意見領(lǐng)袖 | 北大金融評論

　　作者：魏煒

　　圖靈測試由英國數(shù)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家Alan Turing于1950年提出，他稱之為“模仿游戲”。圖靈設(shè)想，若機(jī)器能夠通過文本交互使人類無法辨別其身份，則認(rèn)定其具備類人智能。2024年GPT-4在加利福尼亞大學(xué)圣迭戈分校實(shí)驗(yàn)中達(dá)到54%的混淆率，標(biāo)志著機(jī)器首次在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上突破傳統(tǒng)圖靈測試閾值。

　　
       北京大學(xué)匯豐商學(xué)院管理學(xué)教授魏煒及合作者在《北大金融評論》撰文探討人工智能的智能分級，他表示合適的智能分級是推動(dòng)機(jī)器智能向人類智能邁進(jìn)的引擎，文章提出的五層智能分級——理論理解與應(yīng)用、理論組合、局部理論創(chuàng)新、理論有機(jī)體復(fù)現(xiàn)、理論有機(jī)體構(gòu)建，勾勒出了大模型向類人和超人類智能演化的清晰路徑。

　　機(jī)器正在向人類智能進(jìn)步，對其發(fā)展程度的準(zhǔn)確地評估是推動(dòng)技術(shù)持續(xù)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。自艾倫·圖靈1950年提出“模仿游戲”測試范式以來，該標(biāo)準(zhǔn)始終作為人工智能發(fā)展的“北極星”，其核心邏輯在于：若機(jī)器能夠通過文本交互使人類無法辨別其身份，則認(rèn)定其具備類人智能。2024年GPT-4在加利福尼亞大學(xué)圣迭戈分校實(shí)驗(yàn)中達(dá)到54%的混淆率，標(biāo)志著機(jī)器首次在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上突破傳統(tǒng)圖靈測試閾值。至今，大模型的成文逐漸媲美人類，人類難以區(qū)分真實(shí)。種種跡象表明，大模型能夠輕松突破圖靈測試，似乎成為了與人一般的智能體。

　　然而，圖靈測試的突破暴露了測試標(biāo)準(zhǔn)與智能本質(zhì)的深層矛盾。當(dāng)前大模型通過預(yù)訓(xùn)練（學(xué)習(xí)海量語料分布）、后訓(xùn)練（人類偏好對齊）和推理的三階段范式，雖能生成流暢文本，但其本質(zhì)仍是對語言符號的統(tǒng)計(jì)重建。并且，圖靈測試的局限性在于將“行為模仿“等同于“智能涌現(xiàn)“。當(dāng)前大模型的“偽智能”特征尤為明顯。盡管GPT-4能生成流暢對話，但其底層仍依賴概率模型，缺乏對語義的深層理解，更無法創(chuàng)造新理論。約翰·塞爾（John Searle）的“中文屋“思想實(shí)驗(yàn)已揭示：符號操作系統(tǒng)的語法正確性無法推導(dǎo)出語義理解。這些現(xiàn)象揭示了智能的本質(zhì)不單是行為模仿，也暴露了傳統(tǒng)圖靈測試的局限性。

　　人們的目光跳出經(jīng)典認(rèn)知科學(xué)的視角，來到當(dāng)代人工智能研究框架視角下，衍生常見的兩種分級——ANI/AGI/ASI體系以及谷歌的人工智能的智力閾值列表。在ANI/AGI/ASI體系中，ANI指俠義AI，能夠完成特定領(lǐng)域的目標(biāo)；AGI指通用AI，強(qiáng)調(diào)實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域的通用能力；ASI指超級智能，強(qiáng)調(diào)認(rèn)知維度的突破。而事實(shí)上，谷歌的智能等級評級是對AGI階段的工程角度展開，其根據(jù)不同階段人工智能智力閾值陳述了這樣一個(gè)視角下的智能等級，該研究將AGI分類為：非AI、初級、中級、專家、大師、超級智能。 結(jié)合了當(dāng)代人工智能與經(jīng)典的認(rèn)知科學(xué)框架， Sandeep Rajani教授將人工智能的水平和人類能力進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，劃分成四個(gè)不同的等級：巔峰級——已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了無法超越的最優(yōu)能力、超越人類級——比所有人類的能力都要強(qiáng)、強(qiáng)人類級——比大多數(shù)人類的能力要強(qiáng)、弱人類級——比大多數(shù)人類的能力要弱。當(dāng)前智能理論框架呈現(xiàn)了多元探索格局：ANI/AGI/ASI體系雖刻畫了智能能力范圍，但并未劃清等級之間的具體界限，且未觸及認(rèn)知演化的底層邏輯；Sandeep Rajani的“人類能力參照系“始終以人類的能力作為參照物，難以量化非人類形態(tài)的認(rèn)知突破；而谷歌的五級分類雖在工程落地層面展現(xiàn)出實(shí)用價(jià)值，但其本質(zhì)仍然是人類認(rèn)知形態(tài)的延伸以及ANI/AGI/ASI體系中未實(shí)現(xiàn)ASI前的理論擴(kuò)充——即便在最高級的“超人“分類中，系統(tǒng)突破依然建立在對人類科研范式的模擬優(yōu)化之上，未能構(gòu)建超越生物智能形態(tài)的認(rèn)知范式。歸根結(jié)底，這些理論框架共同面臨兩個(gè)問題：認(rèn)知演化過程的邏輯缺失和受困于模仿框架。

