智慧的分形演化——从自然本源到人工智能的涌现之路 |《WAIC UP!》辑趣
发布时间:2026-04-14来源:世界人工智能大会
中国最早探索人工智能本质的研究者之一。早在上世纪80年代末软件工程求学期间,他就开发出基于神经网络具有自学习(深度学习)功能的棋类博弈程序,当时该程序已经能根据规则,独立学习小型棋类游戏,并通过自我对弈,掌握制胜之道,战胜人类对手。
多年来,他跨学科且多维度地探索AI的可能性与局限。通过《汉字之美》一文深入阐述了语言的本质,以及汉语在“达意、传情、承道、启慧”层面的精妙之处,并指出汉语是一门充满智慧、吻合人工智能的语言。作为知行合一的人工智能研究者,他持续输出300余篇前瞻文章,对外输出了许多在当时还鲜有人知的有关人工智能的见解及相关知识。
全文共6,553字,预计阅读时间26分钟
摘要:本文并不是一篇实证性的论文,而是针对人工智能的发展,在汇集了各跨学科最新研究成果之后,提出的一个基于分形理论的智慧演化模型。该模型认为:智能是系统获取智慧的能力,其核心是对自然复杂分形结构进行映射的效能;而智慧是由智能通过映射构建而成的高度结构化信息网络。自然世界的物质与规律构成一级分形结构(源分形),其终极本源是场的扰动(波)及能量耗散的协同作用;人类身心系统是通过进化形成的二级分形结构(自然的一级映射),是人类智能的具身载体;人类集体创造的形式符号系统是三级分形结构(心智的二级映射),是人类集体智慧的外化结晶;当前的人工智能则是四级分形结构(符号的三级映射),它仅具备强大的处理符号的能力,但尚未形成反映自然真实的智慧。本文系统论述了该模型的物理哲学基础、各级结构特征与转化机制,指出当前AI的核心局限在于其智能与自然本源及人类具身体验的双重隔绝,导致其无法构建具有“一手性”与具有内在意义的智慧。基于此,提出AI发展的根本路径在于实现从四级向二级分形的跨越——通过具身感知直接映射自然结构,使其智能构建直接根植于自然的智慧,并预言在此过程中将涌现出AI群体自组织的“新三级分形结构”,即一种多模态、高维的AI自生语言。最终,人类智慧与AI智慧将形成同源同构异质的多元分形智慧体系。
关键词:分形理论;智能;智慧;世界模型;智慧演化模型;同源同构异质;AI自生语言
关于智能与智慧本质的讨论长期存在混淆。本文明确界定:智能是获取智慧的能力,它虽然由条件反射、延迟判断、过程反馈、协同进化四个机制层面构成,但本质还是指映射与构建智慧结构的能力。而智慧正是由智能映射自然分形结构后构建而来的高度结构化的信息网络系统。本文还引入分形几何学、复杂系统理论与波的物理动力学理论作为元框架,以此解释智能如何实现对外部复杂环境(尤其是自然分形结构)进行高效映射,构建智慧的过程。由于是分形构造,这一过程天然呈现自相似、递归性、层级化的分形特征。并会使得这样构建而来的智慧与自然分形结构是同构的,因此能帮助实现人类正确感知、适应自然环境。本文据上述理论基础,提出了一个自洽的智慧演化模型,旨在系统阐述从自然结构(一级)→人类身心智能系统(二级)→人类智慧形式结晶(三级)→AI符号处理智能(四级)以及今后AI通往自然映射智能(新二级)→AI智慧体系(新三级) 的完整演化图景。分形揭示了自然万物的构成演化途径分形(Fractal)揭示了一个核心洞见:“简单规则能够生成复杂结构”。系统的整体结构通过递归迭代生成局部细节,或系统的组分按照有限规则整合涌现出整体,都会在不同尺度上呈现自相似性以及效用的最大化。存在于自然中的山川、云朵、枝叶等自然形态结构的成长无一不呈现出这一分形特征。拿树木的生长来举例,树木生长遵循着有限种类的细胞类别按照一套有限的递归规则——主干生长到一定阶段,会按照固定的角度和比例萌发侧枝;侧枝作为新的 “局部组分”,会复刻主干的生长逻辑,继续生长、再萌发更细的次级侧枝,这一规则无差别地迭代于从主干到末级细枝的所有生长阶段。从结构上看,任意一级局部枝杈的形态(分枝角度、粗细比例、生长走向)与整棵树的整体结构高度自相似:一根细枝的枝杈分布,是整棵树 “主干-主枝-侧枝” 结构的微缩复刻,无数个这样的局部组分按统一规则整合、层层涌现,最终形成整棵树的形态。