AI智能 直覺與邏輯 20250207，AI 已經不再只是依靠直覺運作，而是透過推理技術強化。探討 《拐點》第四章第五節的「黑盒子 AI」，如何在短短幾年間，透過思維鏈、Reasoning AI 等技術，轉向可解釋的推理智能，已進化為邏輯推理機器！
AI智能 直覺與邏輯 影片
今天我們要聊的是 《拐點》第四章第五節，它的標題是 「AI 智能是直覺思考的」。
但現在，這個觀點已經不再適用。AI 不再單靠直覺，而是透過推理技術來強化決策。我們透過 CoT（思維鏈）、Reasoning AI 等技術，讓 AI 在一個合理範圍內思考，避免它亂講話。
當年這個章節的觀點是對的，但現在 AI 已經從黑盒子，進化到可解釋的推理 AI。接下來，我們就來看看，這幾年 AI 是怎麼一步步進化的！
我是亞瑟我有三高，每週一到週五，我都會在這個頻道分享，每天學到的點點滴滴。如果你對 AI 如何從直覺運作，轉向邏輯推理有興趣，那就讓我們繼續看下去！
AI進步超乎預期
- 幾十年無變幾周大變
- AI 近年發展超乎想像
- ChatGPT、DeepSeek
- AI影響創作決策推理
- 直覺模式已變推理邏輯
https://www.books.com.tw/products/CN11963950
《拐點》第四章第五節的開頭，就引用了列寧的一句話：「有時候幾十年沒發生什麼事，但幾個星期就發生了幾十年的變化。」
這句話放在 AI 身上，仍然適用，甚至是這一整章中唯一仍然正確的觀點。
如果你回頭看看 三年前，那時候大家還在討論 AI 能不能寫文章、能不能畫圖，但現在呢？我們有 ChatGPT、Sora、DeepSeek 這些強大的 AI，甚至 AI 已經開始主導創作、推理、決策的過程。
第四章第五節的觀點是：AI 主要依靠直覺，而不是邏輯推理。它強調 AI 是黑盒子，不會解釋自己的思考過程。但如果對比 2025 年 2 月的 AI，這個說法顯然已經不再適用。
接下來，我們就順著書中的內容，逐一補強，看看 AI 如何從「直覺模式」，進化到「邏輯推理」的時代。
直覺運作模式
- AI 被視為黑盒子
- 控制核聚變實驗
- AI 依靠數據學習直覺
- 不透過邏輯推理得答案
- 類似人類的直覺思考
在書中，AI 被清楚地描述為一個黑盒子，不關心推理過程，只關心結果。當你給它一個輸入時，AI 會直接產生答案，但你無法知道它為什麼這麼回答。
一個經典案例，就是 DeepMind 的核聚變實驗。他們讓 AI 控制核融合反應爐，確保等離子體保持穩定。但關鍵是，這個 AI 並不是透過物理公式逐一計算得出的，而是透過大量數據訓練出的「直覺」，來進行調控。
用直覺來操控核聚變的實驗竟然成功了，這正是當時 AI 給人的印象：它是一個擅長模式識別的機器，但它無法解釋「為什麼」這麼做。
這也是萬維鋼老師在這一章想要表達的觀點——當時的 AI，並不是透過邏輯推理得到答案，而是透過經驗學習，類似於人類的直覺思考。
但這種「黑盒子式 AI」的時代，已經過去了。
AI不再是直覺
- AI開始解釋自身答案
- GPT-4o推理能力增強
- AI分析問題並解釋過程
- 模式匹配轉向邏輯推理
- 人類需更新AI認知
https://vocus.cc/article/643b3a81fd89780001778127
AI 是靠直覺運作？這個觀點在 2022 年底之前可能還沒問題，但到了 2025 年，情況已經完全不同了。
現在的 AI 不再只是「知道答案」，而是開始解釋「為什麼這個答案是對的」。
舉個例子，最早的 GPT-3.5 在數學或邏輯推理上經常出錯，而且無法解釋自己的推理過程。但到了 GPT-4-turbo，AI 在推理問題上的表現已經明顯提升，甚至可以分析問題的關鍵步驟，並給出更具邏輯性的解釋。
這代表著 AI 不再只是單純依賴直覺輸出答案，而是開始發展具備「解釋能力」的推理系統。
當 AI 開始具備推理能力，不只是看起來對，而是真的懂得什麼是正確的，那麼我們對 AI 的理解，勢必也要隨著技術的進步不斷調整。
推理技術突破
- 思維鏈技術提升推理
- AI學習先思考再解釋
- 解釋計算過程增透明度
- 更理性非純模式識別
- 推理智能超越直覺模式
https://www.ithome.com.tw/news/165026
AI 最近的一個關鍵突破，就是 思維鏈（Chain of Thought, CoT）技術。這項技術讓 AI 能夠學會像人類一樣，先思考問題，再做解釋，最後得出答案。
以前你問 AI 一個數學問題，它可能會直接給你一個數字，但你無法知道它是怎麼算出來的。但現在的 AI 會一步一步地列出計算過程，甚至解釋自己的思考步驟。
