清华教授教你如何跑赢AI:人类有限的注意力该如何分配?
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2025-07-02 22:01:42
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《通用人工智能:认知、教育与生存方式的重构》,刘嘉 著,中信出版集团出版

我们正经历一场前所未有的智能跃迁。人工智能带来的,远不止于技术革新,更是一场深刻重塑人类认知、教育与生存方式的范式转移。

这场跃迁的关键,不在于技术会走多远,而在于人类如何重新认识自我。当知识不再稀缺,学习的意义何在?当智能无处不在,智慧的栖身之所又在何处?当工具变成智能体,人的核心价值又该如何彰显?

清华大学基础科学讲席教授、清华大学心理与认知科学系主任刘嘉,站在历史的交汇点,以独特的跨学科视角,深入解析通用人工智能的演化路径与底层逻辑、语言如何承载认知,以及人类能力结构如何在新时代被重新定义。

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GPT的T,指的是Transformer,其最核心、最精妙之处就是“注意力机制”。它会对一段文本中每个词语与其他所有词语之间的关系进行评估,计算出它们之间的关联强弱程度,从而捕捉信息之间的相互关系,以实现高效而精准的信息处理。所以,学习的本质也是注意力分配的艺术。

我们所处的世界彼此相连,而非孤立随机。在物理层面,世界由物质和能量组成,它们之间不断地相互作用,形成复杂而稳定的秩序。在生命层面,物种之间通过复杂的生态网络连接起来,生态链中每个环节互依互存,任何个体的变化都可能引发连锁反应。在人文社会层面,每个人看似独立,但无时无刻不在通过沟通、情感联结与社会网络交织在一起。文明的存续与演化,来源于人与人之间频繁而有序的互动。

英国诗人约翰·多恩说:“没有人是一座孤岛,可以自全……任何人的死亡都是我的损失,因为我是人类的一员,因此不要问丧钟为谁而鸣,它就为你而鸣。”美国行为科学家阿莫斯·特沃斯基也说:“人不复杂,复杂的是人与人之间的关系。”

应当如何分配注意力来认识我们所在的这个世界呢?

第一,注意高质量的数据和人。在机器学习领域,有一个广为人知的第一性原理:“垃圾输入,垃圾输出。”再多的参数,再强大的算力,如果输入的数据质量低下,最终训练出来的大模型也必然表现糟糕。所以,OpenAI在训练初期便严格把控数据质量,选用了维基百科、经典书籍、科研论文、优秀代码和高质量互联网内容作为注意力处理的信息。这些精心挑选的材料构成了GPT的认知基座。

截至2024年6月,我国短视频用户数量达到10.5亿,占整体网民的95.5%,人均每天观看时长约151分钟。而阅读用户只有短视频用户的一半,人均每天阅读时长只有23分钟。AI在学习,人类却在沉迷。

真正与注意力门当户对的是高质量的数据集和人。在进入某个领域前,首先精心构建你的数据集:谁是这个领域的权威,哪些书、线上课程是这个领域的经典,哪些工具能让这个领域的抽象知识变得具象清晰?之后,阅读入门材料快速建立对这个领域的基本认知;接下来,对经典或权威的书籍或教材进行深度学习,建立完善的知识框架;最后,通过专业研究文献并与专家或AI互动交流,拓宽和深化自己的认知边界。

图源:视觉中国

第二,注意实例而非规则。符号主义给AI以规则:“如果一个动物有尖尖的耳朵,胡须明显,并且眼睛在夜间能反光,那么它是猫。”这时,狐狸、猞猁、浣熊和狼也会被符号主义AI识别成猫。而联结主义只给AI猫的图片,各种各样猫的图片,让注意力在海量的数据中主动探寻其中蕴含的模式和规律。前者是授人以鱼——人类先提取特征,然后把特征喂给AI,即人类向AI输入人类学习的结果,AI只需要记忆,正所谓前面有多少智能,背后就有多少人工。后者是授人以渔——没有工程师总结的规则,只有精心挑选的实例,让神经网络自己学习,让它自己去充分挖掘全部可能,因为“足够大的神经网络当然无所不能”(计算软件Mathematica的创造者史蒂芬·沃尔弗拉姆语)。学会放手,效果反而惊人。