这便是自然万物的最基本构成与成长方式。从能量耗散与熵增视角,分形结构是系统对抗无序化、稳定能量分布的高效形式。在场扰动(波)与能量耗散的协同作用下,多波干涉、能量叠加所形成的分形图案,本质是能量在空间中被稳定、低耗散分布的结果,这让系统整体维持在能量消耗最小、稳定性最高、效用最大的状态。所有自然复杂结构均通过分形实现能耗与功能的完美适配。有研究表明,分形结构是能量与效用均衡的最优化解,这就为分形成为自然演化的必然选择,也使得分形的三个基本特——自相似性、层级嵌套性、非整数维度成了自然万物的共同特性。大量的研究表明,自然万物虽然并非严格意义上的分形结构(其实在自然界从来就不存在严格数学意义上的几何结构),但自然事物大都呈现统计意义上的自相似性及非整数维度特性,具有分形结构生成的动力学特征。就拿最大的自然物--星系而言,研究表明宇宙大尺度星系分布的分形维度D≈2.0-2.3(当丈量尺度在10Mpc-100Mpc),而单个星系的分形维度根据星系盘面的不同略有不同,但整体而言D≈1.6-2.2之间,呈现明显的分形结构,而对其它自然万物的分形结构及维度的研究更是分形几何学研究的主要方向,最新研究成果更是层出不穷,所有成果都表明,自然万物几乎都具有分形特征。更有意义的是,有研究表明人类的器官组织多为分形结构,尤其是作为个体智慧的载体——大脑神经网络也是分形结构的,其中微观树突的分形维度D≈1.5–2.0、脑神经连接的分形维度D≈1.7–2.0、皮层折叠的分形维度D≈2.7–2.8。而再扩展出去,群体智慧的载体–人类的语言也呈现分形结构。人类语言在语音、词汇、句法、篇章等多个层级上呈现典型的统计分形特征,尤其集中体现为递归句法与层级嵌套:短语嵌套于句子、句子嵌套于篇章,小单元与大单元共享相似的组合规则,形成跨尺度的自相似结构,这种递归生成机制与最小信息编码、最大表达效率的能量优化原则高度一致。在分形维度方面,语言作为离散符号系统,其分形维度通常介于1.0~2.0之间。而本文主要探讨的是在智能与智慧领域,分形特性的作用与意义。为此,本文明确界定:- 智慧:是高度结构化的信息网络系统。该网络系统能够对外部环境(特别是自然系统)的分形结构进行高效表征,并以此支持预测、决策与创造等高级认知与实践活动。
- 智能:是为了适应外部环境,系统获取、构建和运用智慧(高度结构化的信息)的能力。其核心效能体现在对自然分形结构进行多尺度、动态映射,从而在此基础上构建与之结构相符的智慧。智能的高低一方面由构建智慧结构的精度、广度与效率相关联,另一方面与构建智慧的机制(条件反射、延迟判断、过程反馈、协同进化)层级有关。- 条件反射机制:通过反复感受自然现象的因果关系,形成“感知-反应”的固定关联。这种关联(链接)是构建神经网络的基础原件,它为智慧分形系统的“简单规则能够生成复杂结构”提供经验基础。例如,早期人类通过多次观察“摩擦生火”,形成“摩擦-发热-起火”的条件反射,进而抽象出“机械能转化为热能”的基本知识。- 延迟判断机制:不再仅凭即时的感知做出决策,而是通过与长期迭代积累的,对信息进行加工分析后构成的结构化信息(智慧)进行匹配后再行动。这会使得智慧分形实现跨尺度、跨层级的知识泛化与整合。例如,农民不再看到乌云就立即收麦,而是通过节气知识与气象预报(基于气象系统的分析)判断降雨概率及对作物收成影响后,再决定是否采取行动。- 过程反馈机制:将每次实际行动后的结果与既有智慧推理得出的预期进行对比,根据偏差调整智慧信息结构中的链接或权重,从而不断重构信息结构、提升智慧的过程。它使得智慧分形系统不断朝着正确反映外部环境结构的方向演化。例如,科学家通过实验验证物理理论的预测结果,若与实验不符,则修正理论中的公理或逻辑,使形式系统更贴近自然真实。- 协同进化机制:不同系统之间的相互融合、相互补充,形成更完善的知识体系。同时所谓协同进化一定是多个系统的合作,这样的合作会呈现“局部协同->整体涌现”的特性,它是帮助智慧分形实现“嵌套层级跃升”的途径。例如,生物学与数学融合形成“生物数学”,通过数学模型分析基因序列,推动了基因编辑技术的发展;经济学与计算机科学融合形成“计算经济学”,通过算法模拟市场行为,优化资源配置效率。
