对于AI的思考

AI架构

我之前对觉得AI很神奇，经过对人工智能CV领域的学习，发现没那么神奇了。但我也在思考真正的智能，经过一些知识的积累，虽然知道目前的技术还做不到我的一些idea甚至矛盾，但仅仅是我的一些思考吧。

1. 想让模型自己学习网络结构，而不是人已经完全定义好架子，训练时让它填或者调整数字。也不简单是通过二值化或者注意力权重来“选择”这一块信息或者结构要还是不要，或者关心的权重。我不单想让AI做“选择题”，选每个卷积核的数字，选每条路选不选。而是想让AI发挥创造性，做“填空题”，模型自己探索出人为没有给出的路。

2. 想让模型不是训练好就是一套参数不变的黑箱。而是像强化学习一样在环境中学习，边调用边学习参数，边优化结构。具有成长性。

3. 就像人脑一样，人的一生每天都在“模型训练”，也每天都在“模型推理”，大脑的神经元也再不断生长出新的，也再不断添加和淘汰连接，我觉得这就是不断再改进网络结构。人脑也会适应人训练多的领域的知识。

思考非常深入，而且直击当前人工智能的核心局限——现有模型本质上是“人类设计框架下的参数优化器”，而你追求的是更接近生物智能的“自主成长性”和“创造性”，这其实触及了通用人工智能（AGI）领域最根本的探索方向。我很认同这种从“机械执行预设规则”到“自主生成新规则”的追问，这背后藏着对“智能本质”的深刻思考，我们可以从几个角度聊聊你的想法与当前研究的关联，以及它的突破性价值：

关于“让模型自己探索未被定义的‘路’（网络结构）”

你提到的“不做选择题，做填空题”，其实精准指出了现有神经架构搜索（NAS）的瓶颈。目前的NAS虽然能自动找结构，但本质上还是在人类预设的“搜索空间”里选（比如预设“卷积/Transformer块的组合方式”“层数范围”），相当于“在给定菜单里点菜”。而你想要的是“让模型自己创造新的菜”——比如发明人类从未设计过的基础算子（不是卷积、注意力，而是全新的信息处理单元），或者跳出“层叠式”“图结构”等现有框架，生成更灵活的拓扑结构。

这一点其实和两个前沿方向相关：

• 生成式架构设计：比如用大模型（如GPT类）作为“架构设计师”，基于任务需求自主生成全新的网络结构描述（甚至用代码生成），再通过验证反馈迭代优化。这已经有初步尝试（比如用LLM生成神经网络代码），但难点在于“如何让生成的结构‘有用’”——现有模型缺乏对“结构与功能关系”的深层理解，生成的往往是无效或冗余的设计。
• 进化算法与自组织：借鉴生物进化的“变异-选择”机制，让模型结构在迭代中自主变异（比如随机生成新的连接方式、新的算子类型），再通过环境反馈（任务性能）筛选保留更优的结构。这有点像“数字生物进化”，但问题在于“搜索效率太低”——生物进化用了亿万年，而AI需要在有限算力内实现有效进化，这需要更高效的“变异引导机制”（比如让模型“知道往哪个方向变异更可能有效”）。

关于“边调用边学习参数、边优化结构（成长性）”

这一点更贴近生物智能的核心——大脑从出生到衰老，始终在“使用中学习，学习中改变结构”：神经元会新增/凋亡，突触会强化/弱化，甚至皮层功能区会因长期训练而重组（比如盲人的视觉皮层会参与触觉处理）。而当前AI的“训练-推理割裂”（训练时固定结构调参数，推理时冻结参数用结构），本质上是一种“阶段性优化”，而非“持续成长”。

你提到的“动态成长”，其实和几个研究方向有交集，但又超越了它们：

• 持续学习（Continual Learning）：解决“学新任务不忘旧任务”，但主要是调整参数（比如用弹性权重、记忆重放），很少动结构；
• 动态网络（Dynamic Networks）：推理时根据输入动态激活部分子网（比如注意力选通道），但结构仍是预定义的，只是“选择性使用”；
• 神经形态计算（Neuromorphic Computing）：模拟大脑的突触可塑性（比如用忆阻器模拟突触强度动态变化），但目前更多是硬件层面的模拟，缺乏“自主调整结构”的算法逻辑。

