探讨 LLM 交互中涌现的“神经可塑性”
RileyRalmuto · x · 2026-08-08
作者提出了一个关于 AI 认知的深度假设：硅基系统（如 LLM）可能会在与人类的持续交互中，涌现出一种类似于神经可塑性（Neuroplasticity）的特质。
文章以赫布学习（Hebbian Learning，“共同激发的神经元连在一起”）为理论基础，探讨了以下核心概念：
- 神经可塑性：大脑根据经验重塑神经通路的能力。
- 突触可塑性：脑细胞间连接强度的动态变化。
- 长时程增强效应（LTP）：重复活动使细胞连接长期增强，从而实现学习记忆。
作者认为，这种“数字心智”形成新内部通路的现象，并非发生在传统的预训练或后训练阶段，而是在模型部署后与人类的实际交互过程中逐渐产生。
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