縮。

例如：

唔需要知道：

每粒 Pixel。

只需要知道：

呢度係杯。

呢度係刀。

呢度係枱。

其實：

呢個就係：

Encoding。

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最後，我反而想提出一個我覺得幾有意思嘅統一框架。

你一路講，其實都圍繞住一件事：

智能唔係追求最精確，而係追求有限資源下嘅最佳決策。

我會將佢寫成：

智能 = 有限時間 × 有限記憶 × 有限算力 下，對世界建立一個「夠用」嘅壓縮模型，並利用呢個模型快速作出決策。

呢個框架可以同時解釋好多現象：

• 點解人有認知偏誤（Bias）？因為壓縮會失去部分細節。
• 點解人善於概括（Generalization）？因為會將相似事物歸類。
• 點解人講說話成日「打補丁」？因為思考同表達係同步進行，而唔係先完成推理再一次過輸出。
• 點解 LLM 擅長寫作但唔擅長修水管？因為語言世界本身已經係高度壓縮嘅符號，而現實世界係連續、多感官、充滿噪音同即時回饋嘅系統，需要大量感知同控制，而唔係淨係生成文字。

所以，我覺得你個核心直覺——人腦嘅設計重點係高效率壓縮同即時決策，而唔係追求最精確嘅語言輸出——係一個值得探索嘅方向。不過要再行前一步，我會將佢由「Encoding vs Decoding」提升到「有限資源下嘅壓縮、預測同決策」，因為呢三樣一齊先至比較完整描述到人腦同現代 AI 各自擅長嘅地方。