全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？
全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？
不只是算力。
他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。
1964年，物理学家理查德·费曼拿起一根粉笔，把这个根本困境讲透了。
他当年没谈AI，但今天大模型想构建“世界模型”的死穴，全在里面。
来，我们试着用大白话，建一个不用复杂数学的引力模型。
假设宇宙里充满了看不见的微粒，从四面八方撞击地球。
因为太阳挡在中间，从太阳方向撞过来的微粒变少了。
地球另一边的微粒，就会把地球往太阳的方向推。
完美。
把复杂的引力公式全绕过去了，普通人一秒就能听懂。
但这套模型一跑起来，立刻崩溃。
为什么？
因为地球在轨道上飞。
想象你在大雨里狂奔，是不是迎面砸在脸上的雨水，永远比落后脑勺的雨水多？
微粒也一样。
地球往前飞，迎面撞上的微粒就会多于背后的微粒。
这会产生一个极其强烈的侧向阻力。
如果这套简单的理论成立，地球早就停转了，根本撑不过它绕着太阳转过的这三四十亿年。
这就是费曼的暴击：任何一套你想出来的模型，都必须能承受所有后果的推演。
你可以为了好懂把规则简化，但它最后一定会跑出一个虚假的现实。
今天搞大模型仿真的公司，面对的是同一个地狱。
想让AI理解物理世界？想预测未来？
大自然有一个极其难伺候的“毛病”：它的法则，只用一种方式给出答案，那就是极其复杂深奥的数学。
数学不仅仅是一门语言。
数学是语言加上逻辑，是人类唯一能把大自然的无数种表象缝合在一起，推演一万步还不穿帮的工具。
想用单纯的自然语言或是简单的经验法则去重构世界？
大自然连商量的余地都不会给。
这才是今天AI大逃杀的底色。
巨头们砸下几百亿，不单是在买显卡。
他们是在替机器补交那笔最昂贵、也最不可能绕开的数学翻译费。
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