王伍，你的AI是交伍毛使用的AI？

近年來，關於人工智能的討論層出不窮，其中一種觀點認為：

“現在的所謂AI，其實就是一個語言模型，油腔滑調，但是恰恰缺乏西方科學的精髓：邏輯推理、可驗證性和精確的數學語言描述。”

這一論斷表麵上言之鑿鑿，但卻存在明顯的以偏概全與事實忽略。本文將從三個角度進行反駁：邏輯推理的能力、科學驗證的實踐，以及數學化的進展。

一、AI並非缺乏邏輯推理，而是在不斷增強推理能力

雖然語言模型的基礎是統計學習與概率預測，但這並不意味著它們無法進行邏輯推理。事實上，許多研究已經證明大型語言模型具備一定的推理能力。例如，模型能夠解決數學題、編寫程序、進行符號操作，並通過“鏈式思維（Chain-of-Thought）”的提示展現出多步邏輯推理過程。此外，研究者正將邏輯推理引擎與LLM結合，如整合形式邏輯推理器、知識圖譜和定理證明器。這意味著，AI的邏輯推理並非缺席，而是正處於加速發展的階段。

二、AI的科學成果已經具備高度可驗證性

反對者常說AI“油腔滑調”，即隻會生成表麵合理的答案。但事實是，在眾多科學領域，AI已產出可以獨立驗證的成果。最著名的例子是DeepMind的AlphaFold，它對蛋白質三維結構的預測精度已達到實驗室驗證的水準，解決了生物學數十年的難題。同樣，AI在醫學影像診斷中展現出與專業放射科醫生相當的準確率，其預測可以通過真實病例檢驗。這些案例說明，AI的結果並非空洞之詞，而是能夠在現實世界中得到驗證。

三、AI與數學語言的結合日益緊密

批評者認為AI缺乏“精確的數學語言描述”。然而，現實情況恰恰相反。AI不僅可以生成複雜的數學證明草稿，還能與形式化驗證係統（如Lean、Isabelle）結合，協助人類驗證定理。DeepMind與數學家合作的研究表明，AI能夠提出新的數學猜想並幫助發現規律。此外，將LLM與計算引擎（如Wolfram Alpha、Mathematica）結合，已經讓AI具備精確計算與符號推演能力。因此，說AI不具備數學化的表達能力，顯然與現狀不符。

結論

將AI簡單貶斥為“油腔滑調的語言模型”，既低估了其現有成果，也忽視了其正在快速演進的科學潛力。邏輯推理、可驗證性和數學語言，並非AI的短板，而是AI正在不斷突破的方向。AI並非科學精髓的缺席者，而是科學探索的新型助力者。