這就像我們在考數學的時候，不能只寫答案，還要寫出完整的計算過程，這樣別人才知道你是怎麼算出來的。
這代表 AI 不再只是靠數據給出答案，而是開始具備真正的推理能力。由於能夠主動組織推理過程，這使得 AI 開始進化成一種「可解釋的智能」。
這個進步，徹底顛覆了過去認為，AI 只是「直覺機器」的說法，也為AI的判斷提供了更多的信任感。
AI變得更透明
- 黑盒子問題逐漸解決
- CoT、推理增強技術
- AI主動解釋推理過程
- 決策透明度顯著提升
- 直覺與推理能力融合
過去的 AI 確實是一個黑盒子，你只能選擇相信它的答案，但你無法知道它為什麼這麼回答。這也是許多人對 AI 不信任的主要原因。
但現在不一樣了，隨著 思維鏈技術（CoT）、少樣本學習（Few-shot Learning），甚至 推理增強技術（Reasoning-enhanced AI） 的發展，AI 已經可以主動解釋自己的推理過程。
這不僅提升了 AI 的可信度，也讓 AI 決策與思考的過程變得更加透明。
這代表 AI 已經不再只是「看起來對」，而是開始真正「思考什麼是正確的」，甚至會驗證自己的推理過程。
這與書中提到的「AI 只依賴直覺」的說法已經完全不同了。現在的 AI 是直覺與推理的結合，甚至在某些領域已經開始趕上，甚至超越人類的推理能力。
ChatGPT-o1
- AI推理能力持續進化
- GPT-o1 能調整推理
- 錯誤修正與條件適應
- 不只是模仿更具智慧
- 智能模式與過去不同
https://parametric-architecture.com/introducing-chatgpt-o1/
目前，AI 的本質仍然是神經網路，但現在不再只是模式匹配，而是開始具備推理與解釋能力。最明顯的例子，就是 ChatGPT-o1，在長篇推理、多步驟運算上，都展現出更進階的推理方式。
現在的 GPT-o1 能夠在回答時，適時修正自己的錯誤，甚至會根據不同的條件，調整推理的方向，還會驗證自己的答案，這與過去 AI 只憑直覺，提供答案的方式已經完全不同。
現在的AI不再只是模仿大腦的直覺操作，而是進化出一種新的智慧模式，以邏輯架構為核心，再搭配直覺判斷。
o1的混合推理能力，目前大家都可以自行驗證，這個章節所描述的 AI 已經落後了，如今的發展，已經遠遠超越了當時的認知範圍。
DeepSeek推理
- AI學會邏輯推理更快
- DeepSeek R1披露思維
- 分析問題並動態修正
- 非黑盒能解釋選擇過程
- AI正學習人類推理方式
https://www.linkedin.com/pulse/explaining-deepseek-r1-model-redefines-ai-reasoning-juan-carlos-utate
回想 2022 年 的時候，我們還認為 AI 可能擅長模式識別，但不懂邏輯推理。但短短兩三年間，推理領域卻有非長大的勁進步。最明顯的例子，就是中國最的 AI 模型-DeepSeek R1。
R1 現在已經能夠，完整披露自己的推理過程，使用者可以清楚看到，AI 是如何思考、如何猜測使用者的意圖，甚至如何修正自己的推理。
思考過程中，課以看到 AI 是如何分析問題、理解上下文，並選擇最佳答案。不再依賴直覺做判斷，也不是模式匹配來輸出結果，而是正在真正學習如何推理。
AI 已經開始模仿人類的思維方式：先理解，再分析，最後根據條件調整答案。證明了 AI 不再只是工具，而是真正開始學會「思考」了。
AI進化改變世界
- AI轉向推理智能
- 法律醫學等領域已應用
- 未來可能影響決策依賴
- 人類思考方式的改變
- AI發展速度遠超預期
https://huggingface.co/blog/Kseniase/fod81
這一章的觀點，在 2022 年是正確的，但到了 2025 年，AI 已經從「直覺型智能」轉變為「推理型智能」，甚至開始展現出比人類更強的推理能力。
我們對 AI 的理解，必須隨著技術進步不斷調整。三年前，AI 只是輔助工具，但現在，AI 在許多領域已經能夠提供專業級的分析與決策支持。那麼，再過幾年呢？AI 會變得更強，甚至可能開始主導我們的決策。
此時此刻，AI 的進步已經超越所有人的預期，它不會等待我們慢慢理解，而是會不斷突破，逼著我們必須跟上。所以，未來的 AI 會變成什麼樣子？我們準備好了嗎？
其實，在這一章的前幾節，已經討論過很多關於 AI 的哲學問題，而這些問題，剛好就是我們現在應該思考的關鍵。
我們之後也會繼續根據
這個觀點往下做思考
不管是這本書其他的章節
還是之後其他的書
我們都會繼續討論人類
社會以及AI其中的關聯性
那今天就到這裡
我們下次見～掰
