
# Kan AI verkligen förstå världen som vi gör?

Att utforska skillnaden mellan hur människor och stora språkmodeller (LLM) tänker är som att jämföra två olika sätt att se på världen. Människor bygger upp en omfattande "världsmodell" över tid—en djup, utvecklande förståelse som inkluderar allt vi ser, hör och upplever. Det är som att konstruera en mental karta, formad av lärande från livet, interaktioner och otaliga sensoriska upplevelser. Denna världsmodell hjälper oss att förstå nya situationer, tolka sammanhang och göra förutsägelser baserade på vår tidigare kunskap.

Människor lär sig också omfattande genom försök och misstag. Vi interagerar med världen, gör misstag och justerar vårt beteende baserat på resultaten. Denna kontinuerliga cykel av observation, handling, återkoppling och anpassning är avgörande för hur vi bygger en rik och nyanserad förståelse av vår miljö. Våra sensoriska upplevelser—syn, ljud, beröring och mer—kombinerat med konsekvenserna av våra handlingar ger oss ett grundat perspektiv som hjälper oss att navigera komplexa situationer och relationer.

LLM:er, å andra sidan, har inte en världsmodell på samma sätt. Istället förlitar de sig på statistiska mönster. De har tagit in enorma mängder textdata, och från det har de lärt sig att förutsäga vilket ord som bör komma härnäst baserat på de föregående orden. Styrkan hos en LLM ligger inte i att verkligen "förstå" världen, utan i att känna igen och replikera relationerna mellan ord och fraser som de har visats tidigare. Det är som att titta på miljontals pusselbitar utan att någonsin se hela bilden—men ändå lyckas sätta ihop många bitar på ett övertygande sätt.

Föreställ dig ett samtal: en människas svar bygger på minne, fantasi och en förståelse av den emotionella undertexten. De kanske tänker på hur den andra personen känner, vilka erfarenheter de har haft, eller vilka dolda betydelser som ligger under orden. En LLM konstruerar dock ett svar genom att statistiskt sätta ihop den mest sannolika sekvensen av ord. Det finns ingen djupare förståelse för känslan eller avsikten bakom frågan—bara en kraftfull förmåga att sätta ihop sannolika svar.

Den mänskliga världsmodellen inkluderar inte bara den fysiska världen utan också förmågan att förstå abstrakta begrepp, mänskliga motiv, etik och sociala nyanser. LLM:er kan approximera delar av dessa genom att efterlikna språk, men de saknar förankring i erfarenhet. De har inga avsikter, övertygelser eller förmåga att skapa mening i världen bortom språket. De kan simulera, men de kan inte genuint relatera.

Denna skillnad är vad som gör mänsklig intelligens så anpassningsbar. Vi lär oss av varje misstag, vi bär lektioner från ett sammanhang till ett annat, och vi förstår konsekvenser på ett sätt som LLM:er inte kan. Medan LLM:er kan ge imponerande svar, generera innehåll eller syntetisera information, saknar de i slutändan den djupare, integrerade förståelsen—den världsmodell som tillåter människor att verkligen se bortom ytan och anpassa sig till verklighetens komplexitet.

*Denna artikel publicerades ursprungligen på [LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/can-ai-ever-truly-understand-world-like-we-do-mikael-fallstr%C3%B6m-dzecf/).* 

Inlägg om Filosofi

Kan AI verkligen förstå världen som vi gör?

Andra kategorier