AI的本质特征是泛化能力，使其能够触类旁通、填补知识缝隙并生成内容。然而，AI仅具备"临近泛化"能力，缺乏"远程泛化"，因此能模仿写作但难以产生真正创意。这解释了为何AI更可能取代编码类工作而非需要远程泛化的文职工作。未来AI发展方向包括超越Transformer架构和开发专业领域AI，以增强泛化能力和解决特定问题。

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AI最本质的特点是什么？从哪一个点切入才能更全面、准确、深刻的理解AI？

AI最核心的特点就是泛化能力，泛化能力是理解AI的入口。泛化就是触类旁通，举一反三。没有泛化一是一，二是二，不能联想，不能生成，不能产生新内容，最典型的就是搜索引擎。有了泛化能力，就可以生成，产生新的内容，填补内容之间的缝隙，如下图：

最左边的图就是传统计算机软件处理信息的方式。它只能管理人类创造的知识，只能管理已有的内容。

中间的图就是AI处理信息的方式。他具有泛化能力，填补了知识之间的缝隙。能够生成内容。但是他只能在原来内容附近进行泛化，这就是AI最关键的局限性，如果说人能够举一反三。AI只能举100反一。后面我们再来分析。

右图是人的泛化能力，就近泛化的话，人是弱于AI的，比如我要想模仿鲁迅的风格写文章，实际上是非常困难的，这对于AI确实很容易的。但是人有远程泛化能力。他学了1，2，3，4。会产生10，会产生21。

明白了这个原理，就可以理解AI的精髓，触类旁通，很容易理解各种有关AI的现象，想象AI的未来。

AI的优势是它预训练了人类所有的文本知识，但它缺乏小样本远程泛化能力。因此，它能够解奥林匹克数学竞赛题，但却提不出新的数学假设，做不了人未解出的数学猜想。

AI的泛化能力解决了很多问题，没有泛化能力几乎很难图像识别，稍微变形和角度它就不认识了。没有泛化能力，AI无法写代码，只能查找代码。没有泛化能力，它无法生成内容，无法写摘要，也无法看懂一个疾病诊断报告。泛化能力极大的拓展了计算机应用空间。

泛化能力不足，不能够小样本学习，不能远程泛化。它就不能出创意，不能起心动念，AI能写文章，能写PPT，但都限于比较固定的内容类，比如它更擅长体育，新闻报道，它写不出我这种文章。它也编不出来构思精妙的小说。

就更普遍的工作而言，AI取代码农比取代文秘的可能性要大得多。因为编码是临近泛化能力，AI读了大量的代码，再编新代码并不难。但文秘的工作常常需要远程泛化能力，这是AI做不到的。

麻省理工学院联合美国橡树岭国家实验室进行一场大规模AI模拟人类工作试验，涵盖923种职业，32000多项技能。最后的结果是AI对人的替代率为11.7%。这与我11月28号写的“全面分析，AI会替代哪些职业”文章结论类似。

AI今后的发展方向也可以做出比较清晰的判断。第一，超越transformer架构，做出泛化能力更强的AI。第二，专业AI，用于攻克某一类问题，如数学AI，制药AI，医疗AI等等。

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