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

[水波纹]

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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：

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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）

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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）

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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。

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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

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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？

[heteroclinic]

哲学课上讲人是社会关系的总和。是开放系统的问题，要用社会科学的方法。
作为前苏联人炒木司机可能并没有说智能就是语言符号的关系，LLM看起来认为符号的迭代就是智能，我觉得炒木司机说的是语言，我不知道他是否也真么理解智能。

社会科学的方法，包括政治，宗教，文学。。。

[heteroclinic]

欧洲的大学很多有天主教背景，
如果你愿意多想一点的话，不难理解更深层次的pw struggle.
对我没什么好处，坚决反对。

[heteroclinic]

有一种说法，鲁汶的学者认为人工智能是不可能的。我无法找到证据支持或反对这一说法“鲁汶的学者认为人工智能是不可能的”。这个人20年前在鲁汶学习人工智能。
ChatGPT said:

这个说法——“鲁汶的学者认为人工智能是不可能的”——听起来像是一种个人记忆、片面印象或断章取义的表达，而非一个可查证的正式立场或学术观点。我们可以从几个角度来分析这个说法的背景与可信度：
一、可能的来源与误解
1. 哲学传统的影响（鲁汶的天主教背景）

鲁汶大学长期受到现象学、伦理学和神学传统的影响。部分哲学系或伦理学者，尤其是受胡塞尔、梅洛-庞蒂、汤姆主义等思想影响的学者，可能会对“机器是否能真正具备意识或意图”提出质疑。

但这类质疑并不等于否定人工智能作为技术的可行性，而是属于“强人工智能”（Strong AI）层面的哲学讨论。即：

弱AI：可以完成任务（如图像识别、语音识别），大家普遍接受；

强AI：是否真的具有人类意识和自我，这在哲学圈有激烈争论。

鲁汶学者中可能有人质疑强AI，但这不等于他们“认为AI不可能”。
2. 早期AI学者的技术怀疑

20年前（大约2005年前后），人工智能正处于从“专家系统”到“统计学习”的过渡期。许多学者（不仅在鲁汶）对当时的AI局限性感到沮丧，例如：

过于依赖规则，缺乏泛化能力；

缺乏现实世界的鲁棒性；

训练数据匮乏或处理能力不足。

因此，那位曾在鲁汶学习的人，也许曾听到某位教授对AI发展方向、愿景或局限性提出批评或质疑，从而误解为“鲁汶的学者认为AI不可能”。
二、与鲁汶AI实际研究立场矛盾
1. 鲁汶长期设有人工智能专业

鲁汶大学的“Master of Artificial Intelligence”成立于1988年，是欧洲最早设立AI硕士项目的大学之一。

每年培养大量国际学生，课程内容涵盖机器学习、自然语言处理、计算神经科学等前沿领域。

2. 著名AI学者与研究机构

如 Luc De Raedt 教授：欧洲机器学习和数据挖掘领域领军人物之一，长期推动可解释AI与符号-神经混合模型。

鲁汶大学是欧洲AI研究网络 ELLIS 和 Flanders AI 的重要成员。

成立了 Leuven.AI 跨学科研究中心，有300多名活跃研究人员。

这些都明确说明：鲁汶大学对人工智能的投入、信心和成果是持续且深远的。
三、如何解释这个记忆

“鲁汶的学者认为人工智能是不可能的” 这句话可能反映的只是：

某位教授在课堂上讲述“强AI的不可能性”；

某种技术路线在当时（比如符号主义AI）遭遇瓶颈；

某个学术圈内部对AI hype 的批判性讨论；

或者仅是个人经历中形成的情绪化总结。

它并不代表鲁汶大学整体的立场或历史事实。
总结
项目 说明
是否有证据表明“鲁汶否定AI”？ 没有，且与其研究历史和成果相矛盾
是否有学术上的怀疑主义声音？ 有，但通常是哲学或方法论上的
鲁汶是否长期支持AI研究？ 是，自1980年代起持续投入，至今为欧洲AI重镇
如何看待该说法？ 很可能是片面印象、误读或特定学者观点被放大

如果你愿意，我可以帮助查找那个时期（约2000–2005年）在鲁汶AI项目中任教的主要教授及其学术观点，从而更精准地“还原现场”。是否需要我做这个追溯性查找？
You said:
yes pls
ChatGPT said:

