人类大脑与AI的认知差异 - 人类大脑的认知能力如想象、计划、语言等至今仍是AI难以复制的超能力 [2] - AI之父杰弗里·辛顿认为实现类人智能需模仿大脑的计算方式 [2] - 当前AI已在部分领域（如语言处理）比肩人脑，但在心智理论、物理交互等方面仍落后 [10][14] 大脑进化的五次突破 - 第一次突破（5.5亿年前）：原始大脑通过数百神经元实现条件反射、情感和利弊权衡 [8] - 第二次突破（脊椎动物）：强化学习通过多巴胺量化目标可能性，赋予好奇心和复杂动作能力 [8] - 第三次突破（哺乳动物）：新皮质带来想象力与慢思考能力，类似AI的推理模型（如OpenAI o1） [9] - 第四次突破（灵长类）：心智理论使模仿学习和长期计划成为可能，AI目前在此领域不稳定 [9][10] - 第五次突破（人类语言）：社会化语言系统推动文明，大语言模型已展现类似抽象理解能力 [11] AI的进化路径类比 - K1-K2阶段：从反射式清洁到强化学习（如试错优化家务动作） [13] - K3阶段：新皮质芯片实现数字孪生模拟（如预判儿童行动路径） [13] - K4-K5阶段：心智理论与语言能力使AI理解情感意图并沟通，但物理交互仍薄弱 [13][14] 历史突变对智能发展的启示 - 哺乳动物因恐龙灭绝获得发展契机，智能突破依赖历史偶然性 [6][15] - 蓝细菌光合作用等突变事件表明，颠覆性进步常源于冗余或非常规变化 [15][16] - 下一代AI突破可能来自非线性的能力跃迁，如因果推理或直觉感知 [18] 行业技术动态 - 强化学习提升AI格局，通过奖励过程（如围棋步骤评估）优化决策 [8] - 大语言模型已实现语言解码，但心智理论与物理动作仍是研发重点 [10][14] - 最新推理模型（如DeepSeek R1）采用系统2思维进行深度评估 [9]