孩子的大脑,也如一个刚刚初始化的大模型,有极大的参数空间等待优化。与其告诉他人生道理,不如给他精选的样例,让他通过自己的探索得到答案。这就是认知心理学家和教育心理学家杰罗姆·布鲁纳在其经典著作《教育过程》中提出的范例教学,又称归纳式教学。

在数学教学中,教师给出一系列完整解题步骤的例题,学生通过分析示例主动理解数学概念和方法,而不是教师直接讲解抽象的数学公式;在语文教学中,教师让学生通过反复接触大量语言样例归纳语法规则,而非直接灌输语法规则。这种方法不仅能加深理解,还更易于将其迁移到新的问题或情境中。

所以,孩子在成长过程中碰到的每一个难题,都不妨看作一次有意义的训练样例,父母无须立刻给出结论或答案,要让孩子自己去观察、体验、比较、反思,从中找到自己的道。放弃说教,“给予注意,学会陪伴”,这才是养育孩子的黄金法则。

成人也是如此。初等教育和高等教育赋予我们的道理如同预训练阶段的基础知识,它们在大脑中构建了认知的底层模型,却不足以直接指导我们应对真实复杂的生活场景。生活真正考验我们的是具体情境中的决策能力,而这种能力恰恰来自后续不断的微调和强化学习。

例如,面对亲密关系中的冲突,书上说“要理解对方,包容不同观点”,但这样的抽象道理并不能让我们解决冲突;只有去倾听、去表达、去调节情绪,然后根据对方的反馈微调和优化我们“人际交往专家模块”的参数。所谓“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,这样,我们才不会陷入“懂得了很多道理,依旧过不好这一生”的局部最优陷阱。

第三,注意也是遗忘。学习的本质,是对知识体系的优化。大模型像一个捡破烂的拾荒者,无差别地记忆所有接触的信息。而人超越大模型的,是其所独有的“选择性遗忘”:有意识地强化对重要知识和场景的记忆,同时主动遗忘那些低效甚至有害的信息。所以,积极的遗忘并非失败,而是一种认知优化的策略,它可以让宝贵的注意力聚焦于那些真正有价值的信息和故事。《洛丽塔》的作者弗拉基米尔·纳博科夫说:“你所领悟的人生真理,皆是你曾付出代价的往事。”

图源:视觉中国

在学习过程中,选择性遗忘就是“先做加法,再做减法”的思维模式。为策划一个项目,我们会收集大量的信息,做大量的调研,努力将各种可能性都纳入考虑范围。这是必要的第一步,即先做加法。越接近决策阶段,就越需要精准地做减法,选择性遗忘。比如,关于一款新产品,我们最初想法无数:既要满足市场需求,又要成本可控;既要功能强大,又要操作简单;既想满足年轻人的需求,又不愿放弃中年人市场。但是,真正的产品设计者,要敢于主动“遗忘”那些充满吸引力但干扰产品核心定位的冗余信息,从而将注意力分配给真正的核心。设计师迪特·拉姆斯曾说:“好的设计不是堆砌更多的功能,而是敢于删去多余的东西。”遗忘,也是注意力分配的艺术。

生活中,我们有时会情绪低落,这可能是因为过去一些不愉快的经历:或许是一次失败的考试,一次刻骨铭心的分手,甚至是朋友无意中的伤害。这些不愉快持续侵占和消耗着我们的注意力,不断地唤起痛苦的记忆,让我们陷入“身在当下,心在过去”的困境而无法自拔。选择性遗忘不是强迫忘记这些不愉快,或者逃避甚至否认它们曾经发生。选择性遗忘是承认,是接纳——承认它们确实已经发生,无法更改,接纳它们曾给自己带来的伤害。但是需要明白的是,它们并不必然定义我们现在以及未来的人生。

心理学家卡尔·荣格说:“我们无法改变过去的事实,但我们可以改变看待这些事实的态度。”只有当我们真正接纳了这些痛苦的经历,允许自己放下情绪上的执着与执念,过去的负面经历才会与我们握手言和,逐渐淡去;唯有这样,注意力才会回归当下,回归我们能掌控的事情上。于是,我们重获内心的平静与自由。

遗忘,既是告别,也是起航。

——本文摘编自《通用人工智能:认知、教育与生存方式的重构》

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