我们通常认为，智能的进化方向是更高的精确性、更少的错误。纸飞机频道然而，一个耐人寻味的现象是，人类智慧的许多闪光点——如直觉、灵感、幽默感——恰恰源于某种“不精确”甚至“错误”的认知过程。这是否意味着，AI若想获得真正的“智慧”，或许也需要走上一条学会“犯错”的歧路？

人类的创造性思维往往依赖于类比、隐喻和联想，这些过程在逻辑上并不严密，甚至充满谬误，但却能连接起看似无关的领域，诞生出革命性的想法。一个经典的例子是凯库勒梦见咬住自己尾巴的蛇，纸飞机从而悟出来苯环的环状结构。这种“非理性”的飞跃，是任何遵循严格逻辑链条的AI都难以复制的。

同样，人类的许多高级社交智能也建立在“错误”之上。我们懂得白色谎言是维持社会和谐的润滑剂；我们理解反讽和幽默依赖于字面意思与实际意图的错位；我们欣赏艺术中的“留白”与“瑕疵”，因为它们激发了观者的主观参与和情感共鸣。一个绝对精确、永远理性的AI，在这些需要共情与语境理解的领域，反而会显得格格不入，甚至愚蠢。

这并不是说我们要故意制造有缺陷的AI。而是提示我们，当前基于“大数据+大算力+深度学习”的范式，可能只是通向智能的一条路径。未来的AI研究，或许需要探索如何引入可控的随机性、模糊逻辑以及基于具身经验的常识推理。也许，我们需要设计能够进行“思想实验”、能够像人类一样由于信息不全而进行“跳跃式猜测”的AI。

让AI学会“有价值的错误”，可能比让它达到“完美的正确”更为困难，也更为关键。因为这关乎到智能中最为神秘的部分：如何从已知迈向未知，如何在不确定中做出洞察，以及如何理解并融入那个充满矛盾与不规则的人性世界。在这条智慧的歧路上，AI或许才能真正触及人类智慧的精髓。https://a943280303.github.io