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当前,生成式AI如大语言模型(LLMs)在文本和图像生成方面取得了显著成就,但其是否具备真正的理解能力引发深思。生成式AI通过深度网络自监督学习生成内容,但在理解和感知行为的意义方面仍有局限。生命有机体通过与环境的互动和主动推理来理解世界,而生成式AI仅依赖数据统计规律,缺乏对因果关系的理解。主动推理强调基于感觉运动经验的预测,而生成式AI则缺乏这种互动,难以形成深层的因果结构认识。若要生成式AI具备理解能力,需转向主动选择和互动的学习方式,而非单纯依赖数据量和模型复杂度。 摘要的核心观点在于对比生成式AI与主动推理在理解世界上的差异,强调互动和感觉运动经验的重要性。

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