人和大模型的最大差距是什么？

简单说一个区别

大模型没办法持续学习，只能从数据中统计学习。

人可以持续学习，可以灵活学习。

不能持续学习的，都算本能系统，是类似工具或者瓷器一样。

大模型是本能系统，训练好的神经网络也是本能系统。

神经网络的"持续性学习"和"灾难性遗忘"问题了解一下。

(可以看一下这篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/283207945?utm_id=0)(总之，这个问题让人们没办法构建一个超大的神经网络，学了任务A又学任务B，学了任务B又学任务C，就这种事情都做不到)

神经网络刀工太粗糙，依靠统计从数据中抽象出规律，但是目前没办法进一步细致雕琢(就像上面那个瓷器，我想让它变成宽开口瓶…对大模型来说，它做不到。对人类来说，可以)

(对于"黑天鹅事件"，"异常反例"，"认知重构"没办法处理的)(思想上偏"世界模型"，试图映射真实世界。)

但

1真实世界是在不停变化的。

2这个世界不止是自然世界，人文世界的东西变化速度，模糊程度异于自然世界。

这两个情况，神经网络不能很好处理，大模型也不能。

人类是有认知架构，可以持续认知，灵活的认知。

关于更多诠释，可以关注我，我最近会写一篇文章，关于智能方面的一些资料的索引。