文章核心观点 - 广义智能体理论重新解释不确定性、概率和计算主义 将三者统一在智能水平设定的框架下 认为不确定性是智能体有限性的投影 概率是有限智能体应对不可计算复杂性的认知工具 计算主义因假设全知全能智能体而存在局限性[17][18][19][20][21][22][23] 不确定性 - 不确定性并非自然界固有属性 而是智能体在有限智能状态下对世界的认知反映[4][18] - 当智能体趋近全知全能欧米伽智能体时不确定性消失 退化为绝对零阿尔法智能体时不确定性概念不复存在[4][18] - 该理论与量子物理学家约翰·惠勒的"参与式宇宙"观点呼应 认为观察者即智能体 其能力设置决定不确定性性质[18] 概率 - 概率不是宇宙固有属性 而是有限智能体在信息不可穷尽时为主观建模预测创造的表征工具[5][19][20] - 罗浩源通过图灵停机问题证明不存在全知全能程序 概率源于不可计算性与有限计算框架的张力[3][20] - Martin-Löf随机性理论通过可计算检验严格界定随机序列 揭示概率与有限计算能力的深层联系[3][20] 计算主义 - 计算主义隐含全知全能智能体假设 认为智能可完全还原为计算过程 但忽视有限智能体的能力边界[5][21] - 有限智能体的输入、存储、控制能力受限 计算无法穷尽智能全部 尤其忽略信息创造这一超越计算的核心功能[5][21] - 该理论与赫伯特·西蒙的有限理性思想一致 强调智能是有限条件下的适应性机制[21] 广义智能体理论框架 - 标准智能体模型定义智能体为具备输入、输出、存储、创造和控制五大功能的信息处理系统[4][13] - 智能体分类体系包含绝对零智能体（如原子）、全知全能智能体（如拉普拉斯妖）和有限智能体（如人类、AI）三类 精细分类可组合243种类型[8] - 极点智能场模型用五维向量空间描述智能演化 Alpha衰减场驱动向零智能体演化 Omega增强场驱动向全知全能演化[10] - 多智能体关系体系从感知、通讯与控制三个维度总结18种基本关系 为研究智能体网络提供工具[12] 宇宙作为智能体 - 全知全能欧米伽智能体存在范畴必然等同于整个宇宙 否则破坏其全知全能属性[15] - 宇宙局部退化为有限智能体时 整体成为有限智能体与绝对零智能体复合系统 完全退化则宇宙演化为阿尔法智能体[15] - 宇宙是在阿尔法与欧米伽极点间不断演化的动态智能体系统[15] 科学前沿呼应 - 量子信息科学显示不确定性是信息处理与传递的边界[22] - 算法信息论证明真正随机性必须逃脱可计算检验 与有限智能体视角一致[22] - 人工智能生成式模型表明创造性输出接近信息创造过程 超越既有计算规则[22]