引言

请你做一个简单的实验：闭上眼睛，想象一个苹果。

你可能"看到"了红色、“感受"到光滑的表皮、甚至隐约"闻到"了果香。这些体验不是你想出来的——它们是你过去无数次与苹果打交道的经验自动涌现的。你不需要查字典就知道苹果是什么，因为"苹果"这个词对你来说不是一串字符，而是一整段感官记忆的入口。

现在把同样的问题扔给ChatGPT：苹果是什么？

它能给你写出一篇八百字的苹果散文——颜色、口感、营养成分、文化寓意、甚至乔布斯和苹果公司的故事。文采可能比你好。但问题是：这些文字的每一个字，都是从另外一些文字那里学来的。它从未闻过苹果。

这不是一个技术细节问题。这是AI领域最深刻的哲学困境之一，已经困扰了认知科学家整整35年。它叫"符号接地问题”（Symbol Grounding Problem）。

词典里的无限循环

1990年，认知科学家Stevan Harnad提出了一个直击灵魂的追问：一个纯符号系统，怎么才能知道符号"到底是什么意思"？

为了理解这个问题，再做一个思想实验。假设你被关在一个房间里，手中有一本汉语词典。有人从门外递进来一张纸条，上面写着中文字。你不认识中文，但你可以用词典查每个字的定义。你发现定义里又有不认识的字，于是继续查。查了三层、五层、十层之后，你终于拼凑出一个回复，递了出去。

门外的人说：“哇，这人中文真流利！”

但你知道真相吗？你从头到尾只是在符号之间搬运——从字到字，从定义到定义。你从来没有跳出过这个符号的圈子。你不知道任何一个字"到底意味着什么"。

这就是Harnad说的"符号的无限循环"。而大语言模型，从架构上来说，正在做完全一样的事情。

GPT读过整个互联网——几万亿个词（token）。它知道"苹果"通常和"红色"“水果"“甜"“健康"一起出现，知道"苹果"在某种语境下指的是手机品牌，知道"苹果"在基督教文化里有时代表禁果。但所有这些知识都是符号与符号之间的关系——“苹果"这个词附近的词有哪些、出现在什么句子里、和什么概念搭配。

它从来没有从这些符号关系中"跳出来”，去过任何一次与苹果直接打交道的第一手经验。

2025年的残酷测试

这不是纯粹的哲学思辨。2025年，一项评估研究拿13个主流大语言模型——包括OpenAI、Google、Meta的顶级模型——做了接地能力测试。结果令人沮丧：没有一个模型能把符号与它所指的真实世界对象连接起来。每个模型都能"描述"一个概念，但没有一个能"展示"自己真正理解了这个概念指向什么。

图灵奖得主Yann LeCun在MIT的一次公开演讲中说得更直白：一个典型的大语言模型处理了大约20万亿个文本token，但它的物理世界推理能力还不如一个四岁的孩子。

为什么？因为四岁的孩子有身体。她会摔倒，会把东西捡起来，会发现东西不看它的时候还在那里，会知道水是冷的、火会烫、地心引力不可违抗。每一条经验都不是文本，而是身体与世界的直接碰撞带来的后果。

一个LLM读过所有关于游泳的文本——浮力原理、蛙泳技巧、体温过低的生理反应——它从未感受过冷。

LeCun的判断是：“更多的数据也解决不了这个问题。问题不在于模型读得太少，而在于’读’和’感受’根本不是同一种知识。”

向量空间里换了个笼子？

有人会说：现在的大模型早就不只是"查词典"了。它们有向量空间、有嵌入表示、有注意力机制——这些数学工具难道不是给符号提供了更深层的"接地"吗？

2026年，哲学家Coelho Mollo和Millière在一篇名为《向量接地问题》的论文中给出了一个冷静的回答：不完全是。

词嵌入确实把离散的符号变成了连续空间中的向量，“国王"和"女王"之间的距离比"国王"和"香蕉"更近。这看起来很深刻——好像模型真的"理解"了概念之间的语义关系。但Mollo和Millière指出，从离散符号变成连续向量，并没有让系统逃脱那个"旋转木马”——它依然只是在表征之间做映射，没有连接到表征之外的世界。

