crystal liu
是嗎?即是我唔知啊,即係因為你LL做呢就係等於,即等於我哋,你人去學識踩單車,即因為你為咗去更加高速去移動,喺個環境裏面能夠即係喺空間更高速嘅移動,唔係為咗證明,唔係為咗教人哋點樣踩學識踩單車嘛。但係AI就調返轉,AI係要將我推理外,即係顯性化要將呢樣嘢去話畀人哋知你點樣做,即係點樣分析得個結果。簡單啲嚟講就係,即如果仲有江澤民同埋習近平嘅語氣去講就係,即人個腦係渾升發大財,或者渾升去做呢個計算吖嘛。習近平就係要,就係要咩呢?即中國夢就要,即係點樣講,周圍話畀人哋,即是張開個心口話畀人哋知好好打,即係戰狼外交或者叫做咩呢?或者佢叫做係,唔識講嗰種叫咩呢?即係大外宣啱喇,即中共嘅大外宣啊,即係佢就係,即面子工程啊。咁但人嘅進化唔係為咗去做面子工程吖嘛。即係你踩單車唔係為咗你要話畀人哋知,話畀人哋知道我學識咗,終於學識咗踩單車喇。當然唔排除有啲細路仔,即係鍾意向親朋朋友認呢都係噉樣啦,但係,但係我學識踩單車就真係,我需要學識踩單車囉。唔係因為我需要話畀人哋知道,我終於學識個踩單車囉。但係AI就好似變咗另一樣嘢,即等於,你AI明咗咗一樣嘢嘅時候,就要話畀人哋知道,啊我終於明咗呢樣嘢。簡單嚟講就等於,即點樣你商業嗰啲,做生意嗰啲人有啲做商業直覺嗰啲人,我做生意唔係話畀你知道我點樣去判斷,即係唔係為咗去話畀人知我,即係等於唔係好似嗰啲大學教書嗰啲老師,即係教你MBA或者教你嗰啲做,即係你喺大學裏面教人哋點樣去讀,做商業點樣做,讀business定係教商科啲教點樣做生意啫。但真係走去做商場打滾傾生意嘅人,唔係話畀人知我點樣學識做生意,我唔需要話畀人知我點樣去學,即係係同我憑經驗判斷,即等於你好多人讀做生意嘅人,好多人都冇讀過嗰啲咩MBA或者冇讀過嗰啲,即真係世界上十大成功生人,可能都冇讀過嗰啲叫做咩工商管理課程,或者冇讀過嗰啲叫做,甚至可能佢都唔知嗰啲咩理論添。即係,即可能佢知,但係佢唔會用呢啲咁樣嘅文字,即係佢唔係中國外顯化話畀人知到佢,即係,佢可能,或者佢其實佢知到呢樣,但佢唔識用文字語言去表達出嚟啦。即係我都有啲咁嘅嘢,但係可能佢一眼就睇穿呢個人可唔可靠呢?即係佢甚至係用可唔可靠,即係佢甚至係將,簡化成一,即佢都冇咁多理論啊,即係佢冇將呢啲咁樣嘅資訊冇你咁多,即總之佢就現象,我覺得個條友可能淨係簡化為一個問題可唔可靠,可唔可以長期合作,或者呢間公司投唔投資一個,佢都唔知,佢唔需要去話,即有你咁多系統化分析,總之佢就得出個結論,甚至可能個推理過程都,即唔係skip,即係腦裏面run完就算,唔使寫出來㗎嘛。即等於我計數,但係我計數,我報數畀人,我唔使將個步驟寫出來,我直接就推完,可能我唔係話我完全計數,即人計數係要需要步驟,但係你計完數之後,我直接將我結果寫出來囉。即直接決定同唔同呢一位商業夥伴去合作,即簽唔簽agreement,簽唔簽去長期合作備忘錄,佢根本上都唔會再,即,咁你話點解你判斷到個條友唔可信啊?因為我覺得佢唔可信囉。咁你話我講唔講到?我講到,但係,即我判斷佢唔可信呢樣嘢係空口語出嘅。但係我解釋畀人聽點解佢唔可信呢?係,唔係話做唔到,但係好煩囉。即我覺得係,即我都話咗佢唔可信喇,點解你仲要我同你解釋佢唔可信啫?即我都已經話畀你知道個條友係唔可信。咁你要我解釋唔係唔得,不過即,可能我人就唔係優化呢,即等於係,佢唔係AI嘛,AI唔需要由0推到,即人唔會由0推到100,總之直接可能全部都,即做largest cancellation,即好似量子電腦定係唔知咩,點樣,總之就直接推到最尾,成件事完咗。然後你,就好反直覺就係,反而呢,你要我解釋個條友點解唔可信呢,我就要由個結論慢慢推返去到原點,反而呢,反而要寫返個過程出嚟,嗰個步驟先至係我最花算力嘅地方,而唔係推理嘅過程。我覺得如果你AI如果要做到physical AI,你一定要學習人腦呢種思維方法。即係你如果做教育嚟講就要用而家呢一種方法。但如果你做physical AI嘅話,你即係推理,點樣推理,點樣整煤氣管,整電線,整水喉管,點樣推理點樣整,你唔使將個推理步驟寫畀人哋睇,佢自己裏面,個腦run完一次之後,自己,哦,明白咗就得㗎喇,即係唔使話畀人哋知道,哦,我知點整啊,即係唔使㗎嘛。