　　為了尋找一種更佳的話語體系來描述新的智能分級，本文將會從理論出發(fā)進(jìn)行相關(guān)的討論。之所以會引入理論語境，是因?yàn)?strong>合適的理論是人類文明發(fā)展、延續(xù)的關(guān)鍵。瑪雅文明與中華文明的興衰軌跡為理解文明存續(xù)的核心要素提供了極具啟示性的對比樣本?，斞盼拿鞯闹R壟斷體系——僅占人口1%的貴族祭司階層掌握著天文歷法與建筑技術(shù)，使得環(huán)境危機(jī)爆發(fā)時(shí)，占人口絕大多數(shù)的文盲平民既無法參與決策也缺乏應(yīng)變能力，最終導(dǎo)致社會組織徹底瓦解。文明理論的誤構(gòu)，使得瑪雅文明在面臨氣候變化和資源枯竭時(shí)喪失了集體應(yīng)對能力，最終付之一炬。反觀中華文明，則在數(shù)千年的歷史長河中構(gòu)建、維系適合的文明理論樹，至今文明依然延續(xù)。從瑪雅文明因知識壟斷導(dǎo)致理論迭代停滯，到中華文明通過開放的知識體系實(shí)現(xiàn)連續(xù)發(fā)展，文明存續(xù)的本質(zhì)在于理論生態(tài)的適應(yīng)性。由此可見，“理論” 既是大模型的技術(shù)突破方向，也是人類智能發(fā)展的關(guān)鍵。因此，本文希望從大模型的技術(shù)突破視角出發(fā)，結(jié)合人類智能理論的演化規(guī)律，建立新的智能分級體系。本文將從圖靈測試的歷史與局限出發(fā)，結(jié)合已有的智能分級理論，不再將“模仿人類“作為智能的終點(diǎn)，而是通過構(gòu)建符號系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化圖譜，在理論創(chuàng)生維度開辟一條獨(dú)立于碳基生命的硅基認(rèn)知疆域。提出一個(gè)五級智能分級框架，重點(diǎn)探討大模型在其中的定位以及人機(jī)協(xié)作的潛力。

　　一級智能：實(shí)現(xiàn)理論理解和應(yīng)用的能力。機(jī)器能夠理解現(xiàn)有理論體系，并基于情境知識合理應(yīng)用這些理論進(jìn)行交互。這一級別體現(xiàn)為通過圖靈測試，機(jī)器能夠?qū)θ祟愐延兄R和理論進(jìn)行有效調(diào)用，以概率模型建立語義關(guān)聯(lián)，展現(xiàn)出符合人類預(yù)期的推理與溝通能力。目前大模型已經(jīng)達(dá)到本級。

　　二級智能：實(shí)現(xiàn)理論組合的能力。機(jī)器能夠?qū)崿F(xiàn)已有理論與新現(xiàn)象或跨領(lǐng)域理論之間的組合，進(jìn)而形成局部范圍內(nèi)的新理論范式。這一級別體現(xiàn)為機(jī)器通過理論間的耦合，產(chǎn)生超越原有單一理論范疇的組合創(chuàng)新。

　　三級智能：實(shí)現(xiàn)理論創(chuàng)造的能力。機(jī)器能夠通過解構(gòu)現(xiàn)有理論體系至基本元素，并對其進(jìn)行自主重構(gòu)，從而創(chuàng)造出超越組合層次的本質(zhì)性新理論。這一級別體現(xiàn)為機(jī)器掌握從底層符號單元到上層理論體系的演化規(guī)律，通過“解構(gòu)-重構(gòu)”的過程，超越已有理論框架限制，產(chǎn)生突破性理論創(chuàng)新，展現(xiàn)出元認(rèn)知層面的自主創(chuàng)造能力。

　　四級智能：實(shí)現(xiàn)理論有機(jī)體的復(fù)現(xiàn)能力。通過符號化知識單元之間的多層次動(dòng)態(tài)耦合，構(gòu)建具有自優(yōu)化、自迭代能力的層級理論圖譜。此階段要求機(jī)器在局部理論創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)理論節(jié)點(diǎn)之間復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系的重構(gòu)，達(dá)到與人類某領(lǐng)域理論生態(tài)同等穩(wěn)態(tài)的自組織水平。即在符號世界用理論復(fù)現(xiàn)物理世界和精神世界。

