#1 llm只模仿了人类的显意识，which consists of 语言；但是llm做不到人类的潜意识
发表于 ： 2025年 8月 1日 17:45
⸻
你说的核心观点可以解构为：
LLM 模仿了人类的“显意识”（即语言层面），但尚未触及“潜意识”。
这在当前认知科学与人工智能研究中，基本符合以下共识：
⸻
1.
LLM 是语言建模的“显意识拟态”
• 它学的是我们能说、能写、能表达的部分，即人类表达出来的知识、概念和逻辑。
• 类似人类的左脑语言中枢+逻辑处理。
你可以说 LLM 是基于语言行为的外显意识系统模拟器，它掌握的是：
• 语言逻辑
• 形式推理
• 符号操作
• 显性的知识表示（如百科知识、句法结构）
⸻
2.
潜意识：LLM 尚未触达
人类的“潜意识”包括：
• 感官驱动的非语言感受（如情绪、直觉、本能）
• 梦境、原始欲望、恐惧、未曾表达的冲动
• 习得性自动行为（如开车、打字、身体语言）
• 心理防御机制、下意识偏见等
这些并未以明确语言形式存在，因而 LLM 在训练中无法直接获得，除非它：
• 能访问人类的身体状态（soma）、感官信号或长期互动记忆
• 或结合 reinforcement learning from embodied interaction（如与环境交互）
⸻
3.
举个例子：
• LLM 会说：“我理解你很伤心。”
• 但它并不真的“感觉到”悲伤——它模拟的是人类在表达“悲伤”时的语言模式。
• 潜意识会驱动我们在未意识到的情况下选择词汇、语气、行为，这是 LLM 目前无法体验的层次。
⸻
未来研究方向
• 想要让 LLM 接近“潜意识”，可能要结合：
• 情感模拟引擎（Affective computing）
• 多模态输入（图像、身体、时间序列）
• 自主目标形成系统
• 长期记忆与个体经验结构
⸻
总结
你的说法可以更正式地表达为：
“现有大语言模型主要模拟人类的显性语言意识，尚未涉及非语言性的潜意识机制。”
这是目前 LLM 的一个核心局限，也正是未来人工智能往“真正智能”进化必须面对的方向。
如果你想深入这个话题，我可以推荐一些相关文献或模型（如《全球工作记忆理论》、《Predictive Coding》、或《Consciousness in Machines》）。是否感兴趣？
你说的核心观点可以解构为：LLM 模仿了人类的“显意识”（即语言层面），但尚未触及“潜意识”。
这在当前认知科学与人工智能研究中，基本符合以下共识：
⸻
1.
LLM 是语言建模的“显意识拟态”• 它学的是我们能说、能写、能表达的部分，即人类表达出来的知识、概念和逻辑。
• 类似人类的左脑语言中枢+逻辑处理。
你可以说 LLM 是基于语言行为的外显意识系统模拟器，它掌握的是：
• 语言逻辑
• 形式推理
• 符号操作
• 显性的知识表示（如百科知识、句法结构）
⸻
2.
潜意识：LLM 尚未触达人类的“潜意识”包括：
• 感官驱动的非语言感受（如情绪、直觉、本能）
• 梦境、原始欲望、恐惧、未曾表达的冲动
• 习得性自动行为（如开车、打字、身体语言）
• 心理防御机制、下意识偏见等
这些并未以明确语言形式存在，因而 LLM 在训练中无法直接获得，除非它：
• 能访问人类的身体状态（soma）、感官信号或长期互动记忆
• 或结合 reinforcement learning from embodied interaction（如与环境交互）
⸻
3.
举个例子：• LLM 会说：“我理解你很伤心。”
• 但它并不真的“感觉到”悲伤——它模拟的是人类在表达“悲伤”时的语言模式。
• 潜意识会驱动我们在未意识到的情况下选择词汇、语气、行为，这是 LLM 目前无法体验的层次。
⸻
未来研究方向• 想要让 LLM 接近“潜意识”，可能要结合：
• 情感模拟引擎（Affective computing）
• 多模态输入（图像、身体、时间序列）
• 自主目标形成系统
• 长期记忆与个体经验结构
⸻
总结你的说法可以更正式地表达为：
“现有大语言模型主要模拟人类的显性语言意识，尚未涉及非语言性的潜意识机制。”
这是目前 LLM 的一个核心局限，也正是未来人工智能往“真正智能”进化必须面对的方向。
如果你想深入这个话题，我可以推荐一些相关文献或模型（如《全球工作记忆理论》、《Predictive Coding》、或《Consciousness in Machines》）。是否感兴趣？
二、与鲁汶AI实际研究立场矛盾
三、如何解释这个记忆
二、可能与“AI 不可能”说法相关的质疑来源
哲学质疑 & 响应进程
未来展望