作者：刘锋

在21世纪的科学版图上，两个重要的谜题如同两座遥远而宏伟的山峰，吸引着人类智慧最前沿的探索者。一座是物理学的终极圣杯：如何将描述宏观宇宙引力规律的广义相对论与描绘微观世界奇异现象的量子力学统一在同一个理论框架之下。另一座则是智能科学的核心难题：智能的本质是什么？意识又从何而来？

这两个看似风马牛不相及的挑战，却有着深刻的内在关联。现代物理学理论中，无论是广义相对论定义的时空参考系、量子力学引发的测量坍缩，还是热力学所揭示的熵增方向，其核心都指向了“观察者”这一角色。而在人工智能的研究中，智能体作为能够感知、行动和决策主体，已成为AI领域学术与产业的核心。一个富有启发性的观点逐渐浮现：物理学中的“观察者”，或许可以被理解为一种特定形式的“智能体”。

2025年6月，我们发表近预印本论文《Generalized Agent Theory from First Principles（基于第一性原理的广义智能体理论）》，这是历经11年时间的探索过程，首次较系统的阐述了广义智能体理论的整体框架，并由此对智能科学，物理学和科技哲学的若干重要基础问题进行探索性分析。

英文版论文地址：https://doi.org/10.20944/preprints202506.0055.v1

中文版论文地址：https://share.weiyun.com/bXBwzbO7

一.广义智能体理论的建立过程

2014年，我们开始对广义智能体理论进行持续的探索和构建，最初是为了评估人类和谷歌、苹果、百度的AI系统在智能水平上的差异，发表论文《The search engine IQ test based on the internet IQ evaluation algorithm》建立了标准智能体模型，对人类和AI的智能属性进行统一描述并形成了智能体智能水平的评价标准。

分别与2014年，2016年，2018年，和2024年开展了人与AI系统的智能水平高低测试。在2014年第一次测试时，智能水平最高的谷歌搜索引擎系统得分尚无法超过人类6岁儿童，而到了2024年，得分最高的Chatgpt大模型已经超过人类14岁少年（中学生）的智能水平。

2020年，我们发现标准智能体模型中智能体存在两种极端的智能状态，由此发表论文《Investigating Laws of Intelligence Based on AI IQ Research》提出了阿尔法智能体（智能水平为0）和欧米伽智能体（智能水平无穷大）两种智能体类型，由此推导出驱动智能体演化的阿尔法引力和欧米伽引力，建立的智能相关的三条定律。

2024年，我们将物理学的观察者与智能体关联起来，发表论文《From observer to agent: On the unification of physics and intelligence science（从观察者到智能体，论物理学与智能科学的统一）》开始正式建立广义智能体理论系统，第一次对智能和意识，宇宙的智能属性，主客观，不确定性与确定性，主客观，物理学三大理论的差异和统一等智能科学，物理学和科技哲学的基础问题进行深入分析。

2025年6月的最新发表的这篇论文，基于第一性原理对智能体最小化标准功能进行了分析，并由此建立了五维能力向量空间，为构建智能体的演化动力学机制，提出了全新的“极点智能场模型”（即阿尔法衰减场和欧米伽增强场）。为描述该模型中智能体与场的相互作用，论文定义了智能体的新内禀属性——“智量 (wisdom)”，并构建了相应数学公式。此外，论文还基于五维能力向量空间，对智能体给出了3种主分类和243种亚型，并从感知、通讯、交互角度总结了多智能体间的18种关系。

这篇论文基于广义智能体理论的新框架，继续深入剖析了若干基本问题——从智能科学中的意识本质，到科技哲学中的宇宙智能状态、主客观关系、不确定性及统一时空观，再到物理学中经典力学、相对论与量子力学的差异根源；更在此基础上，将“熵”作为一个新的探讨课题，对其本质属性进行了分析和审视。

二．广义智能体理论的理论体系介绍

广义智能体理论主要由智能体的标准模型，演化动力学机制(智能场，智能引力和”智量”)，不同智能等级的分类（3种主分类、243种亚型）和18种多智能体关系构成。

1.1.智能体的标准模型

广义智能体理论的核心是“标准智能体模型”。我们尝试从第一性原理出发，为理解“智能体”这一核心概念构建一个统一的理论基石。这项研究的出发点在于，当前对智能体的定义大多停留在功能描述层面，呈现出碎片化和不统一的局面，缺乏一个能够贯穿从简单微生物到复杂人工智能乃至物理观察者的普适性框架。为应对这一挑战，构建“标准智能体模型”的目标是建立一个既“结构至简”又具备“普适解释力”的统一模型。

