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把一切可被感知、处理和表征的实体，无论是客观的物理现象、抽象的符号概念，还是内在的生理状态，都视为“信息”
- 对 AI 来说，
对已有的输入信息进行训练，获得一组处理权重，成为一个决策机器的“系统一”。
而外部的知识仅仅能依赖搜索，知识库来获取，这些信息依然只能作为即时的输入，却并不能改变模型预测概率的能力。
所谓的思考和推理，也是让模型去猜测用户的意图来补全上下文，视图去找到那个框架（for frame problem），而非深层因果理解或世界模型的内在构建。AI的学习仍是依赖人类投喂与指令驱动的。
对人类来说，信息的输入是无时无刻的，“训练”是无时无刻的，我们随时可以通过学习新的知识来训练自己的大脑。
我们也可以在我们的大脑中进行符号式的慢思考，也即系统二。这样的思考目前的 AI 能一定程度模仿。
但确实，或许 一个仅仅凭借人类千百年来的知识训练出的“大脑”就已经能比很多人要强了。目前的 AI 范式也以及更强大了
但一个无法真正思考，自主学习的计算机器，一个依赖于人类训练来投喂信息的机器，永远也不可能超越人类思想的高度。
在这个意义上 LLM 确实如杨立昆认为的不可能实现 AGI。
llya 所言的人类的大脑是生物计算机所以机器就能可以做到人类大脑能做到的事的断言，是难以成立的。