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大模型為什么會“突然變聰明” 從一個中學公式說起

2026-06-12 14:04:28來源：光明網關鍵詞：人工智能人工神經網絡閱讀量：20883

導讀：人工神經網絡的最小單元也是“神經元”。每個人工神經元接收若干輸入信號，對這些信號進行加權求和，再通過一個激活函數決定是否“放電”輸出，并且實現非線性表達以表征現實世界的復雜。

　　人們第一次真正感到震驚，往往不是在聽到“人工智能又贏了”的新聞時，而是在親自和一個大模型對話之后：它能寫詩、能解題、能反駁你的邏輯，甚至能察覺你話語背后的情緒。這種聰明，究竟是從哪里來的？

　　從中學公式說起

　　理解大模型，不妨從一道中學數學題入手。

　　我們都學過一次函數：Y=aX+b。這個公式的本質，是用兩個參數——斜率a和截距b——去描述一種規律。當通過已知數據“學習”到了a和b的具體數值后，給出任意一個輸入X，就能輸出Y。

　　這正是“模型”的本義：對現實世界某個方面進行簡化和抽象的描述，用數學公式或方程來表示。

　　但現實問題遠比一條直線復雜。當科學家面對語音識別、圖像理解、語言對話這類復雜問題時，簡單的線性公式根本無能為力。于是，他們想到了一個更有野心的方案：模擬人類大腦的信息處理方式。

　　神經網絡：給機器裝上“數字大腦”

　　人類大腦由數百億個神經元組成，神經元之間通過突觸相互連接，構成極其復雜的信息處理網絡。科學家參照這一結構，設計出了“人工神經網絡”(Artificial Neural Networks)。

　　科學家參照人類大腦，設計出“人工神經網絡”(Artificial Neural Networks)

　　人工神經網絡的最小單元也是“神經元”。每個人工神經元接收若干輸入信號，對這些信號進行加權求和，再通過一個激活函數決定是否“放電”輸出，并且實現非線性表達以表征現實世界的復雜。成千上萬個這樣的神經元按層次組織起來，就形成了包含輸入層、隱藏層和輸出層的神經網絡。

　　以車牌識別為例：一張車牌圖像輸入后，輸入層負責接收像素數據，中間的隱藏層逐層提取邊緣、紋理、字符等特征，輸出層最終判斷出對應的字母和數字。這套結構能處理的復雜度，遠超任何一個線性公式。網絡中成千上萬個神經元之間的連接權重，就是成千上萬個需要尋找的模型參數“a”和“b”。

　　但神經網絡真正的飛躍，來自一個2017年被提出的劃時代架構——Transformer。

　　Transformer：解放并行運算的關鍵

　　在Transformer出現之前，傳統神經網絡處理語言時，必須像串行電路一樣，一個詞、一個詞地按順序處理。這不僅導致計算速度慢，而且由于“記憶力”有限，模型很容易遺忘前面的長文本內容。Transformer引入了一種叫作“自注意力機制”(Self-Attention)的結構：在處理每一個詞時，模型能同時“看到”句子中的所有詞，計算它們之間的相互關聯(權重)，同時它支持并行運算。

　　Transformer引入了一種叫作“自注意力機制”(Self-Attention)的結構

　　這就好比，傳統方法是逐字朗讀一篇文章再理解，而Transformer是把整篇文章平鋪開，一眼掃過，同時捕捉全篇詞與詞之間的微妙關系。效率和性能都得到了顯著提升。

　　從數學本質看，大語言模型仍然是一個“概率預測模型”——根據已輸入的文本，計算下一個詞出現的概率分布，然后選出概率最高的詞輸出。這個“文字接龍”的原理看似簡單，卻在規模擴大后催生了驚人的智能。原因就藏在一個被稱為“規模定律”的發現里。

　　規模定律：暴力美學的勝利

　　科學家通過大量實驗發現了一個簡潔而震撼的規律：大語言模型的性能，與三個核心變量之間存在極其穩定的冪律關系，這三個變量是：

　　模型大小：神經網絡的參數數量，即網絡中所有“a和b”的總規模。

　　數據量：訓練語料的詞元(Tokens)規模；

　　算力：訓練所需的總浮點運算量(FLOPs)；

　　這三個變量任意一個持續增長，模型性能就會相應提升，而且這種提升關系非常穩定，可以被精準預測。換言之：只要持續投入資源，把模型做得更大、喂給它更多數據、提供更強算力，性能就一定會提高。

　　規模，是通往智慧最可靠的路徑。

　　涌現：智能的“相變”

　　但規模帶來的不只是線性、勻速的進步，還有一種更令人驚訝的現象——涌現(Emergence)。

　　當模型規模(參數量或算力投入)跨過某個關鍵的臨界閾值時，一種此前完全不存在的能力，會突然爆發式地出現。在小規模時，模型可能完全無法完成復雜推理、寫代碼或理解幽默，表現接近隨機亂猜；而一旦規?？邕^臨界點，模型突然就能做到了——理解長篇文章、進行多步邏輯推演，甚至“零樣本”完成從未見過的任務。

　　這種現象，極像物理學中的“相變”。

　　水在0℃以下是冰，固態而堅硬；隨著溫度升高，一旦跨過0℃的臨界點，它就變成了流動的液體。冰并沒有“慢慢變濕”，而是在某個臨界點發生了本質的躍遷。智能也是如此，在特定規模下，它發生了本質變化，涌現出通識推理、反思能力、零樣本學習等此前不具備的能力。

　　正是這一發現，讓整個人工智能領域意識到：大語言模型不是“一個更大的搜索引擎”，而是一個在特定規模下，能自發涌現出高級認知能力的全新技術范式。

　　算力成為新的生產力

　　理解了規模定律和涌現，就能理解為什么算力在今天變得如此關鍵。

　　如果說工業時代的核心生產力是電力，煤礦和天然氣是燃料，發電廠是轉化機器，輸電線路是傳輸網絡，那么在智能時代，數據就是新的燃料，算力平臺就是新的發電廠，大模型是將數據濃縮為知識和數字資產的轉化裝置，而最終輸出的智能，正在滲透到金融、醫療、交通等千行百業。

　　這種滲透，推動了AI從“感知”向“認知”的范式轉變。過去，AI擅長識別圖像、翻譯語言；現在，它開始真正“理解”世界。

　　但理解，終究還停留在數字空間。智能如何走出屏幕，走進物理現實，去觸摸世界、搬運物品、真正陪伴人類？——這就是具身智能試圖回答的問題。

　　（本文系浙江大學教授、博士生導師、浙江大學具身智能感知與控制實驗室(ZEAL Lab)負責人、中國儀器儀表學會科普專家、浙江省儀器儀表學會監事長侯迪波在“智感世界·儀創未來”系列科普直播之從感知到控制：讀懂具身智能新科技的主題分享，光明網記者肖春芳整理）

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