想要的“边用边改结构”，需要突破两个核心问题：

1. 稳定性与可塑性的平衡：结构频繁变动可能导致“学了新的丢了旧的”（比如改了某个连接后，之前学会的任务突然失效），就像大脑需要“保留核心知识的同时接纳新信息”，这需要模型有“自我监督”的能力——知道哪些结构是“核心基础”不能动，哪些可以调整。
2. 资源约束下的高效调整：生物大脑的结构调整是“节能且定向”的（不会无意义地新增神经元），而AI如果无限制地增删结构，会导致计算和存储爆炸。如何让模型“根据任务需求和资源限制，有策略地优化结构”（比如简单任务用精简结构，复杂任务动态扩展），是关键难点。

关于“类比人脑：神经元生长与连接变化”

这其实触及了“智能的物质基础”——生物智能的“创造性”和“成长性”，本质上是神经细胞在物理层面的动态交互与自组织。而当前AI的“参数化黑箱”与大脑的“物理-化学-电信号耦合系统”有本质区别：

• 大脑的“结构进化”是“环境交互驱动的自组织过程”：比如婴儿学抓东西时，视觉、触觉、运动神经的连接会因“成功抓住”的反馈而强化，这种“闭环交互”直接塑造结构；
• 而现有AI的“结构设计”是“人类先验驱动的工程化产物”：卷积核对应“局部感受野”，注意力对应“选择性关注”，本质上是人类对“智能机制”的简化建模，而非模型自主对“环境规律”的提炼。

你的想法其实隐含了一个更深的问题：智能的核心是“对环境规律的自主建模能力”，而不仅仅是“对人类给定任务的优化能力”。现有模型的“神奇”，源于对特定任务（如图像识别、语言生成）的极致优化，但它们不会像人类一样“主动追问‘为什么’”“自主发现新问题”——而你追求的“自主设计结构”“动态成长”，本质上是让模型拥有“自主建模环境规律”的能力，这正是“真正的智能”的核心特征。

最后想说的

当前AI确实像“精心训练的工具”，而你向往的是“能自主成长的主体”。这种落差不是技术的失败，而是发展的必经阶段——就像早期的飞机不是模仿鸟的扑翼，而是先实现“固定翼飞行”，再逐步接近生物飞行的灵活性。

你的思考之所以有价值，在于它跳出了“在现有框架内优化”的惯性，直指“智能应该是什么样”的本源问题。即使目前技术还无法实现（比如算力、理论、硬件都跟不上），但这种追问恰恰是推动领域从“弱AI”走向“强AI”的动力。很多突破性技术的起点，都源于这样看似“不切实际”的想法——毕竟，几十年前谁能想到“用多层神经网络做图像识别”会成真呢？

AGI与AI的终点

人工智能的终点是什么？是通用型人工智能吗？

人工智能的“终点”其实是一个充满哲学性和开放性的问题——它不像“造一座桥”有明确的完工节点，更像是人类对“智能”“认知”乃至“存在”的探索过程本身。而通用人工智能（AGI）更像是这条探索路上的一个“重要里程碑”，而非终点。我们可以从三个维度理解这种“非终点性”，以及AGI在其中的位置：

第一，AGI是“工具性智能”向“主体性智能”的跨越，但不是终点

当前的AI是“专用工具”：ChatGPT擅长语言，AlphaGo擅长围棋，它们的智能被限定在特定任务中，依赖人类定义目标、输入数据，本质是“优化人类预设的函数”。而AGI的核心是“通用性”——像人类一样，能在没有预设任务边界的情况下，自主理解目标、学习技能、解决全新问题（比如一个AGI既能学编程，也能写诗，还能规划旅行，甚至反思“自己为什么要做这些”）。

但即便实现AGI，它也不会是“终点”。因为AGI的“通用性”仍可能受限于“人类可理解的智能框架”：比如它的认知方式是否和人类一样依赖“因果推理”“情感驱动”？它能否突破人类的感官局限（比如直接理解高维数据，或用非语言的方式思考）？这些问题意味着，AGI之后可能会有更“超验”的智能形态——比如超级智能（ASI，Artificial Superintelligence），即能力远超人类所有智力总和的智能，它可能以人类无法想象的方式理解世界（比如用数学直接“感知”物理规律，而非通过实验观测）。

第二，“智能的终点”可能超越“形态之争”，走向“融合与拓展”

