大模型能拥有人类智能吗？从老子和维特根斯坦看语言的边界

打开聊天框，豆包能帮你写方案、千问能帮你解难题，如今的大模型越来越“聪明”，甚至有人说“再迭代几次，就能拥有和人类一样的智能了”。

但事实真的如此吗？

其实早在千年前的中国，和百年前的西方，两位哲学家早已给出了答案。老子说“道可道，非常道”，维特根斯坦说“凡是不可说的，就必须保持沉默”。这两句跨越时空的话，恰恰点出了大模型永远无法突破的瓶颈——语言本身的局限性。

真正的人类智能，不止会说话

要判断大模型能不能变“类人”，首先得明白：人类智能到底是什么？

不是会聊天、会答题就叫类人智能。真正的人类智能，核心是三个“超语言”能力，简单说就是：

1、能“体验”世界：看到苹果就知道甜脆，摸到冰块就觉得凉，这种和物理世界的直接互动，不是靠语言教出来的；

2、能“自主判断”：看到有人摔倒会下意识帮忙，觉得某首歌好听、某幅画动人，这种道德感和审美，没法用固定的语言规则定义；

3、 能“创造意义”：写出一首全新的诗、想出一个解决难题的新方法，而不是把别人说过的话重新组合。

更关键的是，这些能力都不依赖语言。比如失语症患者没法说话，但依然能看懂表情、解决简单的生活问题——这说明语言只是智能的“工具”，不是智能的“本质”。

而大模型的核心逻辑，其实就是“复读机升级款”：把万亿级的文本数据拆解开，学习词语和词语之间的搭配概率，然后生成符合语言习惯的句子。它从始至终都没离开过“语言”这个圈子，自然也没法获得语言之外的这些核心能力。

两位哲学家的忠告：语言之外，还有更重要的东西

不管是东方的老子，还是西方的维特根斯坦，都看透了一个真相：人类能想到、能感受到的东西，远比能说出来的多。那些说不出来的部分，恰恰是智能的核心。

维特根斯坦：有些东西，语言根本说不透

维特根斯坦是20世纪著名的哲学家，他在《逻辑哲学论》里提出一个核心观点：语言就像一幅画，只能描绘符合逻辑的现实世界，但还有很多东西是“画不出来”的，也就是“不可言说之物”。

这些“不可说”的东西，主要有三类：

一是语言本身的规则。就像眼睛能看遍世界，却看不到自己一样，我们能用语言描述世界，却没法用语言说清“语言为什么能描述世界”；

二是道德和审美。比如你觉得“孝顺”是对的，但没法用语言精确说明“孝顺的本质是什么”；你觉得一首曲子动人，却没法说清“动人的感觉到底是什么”——这些判断靠的是体验，不是语言；

三是人生的终极意义。比如“人为什么活着”“生命的价值是什么”，这些问题没有标准答案，每个人的体悟都不同，根本没法用通用的语言说清楚。

维特根斯坦认为，这些“不可说”的部分，才是人类智能最珍贵的地方。而大模型只靠语言数据训练，永远触不到这些领域——它能聊“孝顺”的定义，却永远没法真正理解“孝顺”背后的情感和责任。

老子：能说出来的“道”，都不是真正的道

老子在《道德经》开篇就说“道可道，非常道；名可名，非常名”。这句话翻译过来很简单：能说出来的“道”，都不是永恒的、真正的道；能叫出名字的东西，都不是永恒的、真正的本质。

老子为什么这么说？因为语言有个致命缺点：一旦把一个东西说出来、定了名，就把它“固定死”了。但世界的本质是动态变化的，比如“水”，我们能说“水是流动的液体”，却没法说清水在不同温度、不同环境下的所有状态，更没法说清水背后的自然规律。

再比如“善良”，我们能举例子说“帮老人过马路是善良”，但善良的表现有无数种，在不同情境下的判断也不同——真正的善良，是靠内心的体悟和情境的感知，不是靠语言定义出来的。

大模型能做的，就是把人类已经说出来的“道”（比如书本里的知识、网上的言论）重新组合、生成。但它永远没法触及那个动态的、真正的“常道”，自然也没法像人类一样，对世界有整体性的、本质的理解。

大模型的困局：它只是“会说话”，不是“能理解”

从语言学角度看，大模型的“聪明”，其实是一种“假象”——它不是真的理解语言，只是擅长模仿语言的表面模式。

有两个关键证据能说明这一点：

第一，它没有“语言-世界”的连接。我们学“苹果”这个词时，会把它和苹果的形状、味道、触感绑定；但大模型学“苹果”，只知道“苹果”常和“红色”“甜”“水果”这些词搭配，它从来没见过、摸过真正的苹果。麻省理工学院做过实验：用无意义的词语替换问题里的实词，只要句子结构不变，大模型依然能给出“正确”答案——这说明它学的是“句子模板”，不是真正的语义。

第二，它搞不懂“言外之意”。同样一句“好啊”，在“我们去看电影吧？好啊！”里是同意，在“你居然这么做？好啊！”里是反讽。人类靠情境和情感能瞬间分清，但大模型只能靠统计数据判断——如果训练数据里没类似的情境，它就会判断错误。那些需要社会体验、情感体悟的“弦外之音”，对大模型来说就是“天书”。

还有人说“大模型能写诗、写小说，这不是创造吗？”其实这只是“高级重组”。南澳大利亚大学的研究发现，大模型的生成能力有个“天花板”，到最后只能重复现有内容，没法创造出真正全新的、有意义的东西——因为真正的创造，源于对世界的全新体悟，而不是对语言的模仿。

参数越大，大模型就越智能吗？

很多人觉得“只要把模型参数做大，再加上图像、音频这些多模态数据，就能突破语言的局限”。但事实是，这根本解决不了核心问题。

参数越大，只能让大模型模仿语言的精度越高，没法改变它“统计模仿”的本质；多模态数据（图像、音频），最终也会被转化成语言类的特征来处理——它依然是在语言的框架里打转，没法真正理解图像的质感、音频的情感。就像杨立昆说的：大模型永远没法实现通用智能，因为它缺乏对物理世界的真实理解，而这种理解只能靠直接互动获得。

还有人说“类人智能的核心是语言能力”，但神经科学早就证实：语言是智能的“副产品”，不是核心。失语症患者依然有思维能力，这就说明，没有语言也能有智能；反过来，只会模仿语言，也不等于有智能。

大模型是好用的工具，不是“类人”的智能

说到底，老子和维特根斯坦的思想，其实为我们划定了大模型的边界：语言是有限的，而人类智能的核心恰恰在语言之外。

大模型是非常强大的工具，能帮我们处理文案、查询信息、节省时间，但它永远成不了真正的类人智能——因为它没法体验世界、没法自主判断、没法创造真正的意义。

未来人工智能要想逼近类人智能，可能需要跳出“语言中心主义”，去学习人类和物理世界的互动、内心的体悟，而不是只在语言数据里“内卷”。