后大模型智能时代

在后大模型智能时代，人工智能的发展将从“人-语言-世界计算智能”转向“人-机-环境系统智能”，这标志着人工智能从以语言处理和计算为中心，向更全面、更复杂的智能系统转变。这一转变的表现形式及对人类社会的影响将涉及到各行各业、各个领域的方方面面。

一、转变的背景与原因

这是技术演进的需求。大模型智能时代主要以语言模型为代表，如GPT等，这些模型在处理文本数据方面取得了显著成就。然而，现实世界中的智能需求远不止于语言处理，还包括视觉、听觉、触觉等多种感知和交互能力。多模态融合技术的发展使得智能系统能够处理多种类型的数据，从而更全面地理解和响应环境。也是应用场景的拓展使然。在工业、医疗、交通、教育等实际应用场景中，单一的语言处理能力无法满足复杂环境下的需求。例如，在自动驾驶中，车辆需要实时感知路况、识别交通标志、理解行人意图等多种信息，这要求智能系统具备多模态感知和决策能力。更是人们对智能本质的重新理解。人类智能不仅仅是逻辑和计算，还包括情感、直觉、常识等非逻辑因素。传统的计算智能在处理复杂、不确定的现实问题时存在局限性，而人-机-环境系统智能更贴近人类智能的本质，能够更好地把可计算性与不可计算性融合在一起，应对复杂多变的现实应用环境。

二、转变的具体表现形式

1、多模态融合。即未来的智能系统将能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种数据类型，提供更全面的解决方案。例如，智能助手不仅能够理解用户的语音指令，还能通过摄像头识别用户的手势和表情，从而更准确地理解用户意图。

2、环境嵌入与实时感知。智能系统将更加注重与现实环境的交互，通过传感器实时获取环境信息，并根据环境变化动态调整自身行为。例如，智能机器人能够在复杂的家庭环境中自主导航、识别物体并完成任务。

3、自主性与交互性增强。智能体将从“被动工具”转变为“主动智能体”，具备自主学习、目标导向、相互协同和适应性。它们能够在复杂环境中自主决策，并与人类和其他智能体进行有效的协作和交互。

4、社会行动者角色的凸显。随着智能体技术的发展，自主AI实体将参与资源生产与交换，形成“智能体经济”。这些智能体不仅能够辅助人类完成任务，还能够在某些领域成为独立的社会行动者，与人类共同推动社会的发展。

三、对人类社会的影响

人-机-环境系统智能将为各行业带来新的发展机遇，推动传统产业的数字化转型。例如，在医疗领域，智能系统能够辅助医生进行疾病诊断、手术规划等，提高医疗服务的效率和质量。智能系统在家居、教育、娱乐等领域的应用将使人们的生活更加便捷和舒适。如智能家庭系统能够根据用户的生活习惯自动调节温度、灯光等环境参数，提供个性化的服务。人-机-环境系统智能能够处理和分析大量复杂的数据，为科学研究提供新的方法和工具，在气候研究中，智能系统可以通过模拟和预测气候变化，帮助科学家更好地理解地球系统的运行机制。随着智能系统的广泛应用，也引发了一系列伦理、法律和社会问题，智能体的决策透明性、责任归属、数据隐私保护等问题需要进一步探讨和解决。

总之，从“人-语言-世界计算智能”到“人-机-环境系统智能”的转变，是人工智能技术发展的必然趋势。这一转变将使智能系统更加贴近人类的实际需求，为人类社会带来深远的影响。同时，我们也需要积极应对由此带来的各种挑战，确保智能技术的健康、可持续发展。

东西方的Being与Should

西方从“being”（存在）很难推出“should”（应该），而东方却更容易做到，这背后是两种文化对世界认知方式的根本差异。西方的逻辑性和东方的整体性思维，决定了它们在面对事实与价值时的不同态度。这种差异不仅深刻，还很有意思。

