AI会思考吗？语言、幽默与人类思维的边界丨Brainwaves 系列

各位脑友，脑叔来跟大家分享一个特别棒的播客系列——“脑波：人类大脑之谜”（Brainwaves: Mysteries of the human brain）。

这个系列来自WBUR波士顿电台的王牌节目《On Point》，主持人梅格娜·查克拉巴蒂（Meghna Chakrabarti）是资深新闻人，拿过好几项国家级广播大奖。

2026年2月，他们用一周时间，每天一集，把人类大脑最核心、最神秘的问题挨个聊了一遍。每集30到50分钟，听起来完全没有门槛——科学家们用最通俗的语言，把大脑这个“原始黑箱”里最烧脑的问题聊得明明白白。

接下来几周，脑叔会把整个系列的文字翻译整理出来，一篇一篇分享给大家。想第一时间看到，记得把公众号星标一下。

下面，一起走进第三期 “脑波：AI真的在思考吗？”（Brainwaves: Is AI actually thinking?）

这一期聊的是当下最热的话题之一。我们让AI写了一个笑话，它写出来了，但现场没人笑。让它解释为什么好笑，它分析得头头是道，可人还是笑不出来。AI到底只是在模仿人类说话，还是真的在“思考”？梅兰妮·米切尔、凯尔·马霍瓦尔德等几位AI和认知科学专家在节目里给出了一个让脑叔印象很深的答案：会说人话，不代表会思考。 那AI到底有没有在思考？看完这一期，你心里可能也会有自己的判断。

以下为关键对话，经编辑整理如下。也可以点击音频听取完整播客。

01

思考到底是什么？

连科学家也说不清

梅格娜·查克拉巴蒂：这里是“脑波”第三期。今天聊的是：人类思维是什么？AI真的在思考吗？AI能不能帮我们理解自己的大脑？

这次和上一期聊的意识不同。今天我们请听众分享了一个判断标准：AI要做什么，才能让你相信它在像人类一样思考？俄亥俄州一位听众说——写一个原创的、好笑的笑话。

于是我们请来了梅兰妮·米切尔，圣塔菲研究所的人工智能专家。我先问了她一个特别基础的问题：什么是思考？

梅兰妮·米切尔：这很难定义。我们说的“思考”其实涵盖了很多东西。

在AI出现之前，很多人觉得思考就是逻辑推理，通过语言表达的推理步骤。1950、60年代的早期AI就是这么做的：用逻辑规则来模仿人类思维。但没成功。

查克拉巴蒂：等于手工写代码，试图复制人类思考的每一步？

米切尔：对，纯蛮力。完全行不通。所以现在的AI不是靠手动编程，而是在海量数据上训练出来的。

查克拉巴蒂：具体怎么训练的？

米切尔：很简单。无论是GPT、Claude还是其他大语言模型，核心任务就一个：预测下一个词。比如给它“今天早餐我吃了____”，它要预测最可能的下一个词——“燕麦粥”概率很高，“积木”基本不可能。在互联网上所有文本上训练几周后，它们就学会了语言的结构。

不过，人类思考远不止“预测下一个词”。我们有感官、有身体，能和世界互动。婴儿学语言的时候，会把词语和实际体验连在一起。而语言模型很被动，它们只接触文本，不接触真实世界。

还有一点：这些模型在语言训练之后，还会被专门训练不要有毒性、不要有偏见。但这些“道德训练”本质上仍然是“预测下一个词”，所以AI说出一个得体的回答，不一定是它理解了道德，可能只是它算出了“这个词最安全”。

02

我们让AI讲了个笑话

然后它解释了自己为什么好笑

查克拉巴蒂：回到那个“写笑话”的测试。我们在节目里当场试了一下。

Claude写了这么个笑话：“一个悲观主义者和一个乐观主义者走进图书馆。悲观主义者说：‘我讨厌这地方，又安静又无聊。’乐观主义者说：‘那是因为好东西都在字里行间。’图书管理员把他们俩都嘘了。”

——你笑了吗？我没有。

我让它解释为什么好笑。它给了一长段分析：文字游戏、预期颠覆、角色真实性……但我还是不觉得好笑。

米切尔：AI读过海量的笑话和笑话分析，所以它知道笑话的“格式”。但一个笑话到底为什么好笑，这太微妙了。AI能套格式，偶尔碰巧也能产出好笑的，但大部分时候，它并不真正“懂”幽默。

查克拉巴蒂：我又让它试了一次。这次它讲了一个带点颜色的笑话。真正让我笑的，反而不是笑话本身。而是我们在做直播节目，不能说那个词。这个“上下文”让事情变好笑了。

米切尔：对，关键就在这儿。AI不理解上下文、不理解社交情境。它只是在生成“像笑话的文本”。

查克拉巴蒂：那它算在创造，还是在套公式？

米切尔：这里有个问题——我们不知道它的训练数据里有没有类似的笑话。数据量太大了。

举个例子：我丈夫给ChatGPT出了个谜语——“给一个加工肉类的词加一个字母'a'，能变成一种贝类，是什么？”ChatGPT答出来了："abalone"（鲍鱼）。我丈夫很惊讶。结果我们一查，发现这谜语其实是《辛普森一家》某一集里的。它就是“偷”来的。

