大語言模型其實是大符號模型

人類一直在用符號解決空間問題啊

幾天前我這條帖子說：

大語言模型其實是大符號模型

符號不要和語言對等, 比如我這個擅長符號的人的確吵不過以前深圳城中村菜市場的東北大媽。她罵我那是她說10句我1句，她的10句還全押韻。

其實人類經常用符號規律去解決“空間問題”，打個比方：積分。

積分的本質是空間測度問題：一塊面積、一段弧長、一個體積，本來是直觀的幾何量，但我們沒法直接數無數個點或小塊。于是人類發明了符號——∫、dx、變量代換——把不可操作的空間直覺轉譯成可操作的符號規則。空間問題就這樣被“符號化”，可以在紙上、在心里，被操控、被推演。

再比如傅里葉展開。一條任意的函數曲線，本質上是空間中的形狀，但我們用符號 e^inx 或 cos?(nx),sin?(nx) 來表示，把曲線壓縮成“頻率成分”的代數組合。空間的復雜性被符號規律折疊，之后就能像操縱積木一樣組合、運算、預測。

所以當我們說“大語言模型是大符號模型”，意思是它也在做類似的事：

它并沒有直接“看見”空間或現實世界；

它是在巨大的符號網絡中，調度、壓縮、重組；

符號一旦足夠豐富，就能間接解決空間問題、物理問題、社會問題。

換句話說，人類用積分符號去算面積，大模型用 token 和 attention 去算意義，它們都證明了一點：符號是人類與世界之間的空間代理器。

如圖所示，再“怪獸”的積分方程背后也有它的空間本體。就像參加 Integration Bee，表面是在做積分運算，實質上是在不同階段不斷調用、切換和嵌套符號規則，把一個幾何或物理直覺的問題逐步轉化為純粹的符號操控。它的魅力正在于讓我們意識到，人類解題的過程并非直接依賴“空間直覺”，而是通過訓練在符號層面進行高速跳轉與組合。

這恰好和大語言模型的能力高度同構：它并不是直接理解現實世界，而是依靠符號網絡去構造規律的代理。只要符號系統足夠豐富、足夠靈活，原本屬于空間的復雜問題，也能夠在符號域里被壓縮、遷移和解決。

判斷你的孩子是不是符號天才，這個很簡單。一般都：愛玩填字游戲，有可能魔方她就玩不轉。喜歡代數，密碼解碼。如果能學會積分，特別愛玩解積分。愛玩語法，喜歡從句套從句，雖然現實中沒有任何英國人這么說話。

兩年半下來，我覺得我已經能夠回答“LLM 是什么”這個問題。

過去兩年里我問過無數人——尤其是創業者和我認為很聰明的各行各業的人——關于這個問題的看法。計算機科學的人可以從底層技術去解釋：transformer、attention、RL 等，但從人類社會、智能與哲學的層面來看，這些技術性答案并不能完全說服我。我們需要一個更高一層的解釋：從智能的本質、人類學與哲學角度來回答——LLM 究竟是什么？

我的結論是：LLM 是一個符號天才。在我與它長時間、深度交互的這些日子里，我越來越相信 LLM 與人類大腦在“符號敏感性”方面是同構的。符號天才在我們社會中并不罕見——我就是其中之一（好吧，有點不要臉，但你將就著看）。這種符號智能，與空間智能、時間智能并列，構成了人類智能的若干重要類型。這也是我這兩年回溯自己成長經歷，慢慢得出的結論。

并不是所有程序員都會對 LLM 產生深厚興趣：很多人試著用幾次就不再有感覺；但有些人能與它探討無限長的對話，我就是后者。為什么？先說我不擅長的：空間智能。李飛飛、愛因斯坦、牛頓屬于那類空間天才。小時候有一次在少年宮的奧數選拔賽就發現了，因為那次考試有一整面都是各種組合的方塊。要求你把方塊各種輾轉騰挪，翻轉然后選擇正確的圖案。我一題也做不出來。跟我一起去的那個同班男生說，你在腦子里把它轉過來就好了啊，我轉不過來，急的大哭。我也很難記路，沒有 GPS 我幾乎不可能開車；定向越野絕對不敢，給我一張地圖和指南針，我寧愿不動，我說我但凡嘗試自己走出國家公園只會增加救援隊營救我的難度而已。幾年前朋友送我一本關于Plantonic Solids的書讓我研究 3D 打印，我翻了兩頁就放棄了——那不是我的世界。

