AI自我意识测试 ｜ 杂谈

前言

        由于我的通勤路线较长，我利用清晨头脑清醒、思维最为敏捷的时刻，整理出了以下随想。这段通勤路上的时间，仿佛成了我与自己对话的宝贵空间，让我有机会深入思考日常生活中的点滴，以及那些平时可能无暇顾及的问题。从工作的困惑到生活的琐碎，再到对未来的憧憬，这些随想不仅帮助我梳理了思绪，也激发了我对周围世界的更深层次理解。在这个过程中，我意识到，即便是最平凡的通勤之路，也能成为自我成长和灵感迸发的源

举例说明：

        在一个特定情境下，AI机器人需在信息有限且不依赖预先灌输知识的情况下，自主乘坐公交车完成上下班的通勤。具体信息条件如下：

上班路线信息：

• 公交车牌信息

• 上车站点名称已知，但具体位置不明（同一站点存在两个相距100米的公交牌，且公交牌上无详细线路信息）

• 下车站点名称已知

下班路线信息：

• 公交车牌信息

• 上车站点唯一且明确

• 下车站点名称已知

特别说明

• 上班与下班路线可能不完全相同，两者之间的差距可能达到500米。

个人体验分享        我曾亲自尝试在忘记路线的情况下，通过自我思考和探索，花费了约100元及两天时间，最终成功实现了自主通勤。

接下来，让我们看看国内的大模型会如何回应这一挑战，并从中思考AI是否具备自我进化的潜力。

问

 某1-AI模型回答

某2-AI模型回答

某2-浅度思考回答

某3-AI模型回答

某4-AI模型回答

国内模型

        我个人认为，目前国内AI尚未达到真正的自主思考层面。即便在不计成本的前提下，某些任务人类可能仅凭直觉或创造性思考在一天内就能完成，但AI仍然受限于逻辑框架内进行推理。它们依据预设的逻辑规则和算法来解决问题，虽然高效且精确，但缺乏跳出逻辑框架、进行原创性思考的能力。换句话说，AI的思考过程更像是逻辑运算的集合，而非真正意义上的自主、灵活的思考。这表明，尽管AI在许多领域取得了显著进展，但在实现真正的自主思考和创新能力方面，仍有很长的路要走。

某1国外-AI模型回答

某2国外-AI模型回答

fuck...fuck...fuck...不给访问，搞了老半天......

结论

        在解决逻辑问题时，一个有效的策略是先暂时摒弃固有的逻辑思维框架，随后再结合逻辑来寻找答案。这种转换视角的方法往往能带来意想不到的突破，使问题在一天之内就能得到解决，关键在于方法的转变。

具体实践策略如下

1. 出租车直达法：当选择乘坐出租车时，一旦车辆到达上车地点，便直接前往公司，这种直接的方式能够迅速确认并熟悉通勤路线，有效避免上班迟到，实现快速且高效的通勤。

2. 观察调整法：若选择在固定地点等待公交车，当车辆到达并确认路线正确时，则直接上车前往公司；若路线不正确，则通过观察公交车的停车位置，迅速调整策略，选择打车前往公司。这种方法同样能在一天之内有效解决问题，展现出灵活应变的能力。

在探索过程中，我们发现了一个有趣的现象

        面对不确定信息时，过多的信息有时会让AI感到困惑和不知所措，反而限制了问题的解决。相反，当提供的信息较少时，AI往往能更加专注于问题的核心，利用有限的线索进行推理和判断并放弃逻辑思维框架，有时反而能更快地找到问题的答案。这提示我们，在处理复杂问题时，保持清晰的思路和灵活的思维方式至关重要。

作者介绍：

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