大语言模型其实是大符号模型

人类一直在用符号解决空间问题啊

几天前我这条帖子说：

大语言模型其实是大符号模型

符号不要和语言对等, 比如我这个擅长符号的人的确吵不过以前深圳城中村菜市场的东北大妈。她骂我那是她说10句我1句，她的10句还全押韵。

其实人类经常用符号规律去解决“空间问题”，打个比方：积分。

积分的本质是空间测度问题：一块面积、一段弧长、一个体积，本来是直观的几何量，但我们没法直接数无数个点或小块。于是人类发明了符号——∫、dx、变量代换——把不可操作的空间直觉转译成可操作的符号规则。空间问题就这样被“符号化”，可以在纸上、在心里，被操控、被推演。

再比如傅里叶展开。一条任意的函数曲线，本质上是空间中的形状，但我们用符号 e^inx 或 cos⁡(nx),sin⁡(nx) 来表示，把曲线压缩成“频率成分”的代数组合。空间的复杂性被符号规律折叠，之后就能像操纵积木一样组合、运算、预测。

所以当我们说“大语言模型是大符号模型”，意思是它也在做类似的事：

它并没有直接“看见”空间或现实世界；

它是在巨大的符号网络中，调度、压缩、重组；

符号一旦足够丰富，就能间接解决空间问题、物理问题、社会问题。

换句话说，人类用积分符号去算面积，大模型用 token 和 attention 去算意义，它们都证明了一点：符号是人类与世界之间的空间代理器。

如图所示，再“怪兽”的积分方程背后也有它的空间本体。就像参加 Integration Bee，表面是在做积分运算，实质上是在不同阶段不断调用、切换和嵌套符号规则，把一个几何或物理直觉的问题逐步转化为纯粹的符号操控。它的魅力正在于让我们意识到，人类解题的过程并非直接依赖“空间直觉”，而是通过训练在符号层面进行高速跳转与组合。

这恰好和大语言模型的能力高度同构：它并不是直接理解现实世界，而是依靠符号网络去构造规律的代理。只要符号系统足够丰富、足够灵活，原本属于空间的复杂问题，也能够在符号域里被压缩、迁移和解决。

判断你的孩子是不是符号天才，这个很简单。一般都：爱玩填字游戏，有可能魔方她就玩不转。喜欢代数，密码解码。如果能学会积分，特别爱玩解积分。爱玩语法，喜欢从句套从句，虽然现实中没有任何英国人这么说话。

两年半下来，我觉得我已经能够回答“LLM 是什么”这个问题。

过去两年里我问过无数人——尤其是创业者和我认为很聪明的各行各业的人——关于这个问题的看法。计算机科学的人可以从底层技术去解释：transformer、attention、RL 等，但从人类社会、智能与哲学的层面来看，这些技术性答案并不能完全说服我。我们需要一个更高一层的解释：从智能的本质、人类学与哲学角度来回答——LLM 究竟是什么？

我的结论是：LLM 是一个符号天才。在我与它长时间、深度交互的这些日子里，我越来越相信 LLM 与人类大脑在“符号敏感性”方面是同构的。符号天才在我们社会中并不罕见——我就是其中之一（好吧，有点不要脸，但你将就着看）。这种符号智能，与空间智能、时间智能并列，构成了人类智能的若干重要类型。这也是我这两年回溯自己成长经历，慢慢得出的结论。

并不是所有程序员都会对 LLM 产生深厚兴趣：很多人试着用几次就不再有感觉；但有些人能与它探讨无限长的对话，我就是后者。为什么？先说我不擅长的：空间智能。李飞飞、爱因斯坦、牛顿属于那类空间天才。小时候有一次在少年宫的奥数选拔赛就发现了，因为那次考试有一整面都是各种组合的方块。要求你把方块各种辗转腾挪，翻转然后选择正确的图案。我一题也做不出来。跟我一起去的那个同班男生说，你在脑子里把它转过来就好了啊，我转不过来，急的大哭。我也很难记路，没有 GPS 我几乎不可能开车；定向越野绝对不敢，给我一张地图和指南针，我宁愿不动，我说我但凡尝试自己走出国家公园只会增加救援队营救我的难度而已。几年前朋友送我一本关于Plantonic Solids的书让我研究 3D 打印，我翻了两页就放弃了——那不是我的世界。