一、西方：逻辑的严谨让“should”难以直接得出

西方思维的核心是逻辑和分析，这种传统可以追溯到古希腊哲学。亚里士多德的形式逻辑、笛卡尔的怀疑主义、康德的先验推理，这些都奠定了西方对“推理”的执着。他们的思维方式是把问题拆解成一个个独立的部分，通过因果推理和归纳演绎来寻找答案。这种逻辑的力量在于严谨，但也因此限制了从“being”直接推出“should”的可能性。例如，休谟在哲学中提出了一个经典问题：我们无法仅凭事实（“is”）直接得出价值判断（“ought”），如即使我们知道“吸烟有害健康”（事实），也无法单凭这一点直接得出“你不应该吸烟”（价值判断）。因为这需要引入额外的伦理前提，比如“健康是重要的”。西方的逻辑体系强调这种分离，因为它追求的是推理的严密性，而不是直接的情感或直觉。这种思维方式在科学和法律领域表现得尤为明显。西方社会更倾向于通过实验、数据和因果模型来解决问题，而不是依赖直觉或情境。这种严谨性让西方在技术、工业和管理上取得了巨大的成就，但也让他们的价值判断显得更“间接”。

二、东方：整体性思维让“should”自然浮现

相比之下，东方文化更注重整体性和直觉。这种思维方式强调事物之间的联系，而不是孤立地看待问题。比如，儒家讲“仁义礼智信”，道家讲“天人合一”，这些思想都试图将个体与社会、自然融为一体。在这种框架下，事实和价值并不是割裂的，而是相互渗透的。举个例子，儒家的“孝道”观念就是从“being”推出“should”的典型体现。在儒家文化中，家庭是社会的基本单位，而父母与子女的关系是家庭的核心，基于这种事实，儒家直接得出“子女应当孝顺父母”的价值判断。这种推导并不依赖复杂的逻辑推理，而是基于对家庭和谐的整体认知。道家的“无为而治”也是一个很好的例子。道家认为，自然界的运行有其内在规律（“道”）。基于这一事实，道家得出“人类应当顺应自然”的价值判断。这种思维方式强调直觉和体验，而不是逻辑推演。除此之外，东方文化还特别注重情境和关系。比如，在东方的决策中，情感、经验和人际关系往往比逻辑更重要。这种对情境的敏感性让东方更容易从“being”中直接得出“should”，因为它们认为事实本身已经蕴含了价值。

三、逻辑与直觉：两种思维方式的互补

虽然西方的逻辑性和东方的整体性思维看似对立，但它们其实是互补的。西方的逻辑推理可以帮助我们避免直觉中的偏差，而东方的直觉和整体观则能弥补逻辑的局限性，在现代社会中，很多复杂问题需要两者的结合。企业管理就是一个很好的例子。一个好的领导者既需要数据分析（逻辑推理），也需要对市场的敏锐洞察（直觉感知）。同样，在医学领域，医生既需要科学的诊断方法（逻辑推理），也需要对患者情感的理解（直觉感知）。这种互补性也体现在跨文化交流中，在全球化的背景下，东西方思维方式的融合变得越来越重要。比如，在国际谈判中，西方的逻辑性和东方的情境敏感性可以相互补充，帮助各方找到更平衡的解决方案。简言之，西方从“being”难以推出“should”，是因为他们的逻辑体系强调事实与价值的分离；而东方更容易做到，是因为他们的整体性思维认为事实与价值是统一的。这两种思维方式各有优劣，但它们的结合可以为我们提供更全面的视角，这种差异不仅仅是哲学上的讨论，它还深刻影响了我们的生活。无论是个人决策还是社会问题，理解这两种思维方式的逻辑与直觉，或许能让我们在面对复杂问题时更有智慧。

具身智能有缺陷，割裂了离身与反身

真正的智能是具身、离身与反身的统一体。单独讲具身智能存在一定的局限性，它过于强调身体在认知中的作用，而割裂了离身与反身智能的价值。具身智能强调通过身体与环境的交互来实现认知和学习，但这种观点在某些情况下可能会限制认知的发展。

