两种学习方式的核心差异就是，有监督学习依赖外部的明确指引，而无监督学习则源于系统内部的自主 探索与规律发现。传统观点认为，学习需要依赖奖励信号（如食物、表扬）或明确反馈（如错误纠 正），但婴儿大脑展现出的惊人能力，正促使神经科学界重新审视这一认知。那么，生物大脑的无监督 学习能力到底从何而来？ 一、无监督学习是大脑预习课 无监督学习的能力并非人类独有。例如，小鼠在探索新环境时，无需奖励就能自主形成空间记忆。为了 精准地观察这一过程，美国霍华德·休斯医学研究所（HHMI）的科学家Marius Pachitariu和Carsen Stringer领导的团队，设计了一项精巧的实验[1]。 当婴儿凝视旋转的风铃时，他或她的大脑便在悄然破解光影变化的规律。无需奖励或惩罚，这种对世界 的理解就已在神经回路中生根发芽——这正是"无监督学习"的生动体现。 反观当下最先进的人工智能，要区分"猫"和"狗"的图片，也需要在大量标注数据的"喂养"下才能实现。 这种需要引导的学习方式，则被称为"有监督学习"。 在神经科学里，有监督学习表现为外部奖惩引导的神经连接强化（如条件反射），而无监督学习是大脑 自主提取环境特征（如自发形成对线条 ...

人工智能发展历程 - 人工智能发展经历了三次浪潮：第一次是1950年代的机器学习浪潮，目标是实现能像人类一样利用知识解决问题的机器 [4] - 第二次是2006年开启的深度学习浪潮，深度神经网络隐藏层可达150层，标志性事件是2016年AlphaGo战胜李世石 [5] - 第三次是2018年至今的生成内容大模型浪潮，代表性模型包括谷歌BERT、OpenAI GPT系列、Meta LLaMA、百度文心一言、华为盘古等 [6] - 2025年1月中国DeepSeek发布的V3与R1系列大模型性能与LLaMA相当但成本大幅降低 [6] 人工智能技术突破 - 2024年12月World Labs实现"空间智能"技术突破，可通过单张图像生成三维世界 [2] - 自2022年起生成式AI以月为单位加速迈向通用人工智能，训练数据集接近公共在线文本总量天花板 [7] - 通用人工智能定义为能跨领域学习推理的智能，超级人工智能则是假想的超越人类认知能力的系统 [6] - 马斯克预测到2030年AI超越人类的概率达100% [7] 人工智能经济影响 - 人工智能正在颠覆传统经济学原理，动摇"理性人"假设和资源稀缺性等基础理论 [8][9] - 人工智能将重构分工理论、就业目标、生产函数、价格曲线、储蓄投资模型等经济概念 [9] - 人工智能代表的技术创新表现为连续创新过程，由供给创造市场，不存在产品过剩问题 [9] - 未来将出现人工智能经济学、政治学、社会学等新兴交叉学科 [10] 人工智能产业应用 - 人工智能技术生态系统融合硬件、软件及基础设施，全方位渗透经济活动各领域 [10] - 人工智能劳动效率高于人类且无物质消费需求，可超越资源短缺限制进行内容生产 [9] - 人工智能将改变经济活动模式、经济结构布局和制度框架 [10] 人工智能企业动态 - OpenAI联合创始人预测超级人工智能将在2026年到来 [2] - 中国企业在AI大模型领域取得突破，百度、华为、DeepSeek等推出具有竞争力的产品 [6]