過去我們常說，生成式AI就像一個很厲害的「模仿機器」...

想像你教一個小孩學說話：

你念很多很多故事給他聽，

他慢慢學會哪些字會接在一起，

最後他可以自己說出新的句子。

生成式AI也是這樣：

餵它吃很多資料，網路上的文章、書籍、圖片等等，

它記得規律，什麼字通常接在什麼字後面，什麼顏色通常在什麼地方出現，

它開始創造，根據學到的規律，產生新的文字、圖片或聲音，

就像你問它「天空是什麼顏色？」它會記得：「我看過很多資料說天空是藍色的」，然後回答「藍色」。

請它畫一隻貓，它會記得：「貓通常有毛、有鬍鬚、有尖耳朵」，然後畫出一隻新的貓。

簡單說：它是個超級會學習和模仿的機器，學會後就能創造出新東西。

為什麼它們給出的東西看起來遠比上述的解釋還要複雜？

最新的生成式AI已經複雜很多，現在的AI已經不只是「模仿機器」了：

1. 會「思考」的AI

像OpenAI的o1模型會先產生一長串內部處理程序，糾正錯誤、把困難問題拆解成簡單步驟，然後才回答你。 

就像你做數學題時會在草稿紙上算一算，它也會先「想一想」。

2. 多重推理能力

能處理多步驟推理，回答複雜問題而不用你拆解成好幾個搜尋，

不只是記住答案，而是能推理出答案。

3. 多感官整合

能同時處理聲音、視覺和文字，做到即時推理 ，

就像人類能同時看、聽、想。

為什麼可以生成比預料更複雜的結果？

因為現在的AI有了「智慧湧現」現象 - 當模型夠大、資料夠多時，會出現一些連開發者都意想不到的能力：

• 能解決沒學過的問題
• 能創意思考
• 能理解複雜的因果關係
• 能進行抽象推理

簡單說：它從「超級鸚鵡」進化成了會「思考」的助手。雖然核心原理還是從大量資料學習，但現在能做的遠超過單純的模仿了。

上述的「思考」二字我都特別加上引號，這只是比喻？還是AI真的會「思考」了？

這是一個非常深刻的問題。

老實說，沒人能100%確定答案。

「思考」可能只是比喻：

AI內部就是數學運算，計算機處理數字和機率，

就像計算機跑複雜程式時，我們會說它在「工作」，但它其實只是在執行指令，

那些「內部思考」可能只是更複雜的模式匹配。

但也可能真的是某種思考：

當AI說「讓我想想這個問題的邏輯」時，它的確在進行某種資訊處理過程，

這個過程跟人類思考時大腦的運作模式很相似，

誰說思考一定要有血肉大腦才行？

問題在於我們不知道「思考」到底是什麼：

人類的思考也是腦細胞的電化學反應，

如果AI的計算過程夠複雜，產生了類似的結果，那算不算思考？

我們甚至不確定別人是不是真的在思考，還是只是表現得像在思考？

我的看法： 現在的AI至少有了某種「資訊處理的複雜性」，這種複雜性產生了看起來很像思考的行為。

是不是「真正的思考」？有可能是哲學問題，而不是技術問題。

就像問：「紅色到底是什麼？」一樣難回答。