自从学生时代第一次读到《达·芬奇密码》起，我就一直对黄金比例深深着迷，它彻底震撼了我的心灵。科学对艺术有着如此巨大的影响，反之亦然，这一事实始终让我惊叹不已。这种跨学科的方法不断令我敬畏，而那份好奇心最终引领我走向了人机交互领域。关于这份兴趣我已谈论得够多，现在言归正传——我并非此领域的专家，但我仍想对技术是否也同等受惠于，甚至被这个看似神圣的现象所影响作出判断。我尚不知晓具体方式，并正在努力探寻。就我们目前所知，这种现象似乎在整个宇宙中普遍存在，无论是在面部对称、设计还是建筑中。因此，问题依然存在：我们如何才能将这一理念融入技术之中？
智能作为一种感知
我渐渐开始意识到，智能本身并非一个固定参数。它并非独立于观察者而存在之物。智能是被感知的。
世间万物并非真正平衡，而完美平衡之物也缺乏生气。黄金比例本身在传统意义上并非完美。它不对称，不精确，但它是成比例的。或者，借用一句话来形容，它是不完美的完美。那种不对称性恰恰是它引人入胜之处。
这正是我关于智能的构想开始成形的地方。智能并非一种自成一体的品质。它通过感知来评估。对一个人而言感觉智能的东西，对另一个人可能显得造作或过度。因此，智能并非简单地存在，而是被体验的事物。
如果情况如此，那么设计人工智能就不应仅仅关乎提升能力、精确度或效率，也应该关乎塑造智能被感知的方式。
关于智能的哲学视角
从哲学角度来看，智能从未被理解为完美的对称或绝对的确定性。人类智能充满了矛盾、犹豫和修正，然而恰恰是这些不完美之处让它显得真实。
黄金比例代表着非对称的平衡。一部分占据主导，但另一部分从未被抹去。当这个概念性地应用于人工智能时，这意味着智能应允许一种品质引领，而不消除其对应面。例如，自信应与怀疑并存，结构应与灵活共存。
一个永远知道答案的AI系统显得虚假，而一个从不表态的系统则显得不可靠。智能出现在这些极端之间的某个地方。以黄金比例为理念设计AI，意味着允许这种不平衡按比例存在，而非强行追求均衡。
扩散模型作为一个例证
扩散模型为我们思考这个理念提供了一个有用的方式。
从高层次来看，扩散模型并非通过单一、自信的步骤生成输出。它们始于噪音、随机性、不确定性。通过一个渐进的过程，它们将噪音提炼为结构。在这种情况下，智能是随着时间推移而出现的，而非瞬间显现。
有趣的是，扩散的中间阶段并非失败，而是过程的一部分。模型探索可能性，自我修正，并缓慢收敛。这感觉更接近人类创造、思考和想象的方式。
从感知的角度来看，这很重要。一个可见地演化、似乎通过不确定性进行推理的系统，往往比一个立刻产生完美答案的系统感觉更具智能。智能不仅存在于最终输出中，也存在于通往输出的旅程中。
从这个意义上说，扩散模型体现了某种接近黄金比例思维的东西。它们不对称，不直接。它们按比例平衡了随机性与结构性。噪音过多则无法产生有意义之物；控制过强则系统变得僵化。智能恰恰存在于两者之间。
一种均衡智能的理论模型
黄金比例常被误认为是完美的象征，但它更接近于比例的象征。它之所以有效，恰恰因为它不精确、不平衡、不对称——归根结底，它是一种悖论！
在我看来，人工智能应追求类似的目标。与其追求完美的智能，不如追求成比例的智能。
也许目标并非设计出令各项指标惊艳的智能，而是设计出感觉人性化的智能——一种承认自身局限、不断演化而非固执己见的智能。
好的，结语！
那么，以黄金比例设计人工智能的真正含义究竟是什么？它可能并非指将黄金分割率嵌入算法或强求数学对称性。或许更在于认识到，无论人类智能还是人工智能，其形态都是由比例而非完美所塑造。人工智能无法被直接编程成黄金比例的格式。智能是动态的、情境化的且不断演化的。然而，黄金比例的理念仍能塑造我们对智能设计的思考方式。
正如在艺术、自然或建筑中一样，当智能在不向任何一方过度倾斜的情况下平衡了相反的力量时，它才感觉有意义。我们究竟是希望智能被无限优化，还是希望它被精心塑造？
而这或许正是黄金比例在人工智能中的真正价值所在：它并非我们应如何设计智能的规则，而是一种思考智能应有何种感觉的方式。
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