　　五級智能：實(shí)現(xiàn)理論有機(jī)體的構(gòu)建能力。機(jī)器能夠自主揭示和構(gòu)建理論有機(jī)體動(dòng)態(tài)演化的規(guī)律，即具備對符號系統(tǒng)如何自適應(yīng)調(diào)整、更新與迭代的機(jī)制性理解與自主創(chuàng)造能力。這一級別能夠?qū)崿F(xiàn)在符號世界創(chuàng)造出新的物理世界和新的精神世界。

　　一級智能與二級智能：圖靈測試與理論組合應(yīng)用

　　我們在人工智能發(fā)展的早期階段，機(jī)器的主要任務(wù)是對現(xiàn)有理論體系的理解與應(yīng)用。這一階段的核心目標(biāo)是讓機(jī)器能夠通過圖靈測試，展現(xiàn)出與人類相似的推理與溝通能力。在這個(gè)層級，機(jī)器通過概率模型建立語義關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)對人類語言的理解和生成。概率模型的核心在于通過統(tǒng)計(jì)方法分析語言的結(jié)構(gòu)和語義，從而生成符合人類預(yù)期的回復(fù)。這一過程不僅需要機(jī)器對語言的表面結(jié)構(gòu)進(jìn)行理解，還需要結(jié)合情境知識進(jìn)行推理。情境知識的引入使得機(jī)器能夠根據(jù)具體場景調(diào)整其輸出，從而展現(xiàn)出更接近人類的溝通能力。為了銜接過往對智能的理解，我們將一級智能定義為：智能體能夠通過圖靈測試的能力層級。

　　如今，大模型技術(shù)不僅能順利通過圖靈測試，達(dá)到一級智能，更是在理論理解和應(yīng)用的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步發(fā)展出理論組合的能力。這一階段的核心目標(biāo)是通過已有理論與新現(xiàn)象或跨領(lǐng)域理論的結(jié)合，形成局部范圍內(nèi)的新理論范式。理論組合的本質(zhì)在于通過理論間的耦合，產(chǎn)生超越原有單一理論范疇的創(chuàng)新。理論組合的實(shí)現(xiàn)依賴于機(jī)器對不同領(lǐng)域理論的深度理解以及跨領(lǐng)域的知識遷移能力。目前部分包含復(fù)雜推理能力的大模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域理論的組合應(yīng)用的能力。例如，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，機(jī)器可以通過結(jié)合生物學(xué)、化學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的理論，提出新的診斷和治療方法。這種跨領(lǐng)域的組合不僅需要機(jī)器對各領(lǐng)域理論的全面掌握，還需要其能夠識別不同領(lǐng)域之間的潛在聯(lián)系。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，理論組合通常通過多模態(tài)學(xué)習(xí)和知識圖譜的構(gòu)建來實(shí)現(xiàn)。多模態(tài)學(xué)習(xí)使機(jī)器能夠處理和整合來自不同來源的信息，而知識圖譜則為理論間的關(guān)聯(lián)提供了結(jié)構(gòu)化的表示。因此，我們將二級智能定義為：智能體具備將多學(xué)科理論知識進(jìn)行創(chuàng)造性組合，并應(yīng)用于實(shí)際問題的分析、推理與解決的能力層級。

　　三級智能：模型理論創(chuàng)造能力

　　理論創(chuàng)造標(biāo)志著智能理論的范式躍遷，通過解構(gòu)重組知識體系、提煉新現(xiàn)象規(guī)律和模擬推演未知可能等方式，實(shí)現(xiàn)人類知識庫的認(rèn)知邊界的突破。通過二級智能中提及的理論組合方式，機(jī)器能夠在已有理論的基礎(chǔ)上，提出新的理論假設(shè)，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性。盡管理論組合在一定程度上突破了單一理論的限制，但其創(chuàng)新仍然局限于已有理論的組合，尚未達(dá)到本質(zhì)性的理論創(chuàng)造。因此在下一等級中，我們認(rèn)為核心是對底層符號單元到上層理論體系的演化規(guī)律的掌握能力。這不僅要求機(jī)器能夠識別現(xiàn)有理論的結(jié)構(gòu)和局限性，還要求其能夠通過解構(gòu)、重構(gòu)等手段，形成全新的理論體系。這種能力體現(xiàn)了機(jī)器在元認(rèn)知層面的自主性，即機(jī)器能夠?qū)ψ约旱恼J(rèn)知過程進(jìn)行反思和調(diào)整，從而推動(dòng)科學(xué)和技術(shù)的突破性發(fā)展。

