当我们打开一个计算器，输入 36 + 57，屏幕显示 93。
当我们打开一个 AI 聊天窗口，输入 36 + 57，屏幕也显示 93。
结果虽然一样，但屏幕背后的“宇宙”却已经发生了天翻地覆的变化。前者是逻辑的必然，而后者，是一场概率的奇迹。
硅基世界的两种“思考”
作为一名开发者，我们习惯了计算机的确定性（Determinism） 。在传统的计算机体系结构中，计算是绝对的。
当你在此刻敲下代码 console.log(36 + 57) 时，CPU 内部的算术逻辑单元（ALU）会被激活。电信号穿过由晶体管组成的逻辑门——与门、或门、非门、异或门。电路闭合，二进制位翻转，进位寄存器被标记。这是一个物理过程，只要硬件没有损坏，结果 100% 是 93。在这个世界里，数学是铁律。
然而，当我们把同样的问题抛给大语言模型（LLM）时，它并没有调用那个 ALU。
语言模型的“文本接龙”
AI 并不是在“做算术”，它是在“讲故事”。
对于 LLM 而言，3、6、+、5、7 并不是具有数值意义的数字，它们只是一个个Token（词元） ，和你输入的“今天天气不错”中的汉字没有本质区别。
当 AI 看到 36 + 57 = 这个序列时，它的大脑（神经网络）开始疯狂运转。它检索了训练阶段见过的千亿级别的文本数据，在它的高维向量空间里寻找路径。它在问自己一个问题：
“在
36 + 57 =这个语境下，下一个最可能出现的字符是什么？”
- 是 8 吗？概率极低。
- 是 A 吗？几乎不可能。
- 是 9 吗？概率无限趋近于 99.99%。
于是它输出了 9。接着，它基于 36 + 57 = 9 这个新上下文，再次预测下一个字符，得出了 3。
所以，AI 给出的 93，本质上和它背诵“白日依山尽”是同一个原理。它不是算出来的，是预测出来的。它不是一个数学结论，而是一个概率学结论。
为什么这很重要？
理解了“计算”与“预测”的区别，我们就能理解 AI 现阶段迷人的“缺陷美”。
- 对于简单问题（36+57）： 这种模式在人类语料库中出现过无数次，逻辑链条极短，概率分布收敛得非常完美。所以 AI 看起来像个数学天才。
- 对于复杂问题（23489 x 98123）： 随着数字变大，具体的算式在语料中从未出现过。此时，概率分布开始变得平坦且模糊。AI 可能会根据数字的“长相”去“幻觉”一个答案——它依然在努力预测，只是这一次，它猜错了。
这就是为什么最先进的 AI 系统（包括 Gemini）在处理复杂数学时，往往不再依赖纯语言模型，而是会去调用外部工具（Code Interpreter）。这就像是一个文科生终于意识到：“与其通过语感去猜这道微积分，不如我掏出一个计算器吧。”
结语
下一次，当你看到屏幕上跳出 AI 的回答时，不妨在心里多一分敬畏。
传统的程序之所以正确，是因为它是被设计成正确的；而 AI 之所以正确，是因为它阅尽了人类知识的沧海桑田后，觉得大概率应该是这样。
36 + 57 = 93。在计算器眼里，这是逻辑的终点；在 AI 眼里，这是概率的巅峰。