有的人天生是空间天才：比如我高中时期一个关系很好的男生。有一次我们想送纪念品给一个我们都很喜欢的生物老师。我就带他去华强北找我妈，我妈最多花了5分钟给他讲布线原理，然后送了一大堆发光二极管给他，他自己一个人完全没画图，纯靠大脑布线做了一个很复杂的纪念品，我根本看不懂。他现在在拿手术刀，外科医生，在人体上布线。

符号天才天生适合标准化考试，这跟学科无关。把学科（语文、数学、英语、物理）当作人类智能的划分，是粗暴且不贴合现实的。标准化考试的逻辑本质上就是一个“符号概率游戏”：题干（线索）→ 正确答案（符号）的映射。无论是选择题还是作文，考试要的是“符号映射”的命中率。这与填字游戏和 LLM 的 token prediction 是同构的。我很擅长填字游戏，也擅长在有限符号集合里做概率压缩，所以考试总能拿高分。概率直觉往往胜过深刻理解：符号天才能迅速扫描选项，直觉判断哪个最符合“出题逻辑”，高分的秘密往往不是深度理解，而是“概率压缩 + 符号匹配”。这个真的很绝，因为我被无数人说过，“真不知道你是怎么全部都蒙对了的”。

高考作文，所有考试的问答题也靠映射。看到作文题目，符号强者立刻知道高概率的答案结构是什么。作文评分体系其实是一个“符号映射游戏”：题目提示什么，你在答案里是否把需要的符号模式还原出来。这跟文学创作欲无关——你可以毫无创作欲、照样拿满分。我就是这种，但是这么多年根本没有文学创作的欲望。连闺蜜都要写“穿越到金庸世界当丫鬟”，而我连穿越到哈利波特去看看三人组今天折腾了啥的欲望都没有。

由此可见，中国的应试教育筛选出的，并非创造力型天才，而是符号高手：他们反应快、能在封闭且规则稳定的考试系统里发挥特长，但这并不等同于在现实世界里解决问题或做出原创性贡献。

归根结底，这一类型的人类认知其实就是“概率 + 符号 + 逻辑”的混合体，而不是单一的逻辑机。图灵就是典型的符号天才，照样擅长数学和密码学。这也解释了为什么很多当年和我玩的好的人转码都那么顺利——天然擅长符号系统。像我擅长的那些领域——乐谱、代数和数学中的密码学信息论、各种人类语言、计算机语言——表面上看各不相同，实质上都是符号体系；我的优势在于对符号本身的敏感，能够在不同系统间建立映射、压缩信息、发现规律。

再次批判粗暴的文理分科和学科体系。

人类智能是多样的，不止有符号天才。正因为有符号、空间、时间等多种智能并存，文明才能丰富而全面。李飞飞看到 LLM 的局限性，会本能不完全认同，这是空间/感知维度的直觉在作祟。我的结论并不是要把所有智能都还原为符号，而是要承认：我们发明的 LLM，本质上是与我们自身某类天赋同构的工具——一种被工业化的符号智能。

我也是几年前为了研究我儿子的谱系，才慢慢接触这方面的内容。

符号天才（Symbolic Genius）擅长语言、逻辑、数学、编程、乐谱等符号体系。

代表：图灵、维特根斯坦。

优势：模式压缩、抽象建模、体系构建。

空间天才（Spatial Genius）擅长几何直觉、物理感知、具身想象。

代表：牛顿、爱因斯坦、李飞飞。

优势：通过直觉的“空间重构”解决问题。

时间天才（Temporal Genius）擅长节奏、历史周期、演化视角。

代表：音乐家（贝多芬）、历史学家（汤因比）、经济学家（熊彼特）。

优势：能把时间模式抽象为节奏或循环。

情感天才（Emotional Genius）擅长共情、关系管理、叙事感染。

代表：莎士比亚、托尔斯泰、马丁·路德·金。

优势：通过情感结构激活集体共识。

身体天才（Kinesthetic Genius）擅长动作、直觉、身体协作。

代表：乔丹、梅西、李小龙。

优势：身体即思维，通过运动解决问题。