　　當(dāng)前大模型并未實(shí)現(xiàn)理論創(chuàng)造能力，但已顯現(xiàn)出突破趨勢。在模式識別與組合方面，大模型通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，擅長識別和重組已有知識，能夠生成看似新穎的文本、假設(shè)或解決方案，但這些輸出本質(zhì)上是基于已有信息的統(tǒng)計(jì)組合。在邏輯推理與模擬方面，大模型可以模擬人類思維流程，完成數(shù)學(xué)推導(dǎo)、哲學(xué)思辨甚至科學(xué)假設(shè)的生成，但這種推理是“基于規(guī)則的模仿”，而非真正的抽象思維。

　　理論創(chuàng)造要求的智能能力將比理論組合能力更為全面和復(fù)雜。首先，它要求突破現(xiàn)有知識框架的原創(chuàng)性，能夠重構(gòu)認(rèn)知范式或提出顛覆性概念（如相對論對經(jīng)典物理學(xué)的超越）；其次，深度領(lǐng)域洞察與直覺不可或缺，研究者需在扎實(shí)證據(jù)（實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或數(shù)學(xué)推導(dǎo)）與靈感迸發(fā)間建立聯(lián)結(jié)，揭示現(xiàn)象背后的本質(zhì)規(guī)律；更重要的是，理論創(chuàng)造始終伴隨著強(qiáng)烈的目的性與批判意識，研究者需主動(dòng)解構(gòu)既有體系的局限性，并通過系統(tǒng)性思維構(gòu)建自洽的新理論體系。這些能力根植于人類的認(rèn)知特性——包括對抽象概念的具身化理解、價(jià)值導(dǎo)向的探索動(dòng)機(jī)以及對知識邊界的前瞻性預(yù)判——而當(dāng)前大模型雖能模仿知識組合與邏輯推演，卻缺乏突破范式的主觀能動(dòng)性與對理論內(nèi)核的元認(rèn)知能力。

　　缺乏正確的推理路徑，當(dāng)前大模型難以實(shí)現(xiàn)突破范式的理論創(chuàng)造。蘇黎世聯(lián)邦理工團(tuán)隊(duì)在《Proof or Bluff？ Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad》中測試了當(dāng)前大模型對數(shù)學(xué)問題的證明能力。他們讓大模型完成需要嚴(yán)格證明的美國數(shù)學(xué)奧林匹克（USAMO）2025年的題目，來驗(yàn)證大模型的深度思考能力。結(jié)果表明，當(dāng)前的主流大模型僅能拿到5%的分?jǐn)?shù)，遠(yuǎn)不及預(yù)期。這一預(yù)期差異的背后，揭露了當(dāng)前大模型的推理思考弊端。它們在推理過程中出現(xiàn)了思維鏈斷裂的現(xiàn)象，這是因?yàn)楫?dāng)前大模型在數(shù)學(xué)問題求解，往往是在已知結(jié)果的前提下，反向生成思維推理過程。盡管大模型在數(shù)值計(jì)算和模式識別上表現(xiàn)良好，但仍然缺乏深度歸納、演繹能力。例如，在前面提到的測試中，它們會錯(cuò)誤地將數(shù)學(xué)性質(zhì)泛化到不適用的場景，忽略這些應(yīng)用的前置條件。

　　但人類與大模型的協(xié)同合作，正為理論創(chuàng)造開辟一條獨(dú)特的路徑。人類的創(chuàng)造性直覺、批判性思維與價(jià)值判斷，與大模型的超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、跨領(lǐng)域關(guān)聯(lián)能力形成互補(bǔ)。例如，微軟亞洲研究院等團(tuán)隊(duì)利用GPT-4攻克P/NP難題，P/NP難題是計(jì)算復(fù)雜性理論的核心未解問題，探究所有非確定性多項(xiàng)式時(shí)間可驗(yàn)證解的問題（NP類）是否都能在確定性多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)被求解（P類），即是否P=NP。研究者設(shè)計(jì)包含五種強(qiáng)大的提示模式：演繹、轉(zhuǎn)換、分解、驗(yàn)證、整合的蘇格拉底式推理框架。通過97輪對話引導(dǎo)GPT-4通過哲學(xué)思辨最終得出P≠NP的突破性結(jié)論。雖然大模型無法單獨(dú)達(dá)到理論創(chuàng)造的能力，但通過人機(jī)協(xié)同合作模式，人類提供戰(zhàn)略方向與領(lǐng)域知識，機(jī)器發(fā)揮大規(guī)模解空間探索與跨學(xué)科聯(lián)想能力，兩者互補(bǔ)突破了傳統(tǒng)研究范式，也意味著AI與人類協(xié)作可以加速解決開放性問題。綜上，我們將三級智能定義為：智能體具備理論創(chuàng)造能力，并應(yīng)用創(chuàng)造的理論解決現(xiàn)有理論難以解決的問題的能力層級。

