通用人工智能的关键：统一语言描述万物

当今世界，人工智能（AI）正以前所未有的速度推进着人类社会的进步。从最初的简单计算到如今能够执行复杂任务的智能系统，AI 的每一次飞跃都伴随着理解世界能力的显著提升。然而，要实现真正的通用人工智能——即能够像人类一样理解并适应各种复杂情境、解决广泛问题的AI，一个关键问题没有解决：如何将万物使用统一的语言进行描述。
统一语言，在这里不仅仅指自然语言处理中的语言统一，更是一种能够跨越不同领域、不同数据类型、不同表示方法的通用描述框架。它要求 AI 能够以一种统一且高效的方式理解并表达从简单的数字、文本到复杂的图像、声音、视频乃至抽象概念等多维度信息。这种能力是实现 AI 通用性的基础，因为它允许 AI 在无需针对每种特定任务或数据类型进行单独设计的情况下，就能灵活处理并整合来自不同源头的信息。

众所周知，人工智能最困难的地方在于表征。虽然世间万物无疑都可以统一地编码为 0 和 1，但是却没有深刻反映出事物的规律，对于进一步处理和理解非常不利。因此，统一表示不难，高效的统一表示却非常难，需要类似词向量等数据压缩方式来表示，表示本身就蕴含了事物之间的关系信息。

总的来说，实现统一语言的挑战有以下几点：
语言的多样性与复杂性
现实世界中的万物从物理规律、生物进化到社会文化，都具有层次丰富、规则复杂且高度动态的特性。要创造一种通用语言，既要细致入微，又要避免过于繁琐。
符号与语义鸿沟
计算机擅长处理符号，但理解人类意义上的语义需要大量上下文和背景信息。如何设计一种既能抽象符号，又能融入语义的语言，是难点所在。
跨模态融合
统一语言需要能表达不同模态（如视觉、听觉、文本、运动࿰