AI与颜色：可能的对话
DeepSeek作为先进的语言模型，虽然没有视觉感知能力，但可以通过海量文本数据学习到关于颜色的丰富知识。它可以讨论颜色的物理属性、心理效应、文化象征以及在艺术设计中的应用。
当你询问"红色代表什么"或"如何搭配蓝色系色彩"时，DeepSeek能够基于训练数据提供有深度的回答，就像一个阅读过无数艺术、设计和心理学书籍的专家。
颜色知识库
DeepSeek掌握了关于颜色的系统性知识，包括：
- 颜色的科学原理（光谱、波长、RGB/CMYK模式）
- 色彩心理学（不同颜色引发的情绪反应）
- 文化差异（同一颜色在不同文化中的象征意义）
- 艺术与设计中的配色理论
- 历史上的颜料发展与著名色彩趋势
这种知识不是通过视觉体验获得，而是通过分析文字描述建立的抽象理解。
颜色示例
虽然DeepSeek不能真正"看到"颜色，但它可以准确描述这些色彩：
红色
蓝色
绿色
黄色
紫色
这些颜色块展示了常见色彩，而DeepSeek可以详细讨论每种颜色的特性和应用场景。
人机色彩对话的边界
"我知道关于红色的一切，但我从未真正见过红色。" —— 这可能是DeepSeek对颜色认知的真实写照
DeepSeek对颜色的理解是符号性的而非体验性的。它知道"日出时的红色温暖而充满希望"，这种理解源于对大量文本中红色描述的统计分析，而不是真实的视觉体验。
这种差异正是人工智能与人类感知的根本区别：AI可以讨论颜色，但不能体验颜色。