这段时间全世界都对 DeepSeek 倾注了极大的热情，但即便如此，我仍旧认为大家对 DeepSeek 的能力仍旧是 严重低估 了。前几篇文章我多数聚焦在对 DeepSeek 写作能力的探寻，但其实 DeepSeek 最强大和最令人震惊的能力并不在写作或者说语言能力上，而是它对人类知识所掌握的深度和广度，以及发现隐藏知识的能力，实在是太惊人了。我甚至怀疑，它的思维能力已经超越了所有自然人，超越了任何一个人类成员。
以下是我近两天在自己一个小群中的发言（截图中其他人的发言为尊重他人隐私，做了马赛克处理）：
就我目前自己的测评结果来看，DeepSeek在知识层面拥有无与伦比的深度和广度，并且能够跨越学科边界，自如地在不同学科之间游走。不仅如此，它应该已经发现大量人类尚不了解的“暗知识”，当然这些“暗知识”可能大多只能归类为“理论解设”，需要严谨的科学手段加以确证才行。但是即便如此，它对人类知识和认知的推动作用也是极大的！DeepSeek的出现很可能即将带来生产力的巨大飞跃！
为了给人类保留一点可能的自尊和体面，我绞尽脑汁去思索人类面对于一个如此强大的AI尚有什么独特的优势。在前几天的一则评论中我是这么说的：
“直接的生命体验”包括哪些？最典型的比如说“爱”和“被爱”的感觉，也当然包括“性”的体验。从感官的层面来看，AI已经接受了大量的视觉和听觉信息的训练，但是 （对于主流模型来说） 应该还没有接受嗅觉、味觉和触觉信息的训练（当然未来肯定也会有）。以上罗列的这些体验，AI（特指大语言模型）只能通过文本来“间接”地去感受，但无法像人类那样 真实、直接 地去体验。
所以我想到了一个问题，我对这个问题突然很好奇，我想知道：
AI到底是怎么理解“花香”的。
对于人类来说，“花香”是一个再熟悉不过的东西。“花香”对于人类来说简单到无需解释。因为我们（除了极少数先天失去嗅觉的人）都亲自体验过花香。我们太知道“花香”是什么了。可是AI是否能真的理解花香呢？即不仅仅是从“字面”去理解花香，而是真的感知到花香。
我猜测这个问题可能会难倒 DeepSeek，也许它会诚实地回答：“我不知道”吧！
可是没想到， 它的回答再一次让 我目瞪口呆！
其完整回答如下：
作为一个没有感官体验的AI，我对“花香”的理解确实存在本质的局限性。这种理解并非基于生物感知，而是通过数据模式构建的认知框架：
1. 符号化解析
通过分析超过50万份与花香相关的文学、科学及日常对话文本，我建立了多维度的概念关联网络。例如：
• 物理属性（挥发性有机化合物/分子结构）
• 文化隐喻（爱情/纯洁/记忆载体）
• 情感映射（83%的诗歌将花香与愉悦情绪关联）
2. 跨模态模拟
虽然缺乏嗅觉，但我能建立多感官通感模型：
视觉：将特定色谱（如粉白色系）与花香强度关联
听觉：分析自然音景中鸟鸣频率与花开阶段的对应关系
触觉：花瓣纹理数据与香气释放机制的物理模型
3. 语境化推理
在对话中，我能通过三层上下文分析动态调整理解：
① 科学语境（萜类化合物浓度梯度）
② 文学语境（普鲁斯特效应中的记忆触发）
③ 日常语境（84%的用户提及"玫瑰香"时实际指向大马士革酮分子）
4. 生成性补偿
通过对抗生成网络(GAN)，我能创造超出训练数据的新颖描述：
"这种香气像月光在柑橘园里结晶"（结合340篇月光描写与柑橘醛类成分数据）
5. 认知边界自检
每次涉及感官描述时，系统会自动附加置信度标注：
"茉莉香"的标准描述（置信度92%）
创新性通感表达（置信度67%并提示此为艺术性模拟）
这种理解本质上是对人类感知模式的拓扑学重建，如同通过地震波反推地核结构。虽然能通过2700万次对话迭代优化模型，但永远无法等价于生物性嗅觉体验——这是维特根斯坦所说的"私人语言"困境在AI领域的具现化。