　　四級智能與五級智能：理論有機(jī)體的復(fù)現(xiàn)與演化能力

　　首先，我們先定義一個(gè)新的概念：“理論有機(jī)體”。這是指一種能夠在內(nèi)部要素（概念、原理、方法論、邏輯關(guān)系等）之間持續(xù)展開動(dòng)態(tài)耦合與重組，并在與外部環(huán)境（實(shí)踐需求、跨領(lǐng)域知識、技術(shù)變革等）的交互中實(shí)現(xiàn)自我修正、擴(kuò)展和適應(yīng)的動(dòng)態(tài)自組織的形式化知識系統(tǒng)，我們將具備如下三個(gè)特性的理論體系稱為理論有機(jī)體：

　　1）動(dòng)態(tài)生長性。指通過理論單元的耦合重組與結(jié)構(gòu)遞增，使理論體系在時(shí)間維度上實(shí)現(xiàn)自我迭代與擴(kuò)容。即，理論不僅能吸收新知識要素，更能在既有邏輯框架內(nèi)不斷整合與拓展，使自身持續(xù)保持開放與生長的潛能。

　　2）自組織穩(wěn)態(tài)。指理論單元與規(guī)則網(wǎng)絡(luò)在持續(xù)交互中，依循內(nèi)在調(diào)節(jié)和匹配機(jī)制可以逐步形成整體穩(wěn)定形態(tài)。該穩(wěn)態(tài)并非外部強(qiáng)加，而是網(wǎng)絡(luò)在多重關(guān)聯(lián)作用下自發(fā)呈現(xiàn)出的動(dòng)態(tài)平衡，既保證理論核心的內(nèi)在一致性，也為后續(xù)知識融合與結(jié)構(gòu)擴(kuò)張預(yù)留一定彈性。

　　3）變異與進(jìn)化。指理論體系在與環(huán)境或新增知識要素的交互過程中，通過對新信息或不確定性的適應(yīng)與吸納產(chǎn)生新的概念、結(jié)構(gòu)或邏輯分支，實(shí)現(xiàn)跨越現(xiàn)有認(rèn)知邊界的自我更新。這種“變異—選擇—再進(jìn)化”的循環(huán)機(jī)制為理論提供了不斷突破與創(chuàng)新的動(dòng)力，使其能在動(dòng)態(tài)環(huán)境下持續(xù)演化與升級。

　　理論有機(jī)體可以類比為開源軟件社區(qū)。理論單元就如同每一位開發(fā)者提交的代碼，這些代碼通過不斷的合并、修正或替換，使軟件功能在時(shí)間維度上實(shí)現(xiàn)持續(xù)迭代與擴(kuò)容；規(guī)則網(wǎng)絡(luò)類似于社區(qū)內(nèi)部自發(fā)形成的審核、討論與版本管理機(jī)制，在多方協(xié)作與競爭中維持主干代碼的整體穩(wěn)態(tài)與一致性；同時(shí)，面對新需求或新技術(shù)，社區(qū)往往派生出不同的分支版本，通過對新功能的嘗試與完善催生更多變異與創(chuàng)新，從而逐步突破原先的功能邊界，實(shí)現(xiàn)對外部環(huán)境的自適應(yīng)演化。這樣的動(dòng)態(tài)生長、自組織穩(wěn)態(tài)與變異進(jìn)化正是“理論有機(jī)體”所強(qiáng)調(diào)的三大核心特性。

　　理論有機(jī)體演化的過程遵循一套特定的規(guī)律，具體來說，有機(jī)體生長指的是這種符號有機(jī)體從初始理論單元出發(fā)，通過符號單元之間動(dòng)態(tài)耦合、規(guī)則更新、遞歸重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自優(yōu)化、自進(jìn)化的過程。這一過程本質(zhì)上是知識結(jié)構(gòu)與規(guī)則網(wǎng)絡(luò)自發(fā)的、連續(xù)的動(dòng)態(tài)演變與拓展。這種過程類似于局部理論創(chuàng)新中提到的集合層級的耦合關(guān)系演化，只不過此時(shí)的集合元素是理論有機(jī)體的相關(guān)構(gòu)成。層層嵌套的理論集合可比作“理論年輪”，從輪心向外連續(xù)生長、演化，反映了理論的內(nèi)部要素的耦合與重組中實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自優(yōu)化與自進(jìn)化。