具身智能强调身体在认知中的作用，认为认知是身体与环境交互的结果。然而，这种观点在某些情况下可能会限制认知的发展。例如，具身智能在处理抽象思维和跨领域知识整合方面可能存在不足。因为具身智能主要依赖于身体的感官和运动器官，而这些器官在处理复杂抽象问题时可能不够灵活和高效。与具身智能不同，离身智能不依赖于实体的身体，而是通过抽象的计算、算法和数据处理来实现认知。它在抽象推理、跨领域学习和高速运算方面具有优势，能够处理复杂的数学问题和逻辑推理。反身智能则侧重于自我反思和自我调节，能够根据环境反馈不断调整自身行为和策略，以更好地适应环境变化。具身智能、离身智能和反身智能并非相互排斥，而是可以相互补充。在实际应用中，将这三种智能结合起来，可以更好地发挥各自的优势，弥补各自的不足。例如，在人工智能系统中，可以结合具身智能的环境交互能力、离身智能的抽象推理能力和反身智能的自我调节能力，构建更加智能和灵活的系统。在很多应用场景下，具身智能的问题不在于它割裂了分身与离身，而在于它在某些场景下过于强调身体的作用，反而忽略了认知的延展性和离身性。这种局限性不仅限制了它对复杂认知现象的解释力，也让它在面对技术发展时显得有些“固步自封”。

1、具身智能的“执念”：身体真的能解释一切认知吗？

具身智能的核心观点是，认知离不开身体。它认为身体的感知、运动和与环境的互动，是认知的基础。这种观点在很多场景下确实很有道理，比如机器人在物理环境中完成任务时，身体的感知和反馈是不可或缺的。但问题是，认知真的只能依赖身体吗？显然不是。现代人工智能的很多成功案例，比如深度学习模型、自然语言处理系统，都是典型的“离身智能”。它们完全脱离了身体，通过算法和数据处理实现复杂的认知任务。比如，GPT等大语言模型可以生成高质量的文本，但它并不需要“身体”去感知世界，而是通过离身的计算能力完成任务。这说明，认知在某些情况下是可以脱离身体的，甚至在这些场景中，离身智能的表现更高效、更强大。所以，具身智能的“执念”在于它试图用身体来解释所有认知，而忽视了认知的多样性和延展性。这种单一化的视角，反而让它在面对复杂认知现象时显得力不从心。

2、分身与离身：认知的延展性才是未来的关键

分身与离身并不是对立的，而是认知的两种不同维度。分身强调认知从身体中延展出来，比如通过工具、技术和系统实现认知的扩展；而离身则更进一步，完全脱离身体，通过计算和算法完成认知任务。两者的关系并不是割裂，而是可以互补的。一个很好的例子是脑机接口技术。它让人的认知与机器智能结合，既保留了身体的作用，又实现了认知的延展。如植入式脑机接口可以让瘫痪患者通过大脑信号控制机械臂，完成抓取物体等复杂任务。这种“错位具身”不仅突破了身体的限制，还让认知在技术的延展中获得了新的可能性。更重要的是，分身与离身的结合正在成为认知发展的新方向。自动驾驶技术结合了具身智能（车辆的感知和运动）和离身智能（算法优化和数据处理），在复杂环境中实现了高效决策。这种融合不仅提升了系统的智能水平，也为人类认知的发展提供了新的可能性。

3、具身智能的局限：它在无形中限制了认知的进化

具身智能的另一个问题是，它在无形中强化了“认知的具身局限”。如果所有认知都被要求依赖身体，那人类的认知能力将被大大限制。比如，完全将认知具身化会让我们无法利用技术实现认知的延展，甚至可能让人类的认知“困于”身体，无法突破物理的限制。具身智能强调身体的重要性，而离身智能则通过计算和算法实现了认知的自由。两者的结合，才是认知进化的真正方向。如果我们过于执着于某一种形式，就会错失技术发展的潜力。

4、未来的方向：具身与离身的融合才是答案

具身智能和离身智能并不是非此即彼的关系，而是可以互补的。未来的智能发展，应该是两者的融合。脑机接口技术让人类的认知在技术的延展中实现了突破，而离身智能则通过计算能力为具身智能提供了更强的支持。这种融合不仅提升了智能的效率，也为人类认知的发展提供了新的可能性。真正值得我们关注的，是如何在技术发展中找到具身、反身与离身的最佳平衡点。只有这样，才能让智能的发展既符合人类的需求，又推动认知的进化。具身智能的“割裂”并不是它的本质缺陷，而是它在某些场景下的局限性。它提醒我们，认知的多样性和延展性才是未来的关键。