它们能复述、能总结，偶尔也能拼出新东西，但真正的原创，很难说。

03

会说人话，不代表会思考

查克拉巴蒂：佐治亚理工学院的安娜·伊万诺娃教授说，我们很难把“思考”和“语言”分开。因为我们是地球上唯一使用语言的物种。

安娜·伊万诺娃：一个系统如果会说话，我们本能就觉得——它肯定也擅长推理。但事实上，语言模型不一定有这些。能生成连贯的句子，和能真正思考，是两码事。

查克拉巴蒂：凯尔·马霍瓦尔德，德克萨斯大学的语言学教授。你怎么定义“思考”？

凯尔·马霍瓦尔德：我的定义可能有点“实用主义”——如果“思考”这个词能帮我们更好地交流，那它就是有用的。AI有没有在“思考”？如果这个词能帮我们理解AI，我就愿意用它。

查克拉巴蒂：伊万诺娃说“我们是唯一会用语言的物种”，但海豚和鲸鱼不是也有交流吗？

马霍瓦尔德：其他动物确实有交流系统，但人类语言有一个关键不同。我们能讨论在时间或空间上离我们很远的事情。这种抽象能力，就我们目前所知，是人类独有的。

查克拉巴蒂：那LLM到底是在思考，还是在模拟？

马霍瓦尔德：在人类历史上，如果一个东西能流畅地说话，那它背后一定有一个流畅的思维。但现在的AI，它能在没有真正思维的情况下，生成流畅的语言。这就是语言和思维的分离。

查克拉巴蒂：但它会用“我”，会说它有自己的感受啊。

米切尔：这正是危险的地方。人类对能用流畅语言交流的东西，有极强的“拟人化”倾向。Claude说“我”，是因为它被训练成这么说，不代表它真有自我意识。你把它关掉再重启，它完全不记得刚才的对话。而人类有自传体记忆，有连续的经历塑造我们。

马霍瓦尔德：还有，这些公司知道大家一定会问“你有意识吗？你在思考吗？”，所以专门训练了模型怎么回答这类问题。当Claude说“我不确定我的内部状态”时，它可能只是在模仿科幻小说里AI说话的方式，不一定是真的在“报告”什么。

查克拉巴蒂：那我怎么知道你不是在模仿呢？

马霍瓦尔德：这个问题很棘手。内省报告不一定可信。最近Anthropic发了一篇论文专门讨论这个，怎么用实验来检验AI的内省是不是真的？目前还很难。

04

AI暴露了我们对“思考”的误解

查克拉巴蒂：我们一直在聊语言。但人类思维远不止语言，还有视觉、社交、情感，还有身体思维。比如冬奥会运动员在做极限动作时，大脑里也在高速运转。

马霍瓦尔德：在物理领域，AI进展没那么快。但在数学和编程上，AI辅助工具最近几个月进步巨大。很多程序员说，它们已经离不开这些工具了。

查克拉巴蒂：伊万诺娃教授在用另一种方式研究这个问题。

伊万诺娃：我们把人类被试带到实验室，让他们做任务时扫描大脑，看看哪些脑区被激活。然后在AI上跑同样的任务，比较两者的行为。但在AI这边，我们能看到每一个人工神经元，分辨率比研究人脑高得多。

查克拉巴蒂：所以AI反过来在帮我们理解自己？

米切尔：是的。AI一直在帮我们认识人类思维，通过相似性、差异性，也通过推翻我们原来的假设。

1970年代，很多人觉得“能下赢国际象棋的计算机，肯定得有通用智能”。结果深蓝打败卡斯帕罗夫时，压根没有任何“通用智能”。现在类似的事又发生了：能流畅说话，不等于真的在思考。

不过，“预测”这件事本身可能是人类思维的一部分。我们也在不停地预测，预测别人下一句要说什么，预测接下来会发生什么。这可能是AI带给我们最大的一个启发。

查克拉巴蒂：我给Claude出了个题：“设计一个测试，证明你是不是真的在思考。”它提了几条：真正的原创问题解决、能识别自己卡住并解释原因、能自发注意到自己推理中的问题。凯尔，你觉得呢？

马霍瓦尔德：这清单本身不差。但执行起来很难。训练数据太庞大了，你很难知道它是不是真的在“原创”。而且，AI发展太快了，像移动的靶子。就这两三年，它在数学和编程上的能力已经有了巨大飞跃。

查克拉巴蒂：最后一个问题——所以，AI到底有没有在思考？

米切尔：如果“思考”指的是人类那种——有自我、有意识、有连续记忆——那AI还没有。但它正在做的某些事，确实在帮我们重新审视“思考”到底是什么。它像一面镜子。

编辑 | 陈嘉图

来源 | On Point

审核 | @丘脑大叔

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