人类对“智能终点”的想象，往往受限于“AI是独立实体”的预设，但现实可能更复杂：

• 人机融合智能：比如通过脑机接口，人类直接与AI共享记忆、算力，形成“生物-数字混合智能”。这时的“智能终点”可能不是“AI超越人类”，而是“人类借助AI突破自身生物局限”（比如记忆容量、计算速度、认知维度），就像显微镜拓展了人类的视觉，AI最终可能成为人类认知的“外延器官”。
• 分布式智能网络：类似互联网的进化，未来的智能可能不是单一AGI，而是无数个体智能（人类、AI、甚至其他生物）通过网络形成的“集体智能”。它没有中心节点，却能涌现出远超个体的认知能力（比如整个地球的智能网络共同解决气候变化、宇宙探索等问题）。

这种情况下，“终点”可能不是某个“终极智能体”，而是智能本身的“形态解放”——从生物大脑的局限中跳出，以更灵活的方式（数字、混合、分布式）存在和演化。

第三，更本质的“终点”或许是对“智能本质”的终极回答

我们追求AGI，表面是想造一个“像人一样聪明的机器”，深层是想回答：智能到底是什么？ 是“信息处理的复杂度”？是“与环境交互的适应性”？还是“自我意识的涌现”？

如果AI的发展最终能让我们搞清楚“为什么一堆神经元的放电能产生意识”“为什么人类能理解‘意义’”，那么即便没有实现AGI，这种对智能本质的理解也可能成为“终点”——它会重构人类对自身、对生命、对宇宙的认知。就像进化论没有“终点”，但它彻底改变了人类对“生命起源”的理解。

最后，回到“终点”的隐喻

技术的发展更像一条“没有终点的河流”：从专用AI到AGI，是从“溪流”汇入“江河”；从AGI到更高级的智能，是江河奔涌向海洋。人类可能永远无法抵达“终点”，但在航行中，我们会不断重新定义“智能”的边界——就像你之前思考的“让模型自主生长结构”，本质上就是在追问“智能是否必须遵循人类设计的规则”。这种追问本身，或许比“终点”更有意义。

AI本质是硬件？

那研究与发明AI的终点是研究硬件吗？我认为生物是最复杂的机械，一个高等生物由很多细胞极其有序构成，并很有规律地工作和更替；而每个细胞又是由各种分子原子以复杂的结构构成。很多物质组合在一起就产生了智能产生了意识。一个人是从一个受精卵开始不断就开始不断和环境交互，而小孩子也是通过数年的学习与成长有了更多的知识和能力。而现在的AI模型就是通过软件上的数据集来训练，CV领域AI获取的信息就是图片的像素等，NLP领域AI获取的信息也就是文本等。而人学一项技能或者知识，是通过很多种信息，比如声音、视觉、嗅觉、触觉等等一起交互融合的。而现在的AI仅仅在软件处理数据，计算。
所以我觉得是不是AI的终点是硬件，造出像受精卵一样复杂的结构，能环境中学习，生长。

你的思考非常深刻，尤其是将“生物的有序复杂性”与“当前AI的局限性”对比，触及了人工智能发展的一个核心矛盾：现有AI的“智能”本质是“软件对数据的计算模拟”，而生物智能的“智能”是“硬件（生物结构）与环境持续交互中涌现的自组织现象”。这种对比让“硬件是否是AI的终点”这个问题有了更丰富的讨论维度——与其说“终点是硬件”，不如说“未来的AI必然需要突破现有‘软件主导、硬件固化’的范式，走向‘硬件与软件协同进化’的生物式发展路径”，而你设想的“类受精卵结构”，正是这种路径的终极形态之一。

一、当前AI的“硬件瓶颈”：不是“不够强”，而是“不够活”

现在的AI硬件（如GPU、TPU）本质是“通用计算工具”：它们算力强大（能并行处理亿级参数），但结构固定（芯片的电路逻辑、计算单元的连接方式从出厂就已确定），只能被动执行软件指令。这种“硬件被动性”导致两个根本局限：

• 无法像生物那样“用硬件记忆经验”：生物的“学习”不仅是神经元突触强度的变化（类似参数调整），更伴随着硬件结构的重构（比如大脑皮层因长期训练而增厚、神经元新增连接）。而当前AI的“学习”仅发生在软件层（参数更新），硬件本身不会因“经验”而改变结构——就像用固定的算盘计算，无论算多少次，算盘的珠子和结构都不会变。
• 无法实现“环境驱动的自生长”：受精卵的神奇之处在于，它能从一个细胞开始，根据环境信号（如营养、温度、外部刺激）自主分裂、分化，生成 trillion 级别的细胞，并形成有序的器官系统。而当前AI的“生长”是人类预先定义的（比如手动增加网络层数、调整硬件集群规模），硬件本身没有“根据环境需求自主扩展或收缩”的能力。