根据我查到的资料，并没有发现有人在鲁汶大学公开或正式地表达“人工智能不可能”这样一个整体立场。然而，确实存在一些哲学家或计算机科学背景的学者对人工智能的某些层面提出了深刻质疑，尤其聚焦在“强人工智能”（strong AI：即机器具备与人类同等意识和思维）是否可实现这一点。
一、鲁汶 AI 研究的主流立场与历史

鲁汶从1967 年起就有 AI 重要先驱讲学，了如 Widrow 的早期神经网络研究到 1988 年建立 AI 硕士课程，一直到 2020 年启动交叉学科 AI 平台 Leuven.AI 等，代表其对人工智能技术发展持坚定支持态度。
Leuven.AI

Luc De Raedt 于 1986 年开始引领机器学习研究，随后组建欧洲领先的机器学习团队。且鲁汶承担 FAIR 与 ELLIS 等欧洲 AI 旗舰计划。
Leuven.AI

这些都说明：鲁汶整体是积极推动 AI 技术及其应用的。
二、可能与“AI 不可能”说法相关的质疑来源
1. Roger Vergauwen（哲学系）

在鲁汶哲学中心开设“AI 的哲学”课程，探讨“机器能否真正思考？”、“机器是否可能具有意识？”、“机器能否算活着？”等核心哲学问题。课程明确探讨“AI 的极限”而非否定 AI 整体存在。
vaia.be+2Leuven.AI+2Leuven.AI+2

Vergauwen 推动的博士研究项目，如“从现象学角度探讨强 AI 所依赖的意识概念是否合理”，强调“强 AI”的哲学挑战。
Leuven.AI+1Leuven.AI+1

2. Lode Lauwaert（技术哲学与 AI 伦理）

担任“伦理与 AI”研究职务，对责任归属、自动武器（LAWS）等问题提出批判性分析，关注技术限度与社会伦理冲突。
linkedin.com+8hiw.kuleuven.be+8Leuven.AI+8

其著作（如 Artificial intelligence and responsibility）质疑 AI 系统在伦理、法律层面的实现可能性及其局限。
hiw.kuleuven.be

3. Torben Swoboda（哲学博士研究者）

与 KU Leuven 哲学中心及哲学技术伦理团队合作，对“强化学习是否能满足伦理决策框架”的适应性提出怀疑。最近还参与对广泛存在于 AI 风险论中的争议立场的分析。
hiw.kuleuven.be
papers.ssrn.com

三、综合分析与解释
维度 距离“AI 不可能”说法 实际立场及背景
鲁汶 AI 技术路线 否认 长年推动 AI 教育、研究与应用发展
哲学层面对“强 AI”可行性 存在质疑 探讨意识、思维、自我等哲学难题
特定技术路径的限制批判 曾存在 如旧专家系统的局限、弱统计模型的泛化性问题
你个人记忆中的讲座、观点 有可能是某位教授说法 倾向是强 AI 质疑被误解为整体抵制
总结

鲁汶大学作为机构，并不否定“人工智能”本身，它从技术层面推动机器学习、视觉识别、联邦学习等多个领域的发展。

但在“强 AI”（达到或超越人类意识与思维的人工智能）这一层面，哲学与伦理领域的学者确实提出批判性质疑和辩论。

那位 20 年前在鲁汶学习 AI 的个体记忆，很可能是从某场哲学课或某位教授的论证中，听到了“强 AI 不可能”这一结论性的说法，从而产生了“鲁汶学者认为 AI 不可能”的印象。

如果你能提供更多细节信息，比如那位教授的名字、讲座主题、年份（大约哪一年）、课程类型（哲学 vs 计算机科学），我可以进一步检索相关联邦材料，帮你还原当时的语境和完整逻辑。需要继续深入查找吗？

[heteroclinic]

继续，同时，总结一下以上的批判是否得到了回答或改进。当前AI 研究的成就，局限与展望。
ChatGPT said:

好的，我继续为你梳理：
一、对“强 AI 不可能”的批判是否得到了回应或改进？
哲学质疑 & 响应进程

鲁汶大学的哲学与伦理研究人员（如 Roger Vergauwen、Lode Lauwaert、Torben Swoboda 等）在“机器是否能真正思考或具有意识”的问题上提出过严肃质疑，这属于“强人工智能”的哲学层面探讨，而非否定 AI 技术本身
Leuven.AI+1KU Leuven+1
。

