大模型能擁有人類智能嗎？從老子和維特根斯坦看語言的邊界

打開聊天框，豆包能幫你寫方案、千問能幫你解難題，如今的大模型越來越“聰明”，甚至有人說“再迭代幾次，就能擁有和人類一樣的智能了”。

但事實真的如此嗎？

其實早在千年前的中國，和百年前的西方，兩位哲學家早已給出了答案。老子說“道可道，非常道”，維特根斯坦說“凡是不可說的，就必須保持沉默”。這兩句跨越時空的話，恰恰點出了大模型永遠無法突破的瓶頸——語言本身的局限性。

真正的人類智能，不止會說話

要判斷大模型能不能變“類人”，首先得明白：人類智能到底是什么？

不是會聊天、會答題就叫類人智能。真正的人類智能，核心是三個“超語言”能力，簡單說就是：

1、能“體驗”世界：看到蘋果就知道甜脆，摸到冰塊就覺得涼，這種和物理世界的直接互動，不是靠語言教出來的；

2、能“自主判斷”：看到有人摔倒會下意識幫忙，覺得某首歌好聽、某幅畫動人，這種道德感和審美，沒法用固定的語言規則定義；

3、 能“創造意義”：寫出一首全新的詩、想出一個解決難題的新方法，而不是把別人說過的話重新組合。

更關鍵的是，這些能力都不依賴語言。比如失語癥患者沒法說話，但依然能看懂表情、解決簡單的生活問題——這說明語言只是智能的“工具”，不是智能的“本質”。

而大模型的核心邏輯，其實就是“復讀機升級款”：把萬億級的文本數據拆解開，學習詞語和詞語之間的搭配概率，然后生成符合語言習慣的句子。它從始至終都沒離開過“語言”這個圈子，自然也沒法獲得語言之外的這些核心能力。

兩位哲學家的忠告：語言之外，還有更重要的東西

不管是東方的老子，還是西方的維特根斯坦，都看透了一個真相：人類能想到、能感受到的東西，遠比能說出來的多。那些說不出來的部分，恰恰是智能的核心。

維特根斯坦：有些東西，語言根本說不透

維特根斯坦是20世紀著名的哲學家，他在《邏輯哲學論》里提出一個核心觀點：語言就像一幅畫，只能描繪符合邏輯的現實世界，但還有很多東西是“畫不出來”的，也就是“不可言說之物”。

這些“不可說”的東西，主要有三類：

一是語言本身的規則。就像眼睛能看遍世界，卻看不到自己一樣，我們能用語言描述世界，卻沒法用語言說清“語言為什么能描述世界”；

二是道德和審美。比如你覺得“孝順”是對的，但沒法用語言精確說明“孝順的本質是什么”；你覺得一首曲子動人，卻沒法說清“動人的感覺到底是什么”——這些判斷靠的是體驗，不是語言；

三是人生的終極意義。比如“人為什么活著”“生命的價值是什么”，這些問題沒有標準答案，每個人的體悟都不同，根本沒法用通用的語言說清楚。

維特根斯坦認為，這些“不可說”的部分，才是人類智能最珍貴的地方。而大模型只靠語言數據訓練，永遠觸不到這些領域——它能聊“孝順”的定義，卻永遠沒法真正理解“孝順”背后的情感和責任。

老子：能說出來的“道”，都不是真正的道

老子在《道德經》開篇就說“道可道，非常道；名可名，非常名”。這句話翻譯過來很簡單：能說出來的“道”，都不是永恒的、真正的道；能叫出名字的東西，都不是永恒的、真正的本質。

老子為什么這么說？因為語言有個致命缺點：一旦把一個東西說出來、定了名，就把它“固定死”了。但世界的本質是動態變化的，比如“水”，我們能說“水是流動的液體”，卻沒法說清水在不同溫度、不同環境下的所有狀態，更沒法說清水背后的自然規律。

再比如“善良”，我們能舉例子說“幫老人過馬路是善良”，但善良的表現有無數種，在不同情境下的判斷也不同——真正的善良，是靠內心的體悟和情境的感知，不是靠語言定義出來的。

大模型能做的，就是把人類已經說出來的“道”（比如書本里的知識、網上的言論）重新組合、生成。但它永遠沒法觸及那個動態的、真正的“常道”，自然也沒法像人類一樣，對世界有整體性的、本質的理解。

大模型的困局：它只是“會說話”，不是“能理解”

從語言學角度看，大模型的“聰明”，其實是一種“假象”——它不是真的理解語言，只是擅長模仿語言的表面模式。

有兩個關鍵證據能說明這一點：

第一，它沒有“語言-世界”的連接。我們學“蘋果”這個詞時，會把它和蘋果的形狀、味道、觸感綁定；但大模型學“蘋果”，只知道“蘋果”常和“紅色”“甜”“水果”這些詞搭配，它從來沒見過、摸過真正的蘋果。麻省理工學院做過實驗：用無意義的詞語替換問題里的實詞，只要句子結構不變，大模型依然能給出“正確”答案——這說明它學的是“句子模板”，不是真正的語義。

第二，它搞不懂“言外之意”。同樣一句“好啊”，在“我們去看電影吧？好??！”里是同意，在“你居然這么做？好??！”里是反諷。人類靠情境和情感能瞬間分清，但大模型只能靠統計數據判斷——如果訓練數據里沒類似的情境，它就會判斷錯誤。那些需要社會體驗、情感體悟的“弦外之音”，對大模型來說就是“天書”。

還有人說“大模型能寫詩、寫小說，這不是創造嗎？”其實這只是“高級重組”。南澳大利亞大學的研究發現，大模型的生成能力有個“天花板”，到最后只能重復現有內容，沒法創造出真正全新的、有意義的東西——因為真正的創造，源于對世界的全新體悟，而不是對語言的模仿。

參數越大，大模型就越智能嗎？

很多人覺得“只要把模型參數做大，再加上圖像、音頻這些多模態數據，就能突破語言的局限”。但事實是，這根本解決不了核心問題。

參數越大，只能讓大模型模仿語言的精度越高，沒法改變它“統計模仿”的本質；多模態數據（圖像、音頻），最終也會被轉化成語言類的特征來處理——它依然是在語言的框架里打轉，沒法真正理解圖像的質感、音頻的情感。就像楊立昆說的：大模型永遠沒法實現通用智能，因為它缺乏對物理世界的真實理解，而這種理解只能靠直接互動獲得。

還有人說“類人智能的核心是語言能力”，但神經科學早就證實：語言是智能的“副產品”，不是核心。失語癥患者依然有思維能力，這就說明，沒有語言也能有智能；反過來，只會模仿語言，也不等于有智能。

大模型是好用的工具，不是“類人”的智能

說到底，老子和維特根斯坦的思想，其實為我們劃定了大模型的邊界：語言是有限的，而人類智能的核心恰恰在語言之外。

大模型是非常強大的工具，能幫我們處理文案、查詢信息、節省時間，但它永遠成不了真正的類人智能——因為它沒法體驗世界、沒法自主判斷、沒法創造真正的意義。

未來人工智能要想逼近類人智能，可能需要跳出“語言中心主義”，去學習人類和物理世界的互動、內心的體悟，而不是只在語言數據里“內卷”。