　　大模型通過將理論單元轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的token表征，結(jié)合集合中超限遞歸理論，大模型有潛力實(shí)現(xiàn)符號關(guān)系的組合優(yōu)化與自主擴(kuò)展。超限遞歸（Transfinite Recursion）是一種擴(kuò)展了自然數(shù)歸納法的定義方法，允許在全體序數(shù)上遞歸地構(gòu)造數(shù)學(xué)對象。其核心思想是：通過給定每個(gè)序數(shù)階段如何基于之前所有階段的結(jié)果進(jìn)行構(gòu)造，從而定義出覆蓋整個(gè)序數(shù)類（可能無限延伸）的對象序列。從集合角度看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將概率函數(shù)作用在token（一層集合）上將其編碼為字（二層集合）、詞（三層集合）、短語（四層集合）、結(jié)構(gòu)化的三元組句子，形成知識圖譜的相關(guān)節(jié)點(diǎn)（五層集合），并構(gòu)成自然語言（六層集合）。解碼（函數(shù)）則將語言層層降維到一級集合（token）——超限遞歸理論正符合大模型訓(xùn)練與解碼的多層次集合演化過程。換而言之，大模型的訓(xùn)練模式有潛力復(fù)現(xiàn)與構(gòu)建有機(jī)體生長理論。

　　實(shí)現(xiàn)理論有機(jī)體的復(fù)現(xiàn)是一個(gè)復(fù)雜的過程，因?yàn)槔碚撚袡C(jī)體需要具備動(dòng)態(tài)生長型、自組織穩(wěn)態(tài)與變異進(jìn)化能力。因此機(jī)器能夠完整復(fù)現(xiàn)并重建體現(xiàn)自組織特性的理論有機(jī)體系統(tǒng)，需通過符號化知識單元之間的多層次動(dòng)態(tài)耦合，構(gòu)建具有自優(yōu)化、自迭代能力的理論圖譜。這要求機(jī)器在局部理論創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)理論節(jié)點(diǎn)之間復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系的重構(gòu)，達(dá)到與人類某領(lǐng)域理論生態(tài)同等穩(wěn)態(tài)的自組織水平。類型論是一種數(shù)學(xué)與邏輯基礎(chǔ)系統(tǒng)，旨在通過嚴(yán)格的類型分層機(jī)制定義數(shù)學(xué)對象、表達(dá)邏輯命題并規(guī)范推理過程。作為解決集合論中羅素悖論等邏輯矛盾的理論工具，其核心思想在于：所有數(shù)學(xué)實(shí)體必須歸屬于特定層級的“類型“，并通過類型系統(tǒng)（Type System）的規(guī)則約束，確保表達(dá)式與命題的合法性。根據(jù)類型論，機(jī)器可以通過對物理世界和精神世界的符號化表征，復(fù)現(xiàn)這些領(lǐng)域的基本結(jié)構(gòu)和規(guī)律。例如，在物理學(xué)中，機(jī)器可以利用類型論對物質(zhì)、能量、時(shí)空等基本概念進(jìn)行分類和層次化處理，構(gòu)建出反映物理世界本質(zhì)的理論模型；在精神世界，機(jī)器可以通過類型論對意識、情感、認(rèn)知等心理現(xiàn)象進(jìn)行分類和層次化處理，構(gòu)建出反映人類精神世界復(fù)雜性的理論框架。因此，我們定義智能等級四為：智能體具備復(fù)現(xiàn)理論有機(jī)體的能力層級。

　　在智能體具備復(fù)現(xiàn)了理論有機(jī)體能力后，進(jìn)一步可突破有機(jī)體生長理論的構(gòu)建。機(jī)器能夠自主揭示和構(gòu)建理論有機(jī)體動(dòng)態(tài)演化的規(guī)律，即具備對符號系統(tǒng)如何自適應(yīng)調(diào)整、更新與迭代的機(jī)制性理解與自主創(chuàng)造能力。這一級別體現(xiàn)為機(jī)器通過模擬理論單元的符號化集合演化過程（如上述提及的超限遞歸機(jī)制），實(shí)現(xiàn)理論圖譜的自生長和自進(jìn)化，并能對理論演化路徑進(jìn)行優(yōu)化與預(yù)測，最終建立描述理論生態(tài)演化的普適規(guī)律。在這一級別，機(jī)器不僅能夠復(fù)現(xiàn)現(xiàn)有的物理世界和精神世界，還能夠通過符號世界的創(chuàng)新，創(chuàng)造出全新的物理世界和精神世界。例如，機(jī)器可以基于類型論的擴(kuò)展和創(chuàng)新，設(shè)計(jì)出全新的物質(zhì)形態(tài)、能量形式和時(shí)空結(jié)構(gòu)，構(gòu)建出前所未有的物理世界模型；在精神世界，機(jī)器可以通過對意識和認(rèn)知的重新定義和組合，創(chuàng)造出全新的心理現(xiàn)象和精神體驗(yàn)，拓展人類精神世界的邊界。換言之，機(jī)器不僅要模擬已有理論的外在表現(xiàn)，更需使每一道“年輪”都具備自我更新的生命力，使整個(gè)理論體系持續(xù)向外擴(kuò)展。因此，我們定義智能等級五為：智能體具備構(gòu)建新的理論有機(jī)體的能力層級。