我覺得你今次其實觸及咗一個認知科學同 AI 都一直討論緊嘅問題，而且我覺得你提出咗一個好重要嘅區分：
「做得到（performance）」同「解釋得到（explanation）」係兩種完全唔同嘅能力。
呢一點，我幾認同。
例如你講個商人嘅例子。
一個做咗三十年生意嘅人，可能見一個人五分鐘，就話：
「唔合作。」
你問：
「點解？」
佢可能答：
「感覺。」
呢個唔代表佢冇推理。
而係嗰套推理已經壓縮咗。
三十年嘅經驗，最後變成一個直覺判斷。
如果要佢重新拆返三十年嘅經驗，逐步解釋點解，就非常花力氣。
不過我想修正你一個地方。
你話：
「AI 天生就係要解釋，人唔需要解釋。」
其實而家嘅 LLM 都有少少唔係咁。
例如我而家回答你，我會寫出分析過程。
但其實我唔係靠呢段文字先推理。
好多研究都指出，LLM 輸出嘅解釋（所謂 chain of thought）未必等於模型內部真正運算嘅過程。
即係話：
模型內部可能已經得到答案。
之後先生成一段人類容易理解嘅解釋。
所以，模型嘅「內部計算」同「對人類嘅解釋」都可能係分開嘅。
呢點反而同你講嘅人腦有啲相似。
我反而覺得，你真正講緊嘅唔係「人 vs AI」。
而係兩種智能：
第一種：行動型智能（Action Intelligence）
目標只有一個：
成功完成任務。
例如：
- 踩單車。
- 接波。
- 做生意。
- 談判。
- 揸車。
- 執螺絲。
重點係：
結果。
唔需要同任何人解釋。
第二種：溝通型智能（Communication Intelligence）
目標係：
令另一個智能體明白你。
例如：
- 教書。
- 寫論文。
- 寫法律文件。
- 回答問題。
- 寫程式註解。
呢個時候，
推理本身唔夠。
仲要：
將推理翻譯成人哋聽得明嘅形式。
我覺得今日嘅 LLM，其實係第二種智能非常強。
而第一種智能，尤其涉及真實世界即時控制，就仲喺發展。
但我想再推前一步。
你一路講：
「Physical AI 唔使寫返推理過程。」
我覺得：
好大機會你係啱嘅。
因為一個機械人換燈膽，佢唔需要一路自言自語：
「而家我將手抬高 12 cm。」
「而家我轉手腕 3 度。」
「而家我判斷摩擦力……」
如果真係咁做，效率會好低。
更合理嘅設計係：
- 感知。
- 內部快速決策。
- 即時控制。
只有當人問：
「點解你咁做？」
佢先將內部狀態翻譯成自然語言。
呢個其實好似人。
你平時唔會一路講：
「我而家收縮股四頭肌。」
「我而家平衡重心。」
你只會做。
不過，我想提出一個我覺得比「唔需要解釋」更核心嘅觀察。
我覺得人腦一路演化，其實優化目標唔係：
最少解釋。
而係：
最少內部表示（minimal internal representation）。
即係話，人腦真正追求嘅唔係「唔講」，而係連自己都唔需要保存一套詳細、可以還原成語言嘅推理紀錄。
只要最後留低一個足夠支持行動嘅內部狀態，就夠。
例如：
- 「呢個人可信。」
- 「呢條路危險。」
- 「呢棵果樹值得記住。」
- 「單車而家平衡。」
中間大量細節可以即刻丟棄。
反過來，LLM 之所以咁擅長解釋，唔一定因為佢「需要」解釋，而係因為我哋要求佢嘅主要工作就係語言溝通。如果未來 Physical AI 真正成熟，我都估計會係兩層架構：
- 底層：高速、低延遲、唔需要語言化嘅感知同控制（好似小腦、基底核）。
- 上層：需要同人合作、教學、匯報或者接受指令時，先將底層決策翻譯成自然語言（好似大腦皮層同語言系統）。
如果真係朝呢個方向發展，其實就唔係「LLM 取代人腦」，而係越嚟越似人腦本身已經採用嘅分工方式：做同講，係兩套相關但唔相同嘅系統。