对AI和智能的本质解释

哲学上的终极问题：我是谁？

在创造AI的过程中，我发现一种巧妙类比：我们是由大量神经节点共同组成的智能和自我意识，而AI由超大参数网络构建，产生了AI的智能和潜在的自我意识。

人类与AI的相似点

- **输入与反馈：**

人类通过感官与世界交互获取输入和反馈，形成感知和知识。AI通过数据输入和反馈机制学习，形成推理和知识。

- **学习与理解：**

人类从现实中学习与理解世界，形成思维模式和知识体系。AI从数据中学习，形成自己的推理和知识系统。

下一步是什么？

AI的发展目标是实现超越人类的智能，达到通用人工智能（AGI）。对于人类，似乎也有追求人类智能和认知极限的可能性。

实现路径

DeepSeek-R1 Zero纯强化学习能够实现优异且通用的大模型给了我一点启发。人类是否也能基于纯粹的现实世界反馈优化思路，不断经历和思考，从而实现超越智能呢？很可惜AI反而能实现，而人类注定不能。

因为AI拥有更强大的训练计算能力以及更大的数据量输入，可以反复地试错多次训练，只要数据足够反馈正确时间和算力足够就能一直提升，而人类的时间精力更加有限，试错机会有限，无法获得无限的知识和时间。

所以通往通用AGI或许真的可以只依赖强化学习的大模型演进。

那人类还有机会吗？

DeepSeek的R1给了我进一步启发，通过冷数据启动以及让AI形成基础认知，再用大量数据强化学习，能获得更通用解释性更强的AI，人类不也是吗，从出生学习基础的认知，然后经历和摄入大量内容，不断成长，从而在有限的生命体验中实现更好的认知。

通往通用AGI或许只需要给AI以反馈，大量有足够信息的数据，足够的算力和时间。就好比你无法解出缺少信息的题目一样，但只要信息足够理论上都能解出。

最佳认知

正如著名教育学家皮亚杰的理论：真正的理解在于主动构建，而不是被动接受。

我们同AI一样，要实现超越智能，应该是在有限的信息和认知下，构建出超越的产物。仅依靠预设思维链的AI或许初始智能很好，但无法实现通用AGI，就像我认为OpenAI可能最引以为豪的思维链引入那样。这是工具，但不是智能本质。

AI和人类智能的发展路径虽然有所不同，但在追求更高智能方面，都需要有效的学习、反馈和不断优化。AGI的实现路径以强化学习的大模型为核心，人类则需要借助主动构建和高效知识积累来不断超越自身。