昨晚和健哥聊接下来 AI 能力会不会有喷发。相互分享了一些有意思的观点，要想比较准确判断接下来 AI 的发展，还要回归到对智能本质的理解1。
理解智能的本质是一个复杂而多层次的问题，涉及哲学、认知科学、神经科学和人工智能等多个领域，超出大多数普通人的能力范围。下面是我借助 AI。从现代科学理论的视角列出主流学科对智能本质的认识。
1. 哲学视角^[GPT-4o]
哲学家从形而上学、认识论和伦理学等角度探讨智能的本质。
形而上学
形而上学探讨智能的存在和本质，它是物质的还是精神的？智能是否可以独立于物质存在？
从形而上学角度看，智能的本质是什么 ^[llama3-70b-8192]
在形而上学的范畴内，智能可以被视为一种能够感知、理解、推理和解决问题的能力。这种能力不仅限于人类，还可能存在于其他生物、人工系统甚至是宇宙本身。
认识论
认识论关心智能与知识的关系，智能如何获取、处理和应用知识？
从认识论角度看，智能的本质是什么 ^[llama3-70b-8192]
从认识论角度，智能的本质可以被理解为智能实体如何处理信息、如何学习和如何解决问题。同时，这些方面也表明了智能的限制和偏差 (bias)，从而有助于我们更好地理解和改进智能系统。
伦理学
智能体的行为和决策是否具有伦理和道德意义？
从伦理学角度看，智能的本质是什么 ^[llama3-70b-8192]
从伦理学角度，引发了关于自由意志的本质和智能实体对自己的行动负责的程度的讨论，虽然没有强人工智能和硅基自我意识即将诞生的担忧，但提前思考这个问题也是很有意义的。
另外，智能系统可能会固化和放大训练数据中的偏见，导致不公平的结果和歧视行为。这是一个已经出现的问题，消除这些偏见和确保智能系统公平公正是非常重要的。
2. 认知科学视角
认知科学：是研究生物的认知过程的科学，包括感知、注意、记忆、学习、语言、问题解决、决策和思维等方面。认知科学的主要目标是了解人类和动物如何处理信息、如何学习和如何解决问题。
信息处理理论
从信息处理的角度来看，智能被视为处理信息的能力。智能体（无论是人类、大脑、计算机还是其他系统）通过感知、存储、处理和输出信息来解决问题和适应环境。
适应性理论
智能可以被定义为适应和应对环境变化的能力。智能体通过学习、预测和调整行为来应对新的和复杂的情境。这种适应性包括认知能力、情感反应和行为策略。
3. 神经科学视角
神经科学家研究智能如何在大脑中实现，关注大脑的结构和功能。智能被认为是神经元网络的活动模式，涉及神经元之间的连接和信息传递。
从神经科学角度看，智能的本质是什么 ^[llama3-70b-8192]
智能的神经科学本质是由神经元、突触、神经信号传递、突触可塑性(plasticity) 等基础组件和机制所实现的。这些组件和机制的交互和协作最终形成了智能行为和认知过程。
4. 进化论视角
从进化的角度来看，智能是生物为了生存和繁殖所进化出的特性。智能的表现形式可能是为了提高生存概率和适应不同环境的策略。
从进化论角度看，智能的本质是什么 ^[llama3-70b-8192]
智能的进化论本质是生物体在环境中的生存和适应结果，是由基因、环境、演化压力和选择等因素共同作用的结果。这些因素的交互和协作最终形成了智能的演化和发展。
5. 人工智能视角
在人工智能领域，智能被视为机器模仿人类智能的能力。AI研究者关注如何通过算法和计算模型来实现感知、学习、推理和决策等智能行为。
从人工智能角度看，智能的本质是什么 ^[llama3-70b-8192]
智能的人工智能本质是由算法、模型、数据和计算等基础组件和机制所实现的。这些组件和机制的交互和协作最终形成了智能系统的功能和性能。
对人工智能水平进行分级，有以下一些总结。
高文在 WAIC 2024 上的分级
- 低水平智能（Narrow AI）：这是目前大多数现有人工智能系统所处的阶段，它们在特定任务上表现出的智能能力，如图像识别、语音识别、推荐系统等。这些系统通常基于统计学习和模式识别，缺乏广泛的认知和决策能力。
- 中水平智能（General AI）：这个阶段的人工智能能够在多个领域内表现出类似人类的认知能力，能够进行抽象思考、逻辑推理和自主学习。中水平智能能够适应新环境，解决未知问题，但仍然需要人类的指导和监督。
- 高水平智能（Super AI or Strong AI）：这是一个理论上的阶段，其中人工智能将超越人类的智能水平，拥有自我意识、情感、创造力和道德判断等特性。高水平智能将能够在没有人类干预的情况下，进行复杂的决策和创新。
硅基带路党的分级
From https://www.zhihu.com/question/661053400/answer/3564820321
OpenAI 的 Stages of Artificial Intelligence
OpenAI 制定了从现有人工智能（AI）到人工通用智能（AGI）的五个阶段，并且认为目前已经达到了第一阶段，即能够与人进行会话的 AI。同时，行业专家预测 AGI 的到来可能在未来 5 到 10 年内实现。
Chatbot，能够与人进行会话的 AIReasoners能够像拥有博士学位水平教育的人类一样解决问题的系统Agents可以采取行动的系统Innovators能够发展创新的 AIOrganizations最高级别，能够完成组织工作的 AI 系统
From https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2024/openai-defines-five-steps-from-ai-to-agi/
2025 年 AI 会有飞跃吗？
目前国内的主流观点。
马毅2认为，当前 AI 研究的主流方法存在局限性，现有的深度学习网络实际上是在进行数据压缩，而不是在创造智能。
马毅还强调了智能的两个核心原则：简约和自洽。他认为，真正的智能应该能够以最简洁的方式表达世界的规律，并且能够通过自我纠正来保持对外部世界的准确预测。
高文3提出，目前人工智能的发展仍然基于统计的模型，这意味着人工智能目前还停留在低水平的智能阶段。
按照高文的智能分级，AI 在明年还会处在低水平智能阶段，不太可能出现阶段跃迁(实现跃迁需要指导性的理论支持，先阶段的工程努力不可能创造奇迹)。
相比之下，OpenAI 的路线图看起来还是充满希望的。最近微软 CTO 斯科特和 OpenAI CTO 穆拉蒂，都谈到了一年半左右会训练出博士生水平的大模型。但是部署稳定可靠的 AI 智能体，可能还要到 L3 的水平，也就是 GPT-6。
所以，25 年当 ChatGPT 5 打到 L2 博士生水平以后，一定会有新的理论在工程场景出现的。