强人工智能是否会诞生于现在的AI之中
🌌 为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能？
随着大模型的发展日新月异，越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能（AGI）。然而，作为一名持续关注人工智能领域的观察者，我反而越来越确信：现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络，可能已经达到了它的能力上限。
我们或许正站在一个新时代的门槛上：真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中，而需要一条全新的算法路径。
🧠 Transformer 与神经网络：奇迹也是天花板
自2017年《Attention is All You Need》提出Transformer以来，它已经成为现代人工智能的核心架构。无论是语言模型（如GPT-4）、图像生成（如DALL·E）、还是多模态系统（如GPT-4o），Transformer 都发挥着无可替代的作用。
然而，今天的大模型虽然表现出惊人的语言理解、图像生成和跨模态能力，但它们始终是一种“预测引擎”，并没有展现出“理解世界”的能力。
🚧 核心局限包括：
- 缺乏推理与逻辑结构：当前模型依赖上下文概率统计，无法进行可解释的逻辑推理；
- 没有世界模型：它们不了解因果、物理规律，也不能形成环境的稳定表征；
- 无自主性与目标导向性：模型没有“动机”，也无法设定长期目标、进行规划；
- 不具备持续学习能力：无法像人类一样在环境中终身学习；
- 对抗脆弱性强：轻微扰动可能导致完全错误的输出，远不如人类鲁棒。
说得直白些：它们会说话，但并不理解它们说的是什么。
🤔 为什么这不是“人类智能”？
人类智能的本质远非语言预测这么简单。我们的大脑不仅仅是“模式识别器”，而是融合了动机、记忆、情感、常识、因果、推理、自我意识、身体感知等复杂要素的整体系统。
目前的大模型，在这些方面基本是空白：
| 智能能力 | 大模型现状 | 人类具备？ |
|---|---|---|
| 语言理解 | 表层预测，缺乏深层语义 | ✅ |
| 逻辑推理 | 有限、缺乏一致性 | ✅ |
| 因果建模 | 几乎没有 | ✅ |
| 自我意识 | 无 | ✅ |
| 主体性与目标规划 | 无 | ✅ |
| 持续学习能力 | 不具备 | ✅ |
| 身体感知与交互 | 几乎缺失 | ✅ |
🔄 我为什么认为需要新算法路径？
就像牛顿力学无法解释微观世界，深度学习也未必能解释所有智能现象。现阶段的AI更像是“计算的极致拟合者”，而不是“认知结构的模拟器”。
🔍 下一代AI可能的发展方向：
🔹 1. 神经符号混合系统（Neuro-Symbolic AI）
融合深度学习的感知能力与符号系统的推理能力。
🔹 2. 世界模型与主动智能体（Model-Based RL）
构建内部环境模型，实现“看→预测→做→反思”的认知闭环。
🔹 3. 具身智能（Embodied AI）
模拟人类身体感知+环境交互，实现物理直觉和社会互动。
🔹 4. 计算意识与自我建模
从神经科学、心理学角度构建自我意识模型（如GWT、IIT等理论）。
🚪 Transformer是里程碑，但不是终点
Transformer 就像是 AI 的“蒸汽机”，它带来了第一次工业革命，但我们不会永远依赖蒸汽前进。
我相信，真正的强人工智能，不会诞生于当前这套预测驱动的神经网络架构之上。而是需要一个全新的范式，也许是融合，也许是颠覆。
未来的“哥白尼”式革命，很可能不会来自现在的大厂，而是某个异类研究者，提出一个从认知科学、神经生物学甚至哲学中生长出的全新智能架构。
📌 你怎么看？
- Transformer架构还能走多远？
- AGI会诞生于现有技术之中，还是需要全新方法？
- 如果你是研究者，你会从哪里开始构建一个真正“有意识”的AI？