69、AI进阶高段问题

引言

近年来，人工智能（AI）技术迅速发展，研究者们对其未来充满了期待。AI在学习速度和知识广度上的优势令人感叹，但与此并行的却是实际应用中的一些不足。在与Grok的交流过程中，我发现虽然它在特定提示下展现了惊人的能力，但在实际学习和进步方面却停滞不前。

AI的结构与叙事能力

目前，AI在系统结构和叙事条理性方面已经取得了显著的进展。这种结构能力使得人工智能能够理清复杂的信息，并进行有效的处理。例如，在生成文本时，AI能够按照逻辑顺序排列思想，并创造出具有一定深度的叙事。GROK对自己的分类能力很自信，当我亮出财富的概念后它承认自己差距巨大。

分类能力的不足与挑战

对AI来说，分类能力是理解信息和做出推理的重要基本技能。通过与Grok的交流，发现它在应对分叉的方法和交叉的原则时表现得比较疲软，这使得它缺乏从纷杂的现象中抓住关键点。这制约了其能力的提高。

结论与展望

AI研究缺乏高水平的哲学家参与表现得很明显，大方向就错了。

分叉是演绎逻辑应用的一个窍门；交叉是一种技术，背后需要分类能力的支持。学科交叉在近些年来很是热门，但努力的结果是并没有展示期望的结果，这是因为交叉技术存在问题。