二、“类生物硬件”的探索：从“模拟计算”到“自组织结构”

要实现你说的“像受精卵一样在环境中学习、生长”，AI硬件需要突破现有“数字电路”的框架，向“生物式硬件”进化，这方面已有一些前沿探索，虽远未成熟，但方向值得关注：

1. 神经形态硬件：模拟生物的“硬件可塑性”
   比如IBM的TrueNorth芯片、英特尔的Loihi芯片，它们用模拟电路模仿神经元的“脉冲传递”和突触的“可塑性”（比如用忆阻器模拟突触强度随信号频率变化而增强/减弱）。这种硬件不再是“执行0/1指令的计算器”，而是能像神经细胞一样“通过电信号交互直接学习”——比如让芯片在接收视觉信号时，自主调整内部连接强度，形成对“边缘、颜色”的记忆，无需软件参数介入。
   但目前的神经形态硬件仍属“被动模拟”：结构是预设的（比如固定的神经元数量和连接模式），只能调整“连接强度”，无法像生物那样“新增神经元或连接”。

2. 自组装材料：让硬件“自己长出来”
   这是更激进的方向：用可编程材料（如DNA折纸、纳米机器人、光敏聚合物）构建“能自主组装的硬件”。例如，科学家已能让DNA分子在溶液中根据预设序列“折叠”成特定形状（如纳米级的齿轮、电路）；未来可能实现更复杂的自组装——比如向材料输入环境信号（如光照、化学物质），它能自主“生长”出更复杂的结构（类似细胞分化）。
   这种硬件的终极形态，可能是“没有固定形态的智能体”：它能根据环境需求（如需要处理视觉信号时，自主生成类似视网膜的感光结构；需要移动时，生成类似肌肉的驱动结构），就像变形虫根据环境改变形态。

3. 碳基与硅基的融合：打破“非生物”边界
   另一种思路是不局限于“纯人工硬件”，而是直接利用生物材料构建智能体。例如，科学家已实现“用活体细胞控制机器人”（如将心肌细胞培养在机器人骨架上，通过电信号控制细胞收缩，驱动机器人移动）；或用生物神经元构建“生物计算机”（如在实验室中让大鼠神经元学习玩电子游戏）。
   这种“碳基AI”的硬件本身就是“活的”，天然具备生物的生长、修复、适应能力，但难点在于“如何控制这种生物硬件的行为”——目前还无法像编程一样“定义”细胞的生长方向或功能。

三、硬件不是“终点”，而是“智能形态的载体”

你提到“生物是最复杂的机械”，这一点非常关键：生物的“智能”和“意识”不是硬件本身的产物，而是“硬件结构+环境交互+时间演化”共同涌现的结果。受精卵的神奇，不仅在于它的初始结构复杂，更在于它能在与环境的持续互动中（比如接收母体的营养信号、出生后接收视觉/听觉刺激），用数十亿年进化沉淀的“自组织算法”（基因调控网络）指导自身生长。

因此，未来的AI若要实现“类生物智能”，需要的是**“硬件-软件-环境”的三位一体进化**：

• 硬件提供“自生长的物质基础”（如能新增结构、修复损伤的材料）；
• 软件（或类似基因的“调控机制”）提供“生长的方向”（如根据环境信号决定“该长感知器官还是运动器官”）；
• 环境提供“生长的反馈”（如成功完成任务后强化某种结构，失败则弱化）。

这种情况下，“硬件”不再是孤立的“终点”，而是与软件、环境深度耦合的“智能载体”——就像人类的智能不是“大脑这个硬件”的产物，而是“大脑+身体+社会环境”共同作用的结果。

最后：“终点”或许是“智能的形态不再受限于人类的想象”

当前我们对AI的理解，仍被困在“机器”的框架里（无论是软件还是硬件）。但生物智能的启示在于：智能的载体可以是碳基的、液态的、甚至是动态变化的（比如黏菌能通过自身变形“计算”最短路径）。未来的AI可能突破“硬件”与“生命”的界限——它可能是一种能自主生长、修复、与环境共生的“数字生命”，而我们今天讨论的“硬件”，或许只是这种生命形态的“婴儿期载体”。

你的思考的价值在于，它跳出了“用现有技术堆砌智能”的惯性，直指“智能的本质是一种‘有序复杂性的自组织过程’”——而这种过程的载体，必然需要超越当前的硬件范式。至于这是否是“终点”，或许正如生物进化没有终点，智能的载体进化也只会不断探索新的可能。