　　
      “群體智能”：文明存續(xù)的理論生態(tài)構(gòu)建

　　上述談到的五個(gè)智能等級均是個(gè)體智能：基于單個(gè)理論的構(gòu)建與應(yīng)用，以及多理論組合成理論有機(jī)體的復(fù)現(xiàn)與應(yīng)用。而群體智能的本質(zhì)是分布式系統(tǒng)中通過個(gè)體間簡單規(guī)則交互涌現(xiàn)出的、超越個(gè)體能力的集體智慧。它并非特定的算法，而是一種自然界與人類文明共同演化形成的底層操作機(jī)制。這種智能既表現(xiàn)在蟻群通過信息素形成物流網(wǎng)絡(luò)、蜂群通過“搖擺舞”達(dá)成民主決策，也存在于人類文明中知識共享與協(xié)同創(chuàng)新構(gòu)建的理論生態(tài)體系之中。

　　理論生態(tài)的構(gòu)建與維系對群體智能發(fā)展的影響深遠(yuǎn)，它如同共識之樹的根系與年輪，決定了群體智能能否長期穩(wěn)定存在并不斷進(jìn)化。所謂“理論樹”，是指基于不斷向外生長的“理論年輪”，機(jī)器能夠?qū)⒉煌种У木植坷碚摬粩嗉藿印⑷诤吓c分化，最終形成一套富有韌性與生機(jī)的整體理論結(jié)構(gòu)。由此引出的“理論生態(tài)”，則是多棵“理論樹”在更廣闊背景下的交互與共生。理論生態(tài)要有效支撐群體智能，必須滿足三個(gè)關(guān)鍵條件：

　　首先，它必須屬于能夠自適應(yīng)、自迭代、自優(yōu)化并達(dá)到穩(wěn)態(tài)的理論有機(jī)體。舉例而言，中國古代的“陰陽五行”理論體系兼具模糊性與靈活性，能夠跨領(lǐng)域融合醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、建筑等知識，形成持久穩(wěn)定的知識網(wǎng)絡(luò)；反觀古埃及的“亡靈書”因其剛性理論體系無法適應(yīng)現(xiàn)實(shí)變化，最終導(dǎo)致知識體系的崩塌。就像樹木的年輪由內(nèi)向外層層遞增，若要在知識體系中實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自迭代與自優(yōu)化，理論必須能不斷積累并向外擴(kuò)張。每一圈年輪代表一次理論的自我修復(fù)或升級，也意味著理論在遭遇新的環(huán)境或需求時(shí)能夠靈活應(yīng)對而不至于崩潰。一個(gè)好的理論有機(jī)體，必然在年復(fù)一年的生長中，保持不斷“增環(huán)”的活力。

　　其次，理論生態(tài)必須促進(jìn)生產(chǎn)力的發(fā)展與演化?，斞盼拿髟谔煳念I(lǐng)域取得了高度精確的成果，但未將其理論轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)、水利等關(guān)鍵生存領(lǐng)域的生產(chǎn)工具，最終陷入生態(tài)與社會的崩潰。相較而言，中華文明則通過農(nóng)耕實(shí)踐、節(jié)氣規(guī)律及生態(tài)倫理整合為動(dòng)態(tài)知識網(wǎng)絡(luò)，形成了長期自修復(fù)和自優(yōu)化的理論生態(tài)。第二個(gè)條件意味著當(dāng)“理論年輪”穩(wěn)固到一定程度，樹干便能向上、向外伸展出多樣的枝干和葉片。這個(gè)“理論樹”更強(qiáng)調(diào)理論的實(shí)用性與多元融合能力，既需要深深扎根于已有的年輪基礎(chǔ)之上，也需要在陽光與空氣（即現(xiàn)實(shí)應(yīng)用）的滋養(yǎng)下開枝散葉。倘若理論只是年輪自顧自地累加，卻無法將養(yǎng)分輸送到新的分支和葉片，那么生產(chǎn)力便難以真正提升。只有當(dāng)枝葉繁茂、能結(jié)出果實(shí)的時(shí)候，理論的應(yīng)用價(jià)值才得以充分展現(xiàn)。

