王教授三年前提出的那个猜想,最近在实验室里得到了初步验证

王教授在学术圈里一向以“敢想”出名,但这次他抛出的猜想,还是让不少同行倒吸一口凉气。他最近在一场小型研讨会上提出,当前主流人工智能模型的所谓“推理能力”,本质上不过是对人类思维路径的复读,而非真正的逻辑生成。为了佐证这个观点,他设计了一个实验:让模型反复面对同一道需要三步推理的数学题,但每次把题目里的数字换成随机数。结果发现,当数字差异过大时,模型出错率骤增,而且错误模式非常固定——几乎全是套用了之前见过的解题模板。王教授把这个现象称作“智能抄袭”,他认为,这恰恰暴露了大模型的底层逻辑缺陷:它们擅长记忆和匹配,却缺乏从零开始构建因果链条的能力。他的猜想是,未来真正的人工智能必须抛弃当前这种“从海量数据中提炼规律”的路线,转而模仿人类婴儿那种靠少量样本就学会因果推理的机制。有人当场质疑,说那岂不是要推翻整个深度学习体系?王教授倒没否认,只是笑着补了一句:“推翻是好事,说明我们终于知道墙砌错了地方。”研讨会结束后,他那个实验的一些数据被传到网上,有年轻研究员连夜复现,结果还真对得上。现在几个实验室已经开始跟进他的思路,打算用更复杂的逻辑谜题来验证这套“抄袭假说”。