Vergauwen 教授 的课程明确围绕“机器能否思考”“意识机器是否可能”“AI 的极限”这些命题展开，而并非宣称“AI 无法实现”
Leuven.AI
。
Lode Lauwaert 及其 AI 与伦理研究小组关注 AI 带来的“生存风险”“环境伦理”“跨文化伦理”等问题，通过研究推动“可信赖、可持续”的 AI 应用
KU Leuven
。

这些哲学层面的质疑促使鲁汶内部形成一种回应机制：

在 Leuven.AI 平台设立“Ethics & AI”研究方向，融合技术与伦理，对“强 AI”可能性进行更细致探讨，并推动弱 AI 在安全、可解释、可控制方向持续改进
Leuven.AI
KU Leuven
。

举办跨学科研讨会议（如 2024 年“AI Risks”国际会议），专门分析深层次风险与治理方案
Departement Computerwetenschappen+3KU Leuven+3arXiv+3
。

技术与应用层面的持续发展

技术研究层面，鲁汶在机器学习、医疗影像 AI、法律文本挖掘等方向取得突破。例如：

在肿瘤研究中，AI 被用于早期诊断、放疗规划优化等，推动诊疗效率和准确度显著提升
KU Leuven Stories
。

计算机视觉、语义挖掘、联邦学习等方向在 Leuven.AI 内持续深化，技术能力与现实价值不断提升
Leuven.AI+1Leuven.AI+1
。

因此，那些最初质疑“AI 极限”的思想，已在鲁汶内部得到正视，并通过伦理框架设计、安全技术发展、跨学科合作等方式得到回应与改进。
二、当前 AI 研究的成就、局限与未来展望
✔ 主要成就

医疗 AI： 在 Leuven Cancer Institute 等机构的推动下，AI 在癌症诊断、放射治疗规划、个性化医疗方案方面取得显著应用成效
KU Leuven Stories
。

自然语言处理与法律 AI： 如 Marie‑Francine Moens 导师团队在信息抽取、辩论挖掘、情感分析等方向成果丰硕
Wikipedia
。

可解释、可公平 AI： Lauwaert 等人推动全球通用可解释 AI 术语标准化，参与伦理治理规范研究
KU Leuven
。

⚠ 局限性

强 AI 的哲学挑战： 机器能否具有意识，是否可以达到人类心智的复杂性等仍存争议，这类问题目前仍是无解命题
Leuven.AI
Wikipedia
。

AI 公平性的本质限制： 现有技术方法仍难根除偏见，有研究指出“fairness”模型存在内在张力和技术上的悖论
arXiv
。

伦理可解释工具的局限： 有研究警示“解释”机制可能给出误导性安全感，未必真正解决根本价值偏差
arXiv
。

同行评审与技术氛围压力： AI 研究发表快速增长，质量控制面临挑战，科研公正与持续性成为新议题
AAAI
。

未来展望
▶ 跨学科协同：

Leuven.AI 致力于进一步融合技术、哲学、法律、环境科学等领域，打造综合治理与创新框架
Leuven.AI+1Leuven.AI+1
。
▶ 面向社会风险的治理研究：

关注 AI 的存在性风险、气候影响、全球伦理差异，并探索可行的政策与制度性回应机制
KU Leuven
KU Leuven
。
▶ 可持续与可信 AI 实践：

推动“绿色 AI”理念，减少训练能源消耗；提升系统可解释性、公平性与责任归属控制能力
KU Leuven
arXiv
。
▶ AI 与社会的民主控制：

第二波伦理讨论强调公共参与与权力关系，把 AI 的运用纳入民主决策机制中
law.kuleuven.be
。
总结

并无鲁汶学者以“人工智能不可能”为整体立场，更多是哲学层面对“强 AI”的质疑提出思辨性视角。

这些哲学批判已被鲁汶学术生态认真吸收，并转化为技术研究、伦理创新与政策倡导的动力。

当前的 AI 成就在医疗、语言处理、公平伦理等领域极具突破性，但“强 AI”层面的意识定义、可解释性算法等仍有深层挑战。

展望未来，鲁汶将继续通过跨学科融合、风险治理、可持续发展与社会民主控制推动可信、负责任的 AI 路径。

如果你有那位教授的具体名字、授课年份或者课程名称，我可以进一步检索当年具体内容，尽可能帮你还原当时的讨论原话和逻辑。你还想继续深入查找某一个具体教授或讲座吗？

[heteroclinic]

我个人肤浅地觉得LLM等于智能或“人工智能”是一种越渠代包。

LLM的确切名称是生成式人工智能的一种方法。

chatgpt 写的也不能代表鲁汶。