2025年，人工智能领域迎来一个耐人寻味的里程碑——谷歌DeepMind和OpenAI的系统在国际数学奥林匹克竞赛中斩获金牌，这些AI模型解决的难题全球仅有少数顶尖青年数学家能够攻克。然而吊诡的是，这些系统在面对任何初中生都能轻松应对的基础算术时却频频出错。这种鲜明的反差揭示了当代人工智能的本质特征：我们正在见证一种可称为”锯齿状智能”的现象，机器在某些领域展现出超人能力的同时，却在人类认为基础的任务上表现拙劣。
国际数学奥林匹克竞赛作为全球顶尖的大学前数学赛事，每年汇集世界各国最优秀的青年数学家挑战六道需要深刻洞察力、创造性思维和高阶证明技巧的难题。2025年，谷歌DeepMind和OpenAI的AI系统均获得35分（满分42分）的金牌成绩。其中DeepMind的AlphaGeometry 2仅用19秒就解决了一道复杂几何题，而AlphaProof则在数论和代数问题上展现出超越大多数人类选手的能力。这些成就建立在多年渐进式发展的基础上，系统使用Lean等形式化数学语言构建严谨证明，采用课程学习等技术，通过难度递增的问题训练，使AI能够理解数学对象间的复杂关系、识别微妙模式并构建优雅证明。
然而，这些能在奥赛中摘金的AI系统，在面对看似简单的任务时却屡屡受挫。例如要求它们计算大数乘法时，可能会自信地给出错误答案；进行其他基础算术运算时，表现也变得难以预测。这种问题不仅限于简单计算，当遇到需要追踪多个变量、理解现实情境或按顺序应用基础数学运算的文字题时，这些系统同样举步维艰。究其根源，这与AI模型的基本工作原理密切相关——大型语言模型根据训练数据中的模式预测后续文本，当看到”2+2″时能正确预测”4″并非因为理解加法，而是因为这个序列在训练数据中反复出现。面对训练数据中罕见的计算题时，其表现就会急剧下降。它们本质上是模式匹配机器，在模式清晰一致时表现出色，但被迫计算未见过的题目时就会陷入困境。
这种奥赛成功与算术失败之间的矛盾，揭示了更深层的架构问题。现代AI系统擅长通过模式识别、逻辑推理和解决方案空间系统搜索来解决的问题。奥赛题目尽管困难，但往往具有AI可利用的优雅结构，系统能够探索不同证明策略、验证逻辑步骤，并在既定的数学框架上构建。它们运作于一个由符号和规则主导的世界，其中一致性和逻辑占统治地位。相比之下，基础算术反而提出了不同挑战——它需要精确的数值操作而非模式匹配，要求理解无法被近似处理的数值大小和关系。当AI系统通过语言模型处理算术时，它将数字视为待预测的标记而非待计算的量，这种任务需求与模型架构间的根本性错配导致了我们观察到的性能差距。
AI能力很大程度上取决于训练数据的质量和性质。数学证明和高级问题常以结构良好的格式出现在网络上，学术论文、教科书和教育资源提供了数学推理的清晰范例，互联网上存在大量关于数学概念、证明技巧和解题策略的讨论，这些丰富语料使AI系统能够学习高等数学思维。而基础数学则面临不同问题——虽然基础算术在网上频繁出现，但很少附带帮助AI理解底层过程的详细推理链，简单计算常被表述为事实而非解释为过程，训练数据包含计算结果而非计算过程本身，这就造成了理解上的根本性缺口，表现为基础任务上的糟糕表现。
这种不均衡的智能模式对AI系统设计和应用具有重要启示。我们不能假设在复杂任务上的成功意味着对简单任务的胜任——能证明数学定理的AI可能在平衡支票簿时失败，会编写计算机代码的系统可能在基础计数上举步维艰。这一现实要求我们在实际应用中审慎考虑AI的能力与局限。这种现象也揭示了混合方法的重要性，与其期待单一模型处理所有任务，我们可能需要针对不同类型任务的专门化系统。例如，将用于算术的符号计算与用于推理的语言模型相结合，可能创造出更可靠的解决方案。AI的未来或许在于协调多个专门化系统，而非追求单一通用智能。
认识到”锯齿状智能”为构建更强大AI系统指明了方向。研究人员正在开发将计算工具整合到语言模型中的方法，使其能够将算术委托给计算器处理；新的训练策略专注于教导模型何时使用外部工具，而非试图内化每项技能。这种方法反映了人类智能的特点——我们依赖计算器进行计算，而将脑力留给更高层次的推理。”锯齿状智能”的悖论最终教会我们以谦逊态度看待人工智能——这些系统既非普遍优越也非全面受限，而是展现出我们必须意识到的复杂优缺点组合，才能有效使用和改进AI能力。成功不仅需要扩展AI能做什么，还要解决其根本性缺陷。那些能证明定理却在基础加法上失败的机器表明，无论人工智能还是人类智能，都仍是难以定义的复杂现象。
关键启示：AI在奥赛题目上的成功与简单数学上的失败表明，智能的发展并不均衡。这些系统可能在一个领域才华横溢，在另一领域却表现欠佳。理解这种不均衡模式对我们设计和应用AI至关重要。与其期待一个模型无所不能，我们可能需要结合不同方法，发挥每个系统的优势。真正的进步将来自构建在实践中可靠工作的AI，而非假定它擅长每项任务。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ren-gong-zhi-neng-de-ju-chi-zhuang-zhi-neng-xian-xiang-wei