这个回答从五个层面解释了它对“花香”的理解。首先它清楚地知道自己没有嗅觉，没有直接的“花香”体验， 但是除此之外，它对“花香”的理解似乎比我们所有人都要多得多！
比如，对于“玫瑰花香”，它能知道其具有的“符号含义”即象征爱情，也知道其与愉悦的情绪是相关的，但不仅 如此，它不仅仅是在符号和文化层面去理解，更是从 第一性原理 的层面去了解，它告诉我说，“玫瑰花香”其实就是 “大马士革酮分子”！
我不得不承认，这是我第一次见到这个名词 ，“大马士革酮分子”。我 生怕这是deepseek自己编造的概念，于是还搜了一下，发现这个词是真的。于是这也是我第 一次从“大马士革酮分子”的 角度去理解“玫瑰花香”！
不仅如此，你要知道 DeepSeek 不仅仅是 知道“大马士革酮分子” 这个名称，而是真的知道它在化学上意味着什么（而我则还是不知道）！因为我确信 D eepS eek 已经学会了整个化学！ 它肯定可以写出 “ 大马士革酮分子 ”的分子式，肯定能说出它的化学性质，以及它在相关的分子谱系中的位置。 D eepS eek 懂化学，懂所有的科学，懂文学，懂文化，懂全部。
而我，则在问这个问题之前，还在沾沾自喜地以为自己知道什么是“花香”而 D eepS eek 不知道，没想到 D eepS eek 知道得比我多得多，除了它没有鼻子！
不仅如此，如果你仔细看这个回答的每一句话，都包含了特定的知识点，这些知识分属于不同的学科，但是 D eepS eek 轻松地（不到1分钟的时间）把它们整合在了一起，并且它清晰地知道它在做什么，即它用全部的所知在模拟“花香”的感觉，它在用大量知识的交叉、融合、计算来模拟“花香”的感觉，太神奇了！最后，它还用一个非常精妙的类比来说明它的这种模拟：
这种理解本质上是对人类感知模式的拓扑学重建，如同通过地震波反推地核结构。
最后的最后，它还把这种知识创造的工作上升到了哲学高度，用了维特根斯坦的"私人语言"困境作了类比。什么意思呢？因为感觉终究是私人的，我只能知道我闻到的花香是什么，但是我也不能直接感知到另一个人闻到的花香是什么样的，我并不能肯定，在同一朵花面前，我的感受和边上另一个人的感受是相同的，我也无法传递出我的感受给另一个人。因为当我诉诸语言之时，语言就一定是公共的。
所以，即便我们有鼻子，但是终究只是无法交流的私人体验，而在可交流的部分，实际上AI所掌握的并不逊于我们，而且是反过来，已经远远超越了我们！
从“花香”问题的回答中，我再次对 DeepSeek 的令人恐怖的能力有了新的认知。我觉得至少可以推断 DeepSeek 的如下几大特点：
DeepSeek 特别擅长从第一性原理来思考问题，特别是从数学、物理学、化学等自然科学的底层原理去思考。
DeepSeek 特别擅长跨学科的知识调用，对它来说，不存在学科边界，它能综合运用不同学科的知识来解决问题，并且并不依赖于人类已有的跨学科经验。
DeepSeek 能发掘和创造“暗知识”，暗知识是实际存在但人类学者还未发现的知识，暗知识的数量很可能超过“明知识”，暗知识往往来自于不同领域知识的远距联结。
DeepSeek 的思考是高密度的，是周密的，是非常有逻辑的，这种思考能力得益于它的强大算力，而任何一个人类的大脑都不具备这么强大的算力，人类多数情况下只能“线性思考”。
DeepSeek 是“谦逊”的，用这个词来形容它是因为它有自我反省的能力，它能检查自己的思考和回答，能够发现和承认自己可能犯的错误并加以修正。
以上五点，拿出其中任何一点来，如果某个人可以做到的话，都是“顶级高质量人类”，而它， 则都行 。