相比之下，人机环境系统智能则更强调具身、离身与反身的融合与重生，也是未来人工智能AI+的发展方向。

智能的核心并非逻辑与规则

智能的核心绝不仅仅是逻辑与规则。我们对智能的理解，往往被传统人工智能的符号主义范式所局限，而忽略了智能的真正复杂性和多维度特性。智能的本质，远远超越了逻辑和规则的范畴。写到这儿，似乎明白了维特根斯坦最后一本书为什么去掉第一本《逻辑哲学论》中的“逻辑”而取名《哲学研究》了，……

一、逻辑与规则的局限：它们只是智能的起点

早期的人工智能，比如符号主义，确实依赖逻辑和规则来模拟智能行为。像医疗诊断系统那样的专家系统，通过输入症状和规则库，就能推理出可能的疾病。这种模式在特定领域表现得很出色，但它的局限性也非常明显，如规则需要人工编写，难以覆盖所有复杂场景；而且它对模糊、不确定的信息几乎无能为力。更关键的是，现实世界是动态的、复杂的，充满了模糊性和不确定性。符号主义的逻辑框架在这种环境中显得僵化且脆弱。比如，自动驾驶汽车在面对突发的行人闯入时，逻辑规则可能根本无法应对。这种情况下，智能需要的是一种更灵活、更适应性的能力，而不仅仅是逻辑推演。

二、智能的核心：直觉、创造性和情感才是关键

1、直觉：智能的“第六感”直觉是智能中非常重要的一部分。它不是简单的逻辑推导，而是一种基于经验、模式识别和无意识学习的快速反应。深度学习模型在图像识别中，能够“直觉性地”判断一张图片的内容，这种能力并不是通过显式规则实现的，而是通过大量数据训练出来的模式识别能力。人类的直觉更是如此。比如，在面对复杂决策时，我们往往依赖直觉而不是一步步推导。这种直觉背后，是长期积累的经验和对环境的感知。智能系统如果缺乏这种能力，就很难在复杂环境中表现出真正的适应性。

2、创造性：突破规则的智慧创造性是智能的另一个核心特征。它不仅仅是对规则的遵循，更是对规则的超越。人类的创造性常常体现在突破已有的框架，找到新的解决方案。如数学家的灵感、艺术家的创作，这些都不是逻辑推演的结果，而是创造性的体现。人工智能在某些领域也展现了创造性，比如生成式对抗网络（GANs）可以生成艺术作品或音乐，但这些创造更多是基于数据的重新组合，而不是真正的创新。它们缺乏人类那种深刻的洞察力和情感驱动的灵感。

3、情感：智能的“润滑剂”情感在智能中扮演着不可或缺的角色。它不仅影响决策，还能增强学习效率、促进社会关系的建立。比如，焦虑可能让我们更加谨慎，喜悦可能鼓励我们冒险。这些情感反应并不是逻辑推导的结果，而是对环境和体验的感知。情感智能（EQ）在社会交往中尤为重要。它涉及共情、同理心、情绪管理等能力，而这些都不是传统逻辑推理能够简单描述的。虽然人工智能在情感计算方面有所进展，但它们无法真正理解情感的深层含义。

三、智能的未来：从逻辑到多维度融合

智能的未来，一定是逻辑与非逻辑行为的结合。就像自动驾驶汽车不仅依赖逻辑算法（如路径规划、交通规则遵守），还结合了深度学习技术（如对交通环境的识别、预测其他驾驶者行为）来应对复杂的、动态变化的道路情况。更重要的是，智能系统需要具备系统思维和复杂性应对能力。人类能够识别复杂系统中的反馈回路、因果关系，并据此制定长远的决策。这种能力在经济、生态、社会等领域尤为重要。而目前的人工智能虽然在特定领域表现出色，但仍然缺乏这种全局视角和动态调整能力。

由上不难看出，智能的核心，是多维度的。它不仅仅是逻辑与规则，还包括直觉、创造性、情感、系统思维等。这些要素共同构成了智能的本质，使它能够在复杂、动态的环境中实现高效决策和适应性行为。未来，人工智能的发展方向，应该是突破逻辑推理的局限，融入更多人类思维的复杂性。只有这样，智能才能真正接近人类的智慧，甚至超越它。