從蜥蜴到人類，AI錯(cuò)過(guò)了三億年里哪些認(rèn)知升級(jí)？

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2025-10-28 14:29:16 追問(wèn)Nextquestion

我只是個(gè)AI，聽(tīng)不懂你在說(shuō)什么。

如果你真要讓大語(yǔ)言模型幫你端茶倒水的話，這可能是它最后的無(wú)奈了。確實(shí)，它可能可以在特定語(yǔ)言任務(wù)中，輸出高度擬人化的韻律結(jié)構(gòu)、文學(xué)修辭和創(chuàng)意表達(dá)。但對(duì)于現(xiàn)實(shí)任務(wù)，它只能重申自己沒(méi)有實(shí)體行為能力，只能提供建議。

這僅僅是因?yàn)樗鼪](méi)有物理意義上的身體嗎？當(dāng)然不是，更根源的問(wèn)題在于，它缺少一個(gè)自主的目的。即通過(guò)感知環(huán)境、制定計(jì)劃并執(zhí)行動(dòng)作來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的主動(dòng)行為能力。而這正是自然智能（Natural Intelligence）的核心特征。

從認(rèn)知科學(xué)與進(jìn)化生物學(xué)的視角看，自然智能在億萬(wàn)年進(jìn)化中形成了一套分層、階梯式的認(rèn)知架構(gòu)。它體現(xiàn)在不同物種的生存策略中：面對(duì)一只飛過(guò)的昆蟲(chóng)，靜止不動(dòng)的蜥蜴的舌頭會(huì)突然彈出，這是純粹的目標(biāo)驅(qū)動(dòng)；松鼠在食物充裕的秋日里忙著囤積堅(jiān)果，并非因?yàn)樗?dāng)下饑餓，而是它能“模擬”出一個(gè)尚不存在的寒冬并為之行動(dòng)，這便是未來(lái)決策；而當(dāng)黑猩猩發(fā)現(xiàn)用短樹(shù)枝夠不到洞里的白蟻時(shí)，它會(huì)主動(dòng)尋找更長(zhǎng)的樹(shù)枝、甚至剝?nèi)ト~子進(jìn)行改造，這是反思和調(diào)整策略的元認(rèn)知。

因此，若想突破當(dāng)前AI發(fā)展的瓶頸，回溯生命的進(jìn)化歷程是其中一條重要路徑。

?Tomasello, Michael. "How to make artificial agents more like natural agents." Trends in Cognitive Sciences (2025).

核心差異：應(yīng)答機(jī)vs.行動(dòng)者

要理解AI與自然智能的本質(zhì)差距，我們只需對(duì)比兩個(gè)看似風(fēng)馬牛不相及的事物：ChatGPT，與你家墻上的恒溫器。

以ChatGPT為代表的生成式AI是典型的刺激驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。這類系統(tǒng)本質(zhì)上是被動(dòng)的，它們沒(méi)有內(nèi)在欲望，不會(huì)主動(dòng)發(fā)起對(duì)話或提出需求，而是始終處于等待狀態(tài)。當(dāng)用戶輸入提示詞時(shí)，系統(tǒng)基于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律生成響應(yīng)。盡管這些響應(yīng)可能在表面上與人類應(yīng)答無(wú)異，但其本質(zhì)仍是對(duì)輸入信號(hào)的被動(dòng)反應(yīng)。從這個(gè)角度看，ChatGPT等生成式AI可以說(shuō)是聰明的“應(yīng)答機(jī)”。

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從蜥蜴到人類，AI錯(cuò)過(guò)了三億年里哪些認(rèn)知升級(jí)？

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