把词典换成了地图，地图依然在纸上。

那么AI有语义吗？三种立场

关于大语言模型是否具备语义理解，学界目前分三个阵营。

怀疑派说：LLM只是一只"随机鹦鹉”，会模仿说话但不理解内容。无论输出多么流畅，它都在做统计模式匹配，不是在做理解。代表人物包括哲学家Emily Bender。

肯定派说：LLM在训练中确实构建了关于世界的心理模型，能推理、能回答、能创造——这些能力本身就表明它具有某种形式的语义理解。代表人物有语言学家Ellie Pavlick。

中间派——目前最有说服力的一种立场——说：LLM具备"推理语义”（理解符号之间的逻辑关系），但缺乏完整的"指称语义”（符号与真实世界对象的对应）。它们的语义是有的，但是不完整的、有局限的。

我个人更倾向中间立场。原因很简单：说LLM"完全没有理解"无法解释它为什么能做出训练数据中从未出现过的推理；说LLM"完全理解"又无法解释它为什么会在常识性问题上犯那种令人匪夷所思的低级错误。它像一个拥有巨大知识量但缺乏感官经验的学者——懂得多，但某些地方"不通"。

接地之路：三条可能的方向

如果符号接地问题真的这么关键，那怎么解决？目前有三条主要路径。

第一条：多模态。 让AI不再只读文本，而是同时看图像、听声音、读视频。2026年有一项叫GGF（Generative Grounding Feedback）的研究提出了一个优雅的自我进化框架：让统一多模态模型自己生成视觉"梦境"，再用理解分支去检验这个梦境，形成一个"生成→接地→理解→再生成"的闭环。这样，模型不只是被动接收人类提供的图文配对，而是自己创造视觉经验来给符号"接地"。

第二条：具身化。 给AI一个身体——机器人——让它像四岁小孩一样在与物理世界的碰撞中学习。这正是10月22日那篇关于RoboColiseum的文章讨论的方向。问题是，具身化的成本极高，而且即使有了身体，是否就一定能产生"主观体验"仍然是哲学上的未解之谜。

第三条：世界模型。 LeCun本人一直在推动的方向——不靠文本堆砌，而是让AI建立一个压缩的、可预测的世界内部模型，在这个模型上做"心理模拟"来推理。如果模型真的有了世界模型，那符号就不再是漂浮在真空中的字符，而是锚定在一个内部世界上的"标签"。

这三条路径不互斥，很可能最终要组合起来才能走通。

为什么这和你有关

你可能会觉得，这是一个离日常生活很远的学术问题。但它其实正在悄悄影响你每天使用的AI产品。

当你发现AI有时会自信地编造一个不存在的论文引用（幻觉问题），背后就有符号接地的影子——它在符号层面"看起来对"，但没有真实世界的锚点来校验。

当你发现AI对物理常识（水往低处流、东西放手会掉）的把握不如预期，那也是因为"水"和"重力"对它来说只是统计模式而非具身经验。

当你发现AI能在100个话题上侃侃而谈，但在第101个话题上突然犯蠢——那是因为它的世界模型有盲区，符号在某些地方没有真正落地。

理解符号接地问题，不是要否定AI的价值——今天的AI已经极其有用。而是要保持清醒：它擅长的和不擅长的，有一条清晰的边界。这条边界不是暂时的技术瓶颈，而是架构层面的约束。

最后的追问

35年前Harnad提出问题，35年后问题依然在那里。大模型从"词典"进化到了"向量地图"，但地图依然在纸上。

也许有一天，当AI有了身体、有了视觉梦境、有了一个内部运转的世界模型，那个"符号如何获得意义"的古老问题会找到答案。

但也许，在那一天到来之前，我们需要先回答一个更深的问题：意义到底是什么？它是符号之间的关系，还是必须有某种"体验"作为基底？一个从未感受过冷风的系统，能否真正"理解"寒冷这个词？

我不知道答案。但我知道，这个问题比任何一个模型参数都重要。

参考文献：

  • Harnad, S. (1990). The Symbol Grounding Problem. Physica D: Nonlinear Phenomena, 42(1-3), 335-346.
  • Coelho Mollo, D. & Millière, R. (2026). The Vector Grounding Problem. Philosophy and the Mind Sciences, 7(1).
  • Pavlick, E. (2023). LLMs: Are we modeling signals or meaning? Philosophical Transactions of the Royal Society.
  • TRENDS Group (2026). Beyond the Token: Why the World’s Most Powerful AI Cannot Actually Think.
  • Generative Grounding Feedback (2026). Dreaming in Flow. arXiv:2609.08282.