這份研究的結論非常直接：這些AI模型，充其量只是在玩一場「進階記憶遊戲」！這句話簡直是打臉了許多AI公司的宣傳，也讓大家重新思考，我們現在所處的AI發展階段，到底是不是真的如想像中那麼「聰明」？
蘋果研究團隊為了避開常見的訓練資料污染問題（也就是AI模型可能在訓練時就已經「看過」答案），特別自訂了一組從未出現在任何資料集中的「邏輯謎題」。這些謎題設計得非常精巧，目的就是為了明確區分出，AI模型究竟是真的「理解內容」並進行邏輯判斷，還是僅僅是「死記硬背」模式，然後進行猜測。
AI模型「高複雜度」謎題前「崩盤」！甚至出現「自暴自棄」亂回答現象！
這份研究的結果真的很有趣，甚至有點「尷尬」！研究指出，當這些邏輯謎題進入較高複雜度時，那些號稱有「推理能力」的AI模型，表現竟然會明顯「崩盤」！它們甚至出現了「自暴自棄」的現象，例如直接放棄解題、胡亂回答，或是給出一些根本不著邊際的答案。
實驗結果可以歸納為三個階段，這也為我們呈現了當前AI模型的真實能力天花板：
- 低複雜度： 在比較簡單的邏輯謎題面前，反而是一些普通模型的表現更穩定，因為它們可能更容易找到直接的模式進行匹配。
- 中等複雜度： 這個階段，那些「標榜會思考」的AI模型，確實會稍占優勢，這可能因為它們的參數更多、訓練數據更廣，在部分複雜模式上表現更好。
- 高複雜度： 但一旦謎題進入真正考驗邏輯和推理能力的「高複雜度」階段，所有的AI模型表現都接近失效！
最諷刺的是，蘋果指出，我們現實生活中的問題，絕大多數正好就落在「高複雜度」區間！這說明，目前的AI模型雖然在某些特定任務上表現驚人，但要解決真實世界中複雜、多變、需要深層推理的問題，它們的能力還遠遠不夠。
研究中還舉了一個例子，讓人啼笑皆非：這些AI模型居然能成功解出百步的河內塔（一個複雜的數學謎題，通常用來測試遞歸算法），卻會卡在一個只需要4步的渡河謎題（例如農夫、羊、狼、草過河的經典問題）。這再次顯示，AI並非真正理解問題的本質，而只是根據模式記憶進行猜測。
這項研究無疑是直指了目前主流的大型語言模型（LLM）的根本限制：它們缺乏真正的「邏輯鏈條構建能力」，無法像人類一樣進行深層次的、一步步的推理和邏輯連接。它們更像是超級複雜的「統計引擎」，擅長預測下一個最可能的字詞或模式，而非真正理解。
Google執行長Pichai提出「AJI」新概念！坦言AI表現「時好時壞」，像「人工鋸齒智慧」！
與此同時，Google執行長桑德爾．皮采（Sundar Pichai）也創造了一個新詞來形容當前AI的狀態，那就是「AJI」，也就是「人工鋸齒智慧（Artificial Jagged Intelligence）」！
Pichai用「鋸齒」來形容AI的表現，意思就是「起伏極大，時而令人驚豔，時而荒謬可笑」。他舉了一個非常生動的例子：「有時AI回答讓你讚嘆不已，下一秒卻連草莓裡有幾個R都數不清。」這種「不穩定性」，正是當今AI的真實狀態，也與蘋果的研究結果不謀而合。
儘管如此，Pichai 對 AI 的未來發展仍然抱持著樂觀的態度。他認為，即便**通用人工智慧（AGI）**無法如預期般在2030年實現，AI 仍將在許多關鍵領域發揮重大影響，例如：
- 知識擴散： 加速資訊傳播和學習。
- 氣候變遷： 提供數據分析和解決方案。
- 醫療研究： 協助藥物開發和疾病診斷。
- 經濟發展： 提升生產力和效率。
Pichai 的「AJI」概念，或許也為AI產業提供了一個更務實、更貼近現實的視角，承認AI的局限性，同時也看到了其巨大的潛力。
社群反應兩極化：AI還能超越人類思考嗎？
這份蘋果的研究報告一經發表，立刻在科技社群中掀起了「論戰」！社群反應呈現兩極化：
- 「悲觀派」： 一派人認為，這份研究證實了當前LLM（大型語言模型）的架構確實不足以支撐AGI的實現。他們認為，如果AI連基本的邏輯推理都做不到，那麼要達到人類級別的智慧，還有很長的路要走，甚至可能需要根本性的技術突破。
- 「樂觀派」： 另一派人則指出：「推理本身就是一種模式學習」，不應該對AI的判斷過於悲觀。他們認為，AI的學習能力會隨著數據和算法的進步而不斷提升，現在做不到的，不代表未來也做不到。或許AI學習推理的方式和人類不同，但最終也能達到類似的效果。
無論是哪種觀點，這份蘋果的研究都明確提醒了我們：AI並非萬能，距離「真正會思考」的人類智慧，仍然有著一段不小的距離。這也讓AI的未來發展方向，增添了更多想像空間和挑戰。或許，AI發展的下一個瓶頸，不是算力或數據量，而是對「智慧本質」的更深層次理解。