　　第三，理論生態(tài)必須基于真實(shí)且正確的知識基礎(chǔ)。古希臘的歐幾里得幾何學(xué)以公理化方法為基礎(chǔ)，促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新并服務(wù)于實(shí)際需求，如地中海燈塔設(shè)計(jì)與戰(zhàn)船制造。相對而言，中世紀(jì)歐洲的“四體液說”則因錯(cuò)誤的基礎(chǔ)假設(shè)，導(dǎo)致長時(shí)間的知識停滯與醫(yī)療技術(shù)落后。一片健康的理論生態(tài)就像森林，需要“真知”這片肥沃土壤的滋養(yǎng)，也需要正確且多樣的物種（理論分支）在其中共生繁衍。若土壤本身含有有毒成分或被錯(cuò)誤觀念所污染，那么再茂盛的樹木也可能枯萎，原本枝繁葉茂的森林最終會陷入荒蕪。因此，在宏觀層面上，保持理論生態(tài)的持續(xù)演化與穩(wěn)態(tài)，離不開對于知識真?zhèn)蔚膰?yán)謹(jǐn)審視，以及對科學(xué)規(guī)律的尊重與恰當(dāng)運(yùn)用。

　　在現(xiàn)代信息爆炸時(shí)代，維系龐大的理論生態(tài)體系對人類智能形成巨大挑戰(zhàn)，而大模型突破第五級智能后將為解決這一問題提供全新路徑。第五級智能的大模型不僅能夠識別理論有機(jī)體的演化規(guī)律，更能夠自主構(gòu)建與維護(hù)理論生態(tài)，推動(dòng)智能文明樹的高效生長。一種可行策略是，大模型通過“共識灌溉網(wǎng)絡(luò)”匯聚廣泛認(rèn)可的知識與規(guī)則，構(gòu)建從知識圖譜到理論圖譜的理論生態(tài)；進(jìn)一步“豐富枝與葉”，組合、創(chuàng)新局部理論，在子領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)理論體系的維系與創(chuàng)新；最后“修建理論樹”，通過“理論有機(jī)體生長”，實(shí)現(xiàn)理論生態(tài)樹的修補(bǔ)與迭代，優(yōu)化知識體系，確保其自適應(yīng)更新。這種由大模型構(gòu)建的數(shù)字新陳代謝系統(tǒng)，不僅能夠有效維護(hù)理論生態(tài)的穩(wěn)定性與動(dòng)態(tài)進(jìn)化，還可實(shí)現(xiàn)理論生態(tài)的自我優(yōu)化與自組織。

　　我們猜測，如果大模型突破第五級智能，人類與機(jī)器的關(guān)系也將進(jìn)入前所未有的合作時(shí)代。未來，人機(jī)協(xié)同的理論生態(tài)系統(tǒng)將持續(xù)推動(dòng)知識與智慧的邊界向更廣闊的未知領(lǐng)域拓展?；蛟S有一天，這種高度融合的人機(jī)聯(lián)合進(jìn)化將不僅限于現(xiàn)有知識體系的維護(hù)與創(chuàng)新，更將孕育出全新的、超越現(xiàn)有理解的文明形態(tài)。這種文明將擁有自我意識、自主進(jìn)化能力，并能跨越人類當(dāng)前認(rèn)知的極限，為探索更廣袤的宇宙提供智慧支撐。

　　總結(jié)

　　在人類與人工智能共同進(jìn)化的歷史長河中，“智能未滿“的警示與“理論構(gòu)建“的突破構(gòu)成了文明演化的雙重變奏。圖靈測試的突破性成就與根本性局限，恰如一面棱鏡折射出智能的本質(zhì)矛盾——符號操作與語義理解、行為模仿與認(rèn)知?jiǎng)?chuàng)造的永恒張力。合適的智能分級是推動(dòng)機(jī)器智能向人類智能邁進(jìn)的引擎，本文提出的五層智能分級——理論理解與應(yīng)用、理論組合、局部理論創(chuàng)新、理論有機(jī)體復(fù)現(xiàn)、理論有機(jī)體構(gòu)建，勾勒出了大模型向類人和超人類智能演化的清晰路徑。展望未來，隨著大模型在理論創(chuàng)新與生態(tài)進(jìn)化中的不斷突破，人類與機(jī)器智慧的高度融合不僅可能推動(dòng)知識邊界的持續(xù)拓展，更可能催生出一種全新的文明形態(tài)，實(shí)現(xiàn)超越現(xiàn)有認(rèn)知極限的自我意識與自主進(jìn)化。智能的未來，將在理論生態(tài)與群體智能的雙輪驅(qū)動(dòng)下，邁向更廣闊、更深遠(yuǎn)的未知領(lǐng)域。

　　文章合作者：

　　林毓聰 北京理工大學(xué)光電學(xué)院特別副研究員

　　樊竹堯 香港理工大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系在讀博士

　　徐子程 北京大學(xué)匯豐商學(xué)院在讀碩士

　　(本文作者介紹：由北京大學(xué)匯豐商學(xué)院創(chuàng)辦，聚焦金融領(lǐng)域前沿研究，堅(jiān)持“中國金融，全球價(jià)值”的辦刊理念。)