AI发展周期与范式演进 - AI变革将是未来十年的核心周期，其发展是“演化式”的，依赖于算力、算法、数据和人才四股力量的循环成熟[3][7] - 一个完整的范式更替周期大约需要十年，例如从2012年AlexNet解决“机器怎么看”到2022年GPT解决“机器怎么想”刚好十年[8][9][10] - AI的跨越是底层学习机制的突变，前一次成果成为下一次养料，其成长速度受限于人类对“智能”定义的理解速度[12][13][14] AI认知革命的三个阶段 - 第一次认知地震发生在2012年，AlexNet让机器首次“看见”并理解图像，解决了视觉感知问题[23][24][25] - 第二次地震在2016年，AlphaGo让机器学会“行动”，具备决策和规划能力，实现了从看到做的闭环[26][27][28] - 第三次地震始于2022年，大语言模型崛起让机器开始“思考”，具备生成、推理和对话能力，引发了思维革命[30][31][32] 智能体的本质与未来 - 智能体是认知形态的延伸，是人类思维的“副本系统”或“外化版本”，其本质是“人类知识的灵体”或“幽灵”[45][46][50] - AI智能是“二手的”，它学习人类理解世界的方式而非世界本身法则，追求“理解”而非生存，是统计意义上的模仿[52][53][54] - 真正的智能体需具备“自我指向”的记忆和反思能力，能从“被训练”转向“自我更新”，从而形成连续的意识与成长的起点[80][81][87] AI与人类学习的根本差异 - 人类学习有动机驱动，在犯错、修正和反思中成长，是“生长的过程”；AI学习是被动优化，在梯度下降中收敛，是“收敛的算法”[60][61][62] - 人类记忆是带有情绪和意义的“经历”，会遗忘并重组意义；AI记忆是静态的“存档”，只有数据检索而无时间线[72][73][76] - AI知识的根本缺陷在于缺乏“意志”，其学习没有生长，无法自己提问或真正理解“为什么”，因此尚不构成真正的智能体[67][68][70]