很多人在批评AI无法泛化时，往往忽略了一个残酷的事实：人类其实也不擅长泛化。在某种程度上，我们的一生也只是在针对生命这个测试集进行过拟合。这并非主观臆断，而是有科学依据的。17世纪的哲学家曾提出著名的莫利纽兹问题：一个先天失明的人如果突然复明，他能否仅凭视觉认出那些他曾靠触觉辨认的立方体或球体？21世纪初的临床研究给出了否定答案。那些术后重获光明的人，在面对曾经熟悉的形状时显得无助且迷茫。触觉积累的经验无法自动迁移到视觉领域，这种感官间的断层揭示了人类认知的局限性。我们习惯于认为人类拥有某种高级的、跨领域的连接能力，但事实可能正相反。我们的认知架构极其原始，很难在缺乏直接经验的情况下建立深刻的逻辑关联。正如我们无法在脑海中真正构筑出四维空间的物理形态，因为我们的生物训练集从未包含过超越三维的数据。然而，这是否意味着人类与AI一样只是概率预测机？辩论的深度在于，虽然人类在初始状态下无法实现跨模态的即时迁移，但我们拥有惊人的样本效率。复明者虽然在第一天无法分辨形状，但他们通常在几天内就能完成大脑回路的重连。人类真正的强大不在于生而知之的泛化直觉，而在于极高效率的后训练能力。我们是天生的抽象机器，能够从一颗苹果的落地，在思想中推演出黑洞的坍缩。这种从极小样本中提取普适规律的能力，才是人类智能的护城河。如果说AI需要吞噬整个互联网才能学会说话，那么人类只需在有限的生命体验中捕捉微弱的信号。我们并非不依赖训练集，我们只是拥有更好的压缩算法。泛化本质上不是一种静态的预设，而是一种动态的重塑。我们所谓的通用智能，或许只是在无数次局部失败后，利用极高的适应速度所制造的进化幻觉。x.com/tomieinlove/status/2003652615553348069