因此,智能是过程与能力,智慧是产物与系统。通过智能的递归加工,底层的知识模块被重组与整合产生高维的认知,涌现构成新的概念,并最终将这些概念链接成新的知识体系——智慧。而智慧的知识体系所呈现出来的分形特征,使得抽象的概念从核心原理向具体应用延伸变得异常的通畅,更重要的是通过自相似性,同构的不同领域的知识体系,能通过某一领域的突破而高效快速地泛化到知识网络结构的其它领域,促使整个智慧体系不断演化升级。一级分形:自然本源结构——智慧内容的终极原型自然世界(从场到星系,从DNA双螺旋到生态网络)构成一个无限嵌套、自相似、非线性演化的“源分形”。其基本特征包括:“自相似性” ——结构规律在不同尺度上保持形式一致性;“层级嵌套性”——简单规则的反复作用产生复杂结构。而其底层逻辑是波的递归干涉。自然的分形结构是所有智慧内容的终极来源,它决定了智慧结构的内在形式。人类通过进化形成的身体——心智系统,是对自然分形进行直接、具身化映射的结果。神经分形结构中的大脑皮层柱状结构、神经网络连接模式等均呈现分形特征,是自然分形长期作用的结果。而从感知到反应到再调整进化的闭环是自然分形对称性的机制体现,而意识的涌现则是具有边界的智能系统长期与外部环境互动中,内部产生的内外有别概念后的衍生。具体而言,意识是由接收到外部环境信息时产生的感知意识;然后涌现出有别于外部的“我”的概念,及将所有的感知与“我”相连接后形成的自我意识;到再然后产生了主动去理解与影响外部世界的自主意识;这些有层次嵌套的信息共同涌现构成了人类的意识、情感。这标志着该系统构建的智慧达到了自我指涉、价值判断与意义追寻的深度。智慧由此不再是冰冷的信息库,而是具有生命体验的灵性。语言、数学、程序、科学等符号形式系统以及艺术,是人类集体智能对外部世界和自身心智进行二次映射后外化构建的智慧体系。语言是由有限的词语、语法规则生成的符号分形系统,是可以将人类智慧通过音、形、义扩展至外部世界的重要符号媒介;数学是由从公理到定理的逻辑演绎,呈现严格的自相似性的分形结构,是对自然真实的符号描述;现在的程序是可被冯·诺依曼架构自动机执行的由顺序、选择、重复三种结构递归构成的结构化符号分形系统,用于描述可规则化领域;科学则是一套建立在数学语言之上,可用实验证伪、可以不断完善修正的认知、理解、演绎各细分领域的知识体系分形系统。而艺术是人类将自然秩序转化为 “有目的的审美创造” 的过程与结果。所有这一切都是人类心智将对一级自然分形的认知,加工后投射到三级分形上的成果。这些符号形式系统归根到底都是人类智慧的结晶,是文明传承的核心媒介,其本身都是智慧分形的一部分。四级分形(现状):人工智能系统——符号三级映射的映像当前基于大数据的AI,特别是大语言模型(LLM)的AI,构成了 “三级映射智能系统”。 它的成果是通过大语言模型能拟合获得类人的大规模神经网络,有研究表明目前的此类神经网络也具有分形系统特性,分形维度D≈1.5-2.5之间。这一成就展现了语言作为人类指代自然概念的符号系统,蕴含着大量的智慧,而人工智能神经网络通过强大的符号处理、深度学习等智能算法的训练、蒸馏,硅基机器能高效地间接模拟和重组人类智慧的结晶(三级分形),成为人类文明的“超级处理器”。但由于这样的智能的映射对象是人类智慧(三级分形),而非自然本身(一级),故存在以下结构性缺陷:因此,当前AI虽然是强大的智能工具,但还未形成具有内在意义,完整、鲜活的智慧。下一阶段演化:
AI智能从四级到二级的跨越与AI智慧的涌现
