未来，我们的计算机能够生成一些新东西，并从里面筛选提炼出新概念，表达出来，让其他个体（比如人类）认识到这个新概念的诞生，那么通用人工智能应该也就算是成了。

1 人们低估了通用人工智能的实现难度

当前舆论很热闹，可是人们大大低估了AGI的实现难度，chatGPT和deepseek都还不是通用人工智能。

未来需要再下探一个空间层级，寻找新的芯片和计算机架构才能实现AGI，这背后可能蕴含着中国弯道超车的机会。

2 两次因果放大，跨越三个空间层级——自主信息系统的特点

DNA通过RNA读取信息，表现在蛋白质等生物大分子上，维持细胞运转，这是一次因果放大，更微观层面的扰动引起DNA的突变，也是一次因果放大，所以以DNA为主的信息系统实现了两次因果放大，跨越了三个空间层级。

同样，大脑思考学习表现在身体行为上，是一次因果放大，自主意识、偶发灵感亦源于更微观层面的扰动，也是一次因果放大，所以说大脑意识也做到了两次因果放大，跨越了三个空间层级。

现在的计算机偶发缺失，无法做到自主进化，还不是通用人工智能，未来需要再下探一个空间层级，寻找新的芯片和计算机架构才能实现AGI。

3 通用人工智能的重要特征

软硬件配置相同、训练方式相同、数据相同，其训练结果能否带来不同个体的明显差异，这可以成为辨别通用人工智能的重要特征。

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