什么是AI幻觉：学习中的南郭先生！
AI幻觉是指在专业领域中，AI一本正经的胡说八道！而且它会生成貌似合理连贯，但同输入问题的意图不一致、同我们的世界知识不一致、与现实或已知数据不符合或无法验证的内容。
比如你向AI询问一些数学题：小帅去学校走了10分钟，发现作业忘记拿了，于是返回家中拿作业，小帅今天上学总计花了40分钟。已知小帅每分钟走100米，请问小帅家离学校多远？
你看，chatgpt一本正经的给出一错误的答案。这就是幻觉。
如果你不去真实验证，还以为他说的是正确的呢？所以说小朋友如果直问AI数学问题，自已如果不知道解题过程，AI的很有可能就把你给坑了！
这个AI幻觉是不是让你想起了南郭先生的故事呢？
那AI为什么会出现这种幻觉呢？
一是因为AI模型本质上是通过统计学习来生成答案，而不是通过理解和推理。它们在训练过程中，通过大量的数据学习到词语、句子和概念之间的统计关联。当用户向AI提出问题时，AI并不是通过真正理解问题来回答，而是根据这些统计模式生成最有可能符合上下文的回应。AI并不具备人类的常识推理的能力。
比如：如果你问AI“太阳每天从哪里升起？”AI可能会回答“东边”，因为它在数据中看到了这个模式。但如果问一些更复杂的涉及常识的问答，比如“月亮会在白天升起吗？”它可能会产生误导性的答案，因为它无法理解背后的常识。
二是因为AI模型在训练过程中可能会过度拟合特定的模式或数据偏差。这意味着它们有时会倾向于给出与训练数据非常接近但在特定情境下不准确的回答。这种情况会让人误以为AI“理解”了问题，但其实它只是在机械地重复训练中的模式。
比如，如果AI经常被训练用某种方式回答问题，它可能会在类似的情况下重复这种回答，即使这个答案在新的上下文中并不合适。这就像一个学生总是按照老师给的模板回答问题，即使在不相关的情况下，也会使用同样的模板。
什么是AI涌现：学习中突然“开窍”了
AI涌现就像你在学习某个科目时，突然有一天你一下子全都明白了。之前觉得很难的概念，现在变得很清晰了，好像脑袋突然“开窍”了一样。AI系统在处理大量数据和复杂算法时，也会突然产生一些原本没有编程进去的新能力。
比如你一直在学习数学，刚开始觉得代数方程很难理解，学了一段时间后，你突然发现你不仅能解这些方程，还能举一反三，解决更复杂的问题。这种突然“开窍”的感觉，就是AI涌现的类比。在AI系统里，当它们经过大量训练后，可能会突然涌现出一些新的能力或行为，原本的设计者也没预料到。
举个例子，有些AI系统原本是设计来下棋的，但在经过大量棋局训练后，它们开始使用一些非常独特的策略，这些策略是人类棋手从未想到的。这就是AI涌现的表现——AI系统在一定条件下，突然展现出超出预期的新能力。
区别总结
AI幻觉像是你读书时不懂装懂，然后一本正经的回答错误的答案，如果老师一不小心还可能着了你的道。
AI涌现则像是你在学习中突然“开窍”，从此不仅掌握了知识，还能够创新和应用。
这两者的区别在于，前者是表面上的理解，后者则是真正意义上的新能力的产生。