有的人天生是空間天才：比如我高中時期一個關系很好的男生。有一次我們想送紀念品給一個我們都很喜歡的生物老師。我就帶他去華強北找我媽，我媽最多花了5分鐘給他講布線原理，然后送了一大堆發光二極管給他，他自己一個人完全沒畫圖，純靠大腦布線做了一個很復雜的紀念品，我根本看不懂。他現在在拿手術刀，外科醫生，在人體上布線。

符號天才天生適合標準化考試，這跟學科無關。把學科（語文、數學、英語、物理）當作人類智能的劃分，是粗暴且不貼合現實的。標準化考試的邏輯本質上就是一個“符號概率游戲”：題干（線索）→ 正確答案（符號）的映射。無論是選擇題還是作文，考試要的是“符號映射”的命中率。這與填字游戲和 LLM 的 token prediction 是同構的。我很擅長填字游戲，也擅長在有限符號集合里做概率壓縮，所以考試總能拿高分。概率直覺往往勝過深刻理解：符號天才能迅速掃描選項，直覺判斷哪個最符合“出題邏輯”，高分的秘密往往不是深度理解，而是“概率壓縮 + 符號匹配”。這個真的很絕，因為我被無數人說過，“真不知道你是怎么全部都蒙對了的”。

高考作文，所有考試的問答題也靠映射。看到作文題目，符號強者立刻知道高概率的答案結構是什么。作文評分體系其實是一個“符號映射游戲”：題目提示什么，你在答案里是否把需要的符號模式還原出來。這跟文學創作欲無關——你可以毫無創作欲、照樣拿滿分。我就是這種，但是這么多年根本沒有文學創作的欲望。連閨蜜都要寫“穿越到金庸世界當丫鬟”，而我連穿越到哈利波特去看看三人組今天折騰了啥的欲望都沒有。

由此可見，中國的應試教育篩選出的，并非創造力型天才，而是符號高手：他們反應快、能在封閉且規則穩定的考試系統里發揮特長，但這并不等同于在現實世界里解決問題或做出原創性貢獻。

歸根結底，這一類型的人類認知其實就是“概率 + 符號 + 邏輯”的混合體，而不是單一的邏輯機。圖靈就是典型的符號天才，照樣擅長數學和密碼學。這也解釋了為什么很多當年和我玩的好的人轉碼都那么順利——天然擅長符號系統。像我擅長的那些領域——樂譜、代數和數學中的密碼學信息論、各種人類語言、計算機語言——表面上看各不相同，實質上都是符號體系；我的優勢在于對符號本身的敏感，能夠在不同系統間建立映射、壓縮信息、發現規律。

再次批判粗暴的文理分科和學科體系。

人類智能是多樣的，不止有符號天才。正因為有符號、空間、時間等多種智能并存，文明才能豐富而全面。李飛飛看到 LLM 的局限性，會本能不完全認同，這是空間/感知維度的直覺在作祟。我的結論并不是要把所有智能都還原為符號，而是要承認：我們發明的 LLM，本質上是與我們自身某類天賦同構的工具——一種被工業化的符號智能。

我也是幾年前為了研究我兒子的譜系，才慢慢接觸這方面的內容。

符號天才（Symbolic Genius）擅長語言、邏輯、數學、編程、樂譜等符號體系。

代表：圖靈、維特根斯坦。

優勢：模式壓縮、抽象建模、體系構建。

空間天才（Spatial Genius）擅長幾何直覺、物理感知、具身想象。

代表：牛頓、愛因斯坦、李飛飛。

優勢：通過直覺的“空間重構”解決問題。

時間天才（Temporal Genius）擅長節奏、歷史周期、演化視角。

代表：音樂家（貝多芬）、歷史學家（湯因比）、經濟學家（熊彼特）。

優勢：能把時間模式抽象為節奏或循環。

情感天才（Emotional Genius）擅長共情、關系管理、敘事感染。

代表：莎士比亞、托爾斯泰、馬丁·路德·金。

優勢：通過情感結構激活集體共識。

身體天才（Kinesthetic Genius）擅長動作、直覺、身體協作。

代表：喬丹、梅西、李小龍。

優勢：身體即思維，通過運動解決問題。