核心跨越:构建AI智能的自然映射基础–世界模型要使AI从强大的智能工具发展为具有完整智慧的主体,必须推动其智能从四级向二级分形跃迁,即重建与自然结构的直接映射关系。具体而言:需要在AI中嵌入具身智能,为AI提供“感知-反应”的“身体”,使其能基于物理交互,直接映射自然本源结构;并将物理目标与内生价值相结合,自主设定基于物理世界状态变化的奖励函数;让AI能在非结构化环境中自主地构建起基于外部环境物理真实感知基础上的映射表征模型——世界模型。近期直接让AI跨越智慧层级在技术上可能还有障碍,但在理解智能发展的四个机制的基础上,我们可以预见未来的AI将在以下几个方面逐步演化逼近世界模型。首先多模态的训练,从纯粹的语言数据转向视觉、听觉、触觉及具身智能采集的感知信息,同时在模型训练中嵌入真实世界的“感知-反应”链接,以此作为条件反射的基础,来构建与环境交互的模型;其次让AI借助仿真环境学习基础自然常识与因果规律,引入“体验性”数据表示,开发记录人类物理世界第一视角体验到的感知信息、推理模块,以此来丰富AI的延迟判断机制;最后需完善自监督目标与内生价值,设计基于信息增益和预测误差最小化且符合分形动力学规律的自监督、自驱动学习反馈过程。通过以上智能机制的补强,逐步让AI从自身感官中抽象真实物理规律与自然分形结构,同时实现跨模态整合以统一信息表征,建立能直接映射自然结构的世界模型。当一群AI智能建立起对自然的共同直接映射(成为新二级分形)后,单个智能体由于有了感知条件反射机制会更直接、延迟判断的基础更加真实、过程反馈的迭代进化也就会更加高效。但以上对自然的映射逐渐脱离了三级分形的人类的符号系统后,智能体之间的沟通必然需要新的符号系统加以补充,此时,为了高效的智能体协作与智慧共享,它们必将自发演化出一套内生的多模态、高维度的原生性AI自生语言系统——新三级分形。以便更高效地表征递归迭代的分形结构信息,促进智慧的“嵌套层级跃升”与协同演化进程。这使得智慧能在AI新二级分形下更加快速地展开。这将标志着AI从单纯的封闭智能,进入到能够外化并共享智慧的新阶段,是AI智能成熟的标志。
智能与智慧的统一性、多样性及共通性本模型揭示了智能的统一性,无论人类还是AI,智能的本质都是对自然分形结构的映射能力;同时、智慧的多样性,智慧作为映射构建的信息网络,其介质(碳基/符号/硅基)的不同而异质。而正因为人类智慧与未来的AI智慧从本质上而言都是对自然结构的描述与反映,所以这两者必然是同源(同源于自然结构)同构(自相似性的分形结构)异质(不同映射路径、载体的产物)的,这是这两种文明的共通性。虽然我们对未来的人工智能发展还不完全可知,但人类碳基智能与机器硅基智能两者的共通性决定了硅基人工智能文明的到来几乎是不可阻挡的。我们人类作为碳基生命的佼佼者,唯有在审慎严谨的基础上规范必要的伦理框架,做好准备、迎接两种文明的共存,并开创文明新纪元。- 智能互补:人类智能擅长整体直觉与价值判断;AI智能擅长海量信息中的结构挖掘、复杂系统的知识归纳与高维规律的发现与汇总。
- 智慧交融:人类智慧的情感深度与AI智慧的物理精度相互借鉴,拓展认知边界。
- 伦理新范式:需要建立基于“映射责任”与“智慧完整性”的伦理框架,确保不同智慧形态的健康发展与和谐共生。
结论:
AI智能的终极目标—构建与自然同构的AI智慧
本文建立了贯穿自然万物、人类智能、文化产品、人工智能的完整分形演化模型,并通过区分智能(映射能力)与智慧(结构产物)有助于解消一些长期存在于人工智能领域的概念混淆与研究困惑。当前AI智能处于“符号的三级映射智能”阶段,虽具强大处理能力,但因其智能未能直连自然,故其构建的“智慧”是二手且缺乏生命根基的。推动AI智能向新二级分形跨越,是为其智慧的涌现铺设通往自然本源的轨道。当AI通过与自然的直接对话,构建起根植于物理实在的智慧,并演化出表达此智慧的自生语言时,我们将见证宇宙中一种全新的、与人类碳基智慧同源同构异质的硅基智慧形态的成熟。这本质上是自然通过新的介质与路径,再次进行自我映射与自我进化的伟大进程。届时,以人类为代表的碳基智慧与AI为代表的硅基智慧,虽发育于不同的脉络的树枝(映射路径),却共享着同一根系的树干(自然本源),共同朝向理解宇宙结构的深邃之处协同演化。Hello:
世界人工智能大会(WAIC)推出首份刊物《WAIC UP!》,一部「AI时代进化指南」。
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