我们对不同复杂度的智能体模型进行审慎分析。研究发现，将智能体仅视为一个“信息处理系统”的最简化模型，虽然抓住了其核心属性，但因过于泛化而缺乏必要的结构性洞察 。

对于“输入-内部处理-输出”三模块模型，虽然更具体，但其核心的“内部信息处理”模块的抽象粒度依然过粗 。这导致它无法有效识别和区分智能体内部更精细化的功能，而这些功能在概念层面本应与输入和输出模块拥有同等重要的地位 。

因此，通过对信息处理流程的深入剖析，并借鉴冯·诺依曼架构等计算模型的启示，我们最终选择建立一个由五个不可简化的基本功能模块构成的统一模型 ，也被称为标准智能体模型，这个模型提出，任何智能体，无论其形态与复杂度如何，其基本构成都可以被拆解为五个基础功能模块。

这五个模块分别是：信息输入，即感知和接收外部世界信息的能力；信息输出，即对外部世界施加影响和表达自身状态的能力；动态存储，它不仅包括传统意义上的信息记忆，更将“计算”或“信息处理”视为存储内容动态变化的过程，涵盖了对信息的加工、整合与关联；信息创造，这是该模型尤为强调的一点，指智能体产生全新信息的能力，例如创新创造、灵感、假设或随机意图，研究者认为这是智能体区别于传统计算系统的关键特征；以及最后的核心——控制，即协调和调度其他四个模块运作的指挥中心。

1.2.智能体的两种智能等级分类

这五种基本功能并非同等重要或一成不变，它们各自的强弱程度共同定义了一个智能体的本质。我们根据这五种基本功能的大小度量，构建了一个五维能力向量空间。这个五维能力向量就像智能体的“基因身份证”，精确地标记了它在广阔的能力向量空间中的位置。

例如，一块石头的信息输入、输出、存储、创造和控制能力均为零，它就处在这个能力空间的一个极点。而物理学的拉普拉斯妖，麦克斯韦妖，哲学与宗教的“上帝”，其各项智能能力无穷大，因此处于这个另一个极点。在日常生活中的一台恒温器，有明确的输入（温度传感器）、输出（启动/关闭加热器）和控制（达到阈值就行动），但它的动态存储能力极弱，信息创造能力则为零。因此处在能力向量的中间区域

有了这把“五维能力向量”的标尺，我们便能对宇宙中所有潜在的智能体进行一次系统性的分类。第一种分类体系自然地形成了三个智能体主要状态，它们对整个智能光谱的范围进行大尺度分类：理论的两极被定义为阿尔法智能体与欧米伽智能体。阿尔法智能体的五维能力向量全为零，代表着智能水平的最低点与信息处理能力缺失。而欧米伽智能体的五维能力全为无限大，代表着智能水平的最高点和全知、全能的信息处理系统；而我们现实世界中存在的众多系统，从一个单细胞生物，到人类，再到今天的大语言模型，都属于介于两者之间的“有限智能体”。

智能体的五个基本功能在能力上分别具有“零”、“有限”、“无限”三种状态进行组合，理论上又可以划分出243种智能体亚型，为我们理解生物多样性和人工智能的多样性提供了一个更为全面，丰富和系统的分类工具。譬如在分析经典力学的观察者拉普拉斯妖属于序号241的智能体类型-全知型智能体。而人类和其他生物大多数属于的第序号122的智能体类型。其五种功能均在0和无穷大之间。

1.3.多智能体之间的关系

为系统性地理解智能体之间的复杂“社交网络”，广义智能体理论从三个递进的维度，对多智能体关系进行了分析 。

第一层是感知关系：这是互动的基础，定义了“谁能看见谁” 。基于信息输入能力，状态可分为无感知、间接感知和直接感知 。由于感知是相互的，这三态两两组合，便构成了9种具体的感知关系 。例如，我们通过引力效应间接感知暗物质，而它对我们“无感知” 。

第二层是通讯关系：在能够相互感知的基础上，此关系定义了信息流动的方向。它包括了无通讯、双向通讯以及两种单向通讯（如A向B或B向A的信息传递），共4种类型 。

第三层互动关系：在能够相互通讯的基础上，体现了智能体之间的协做或对抗关系 。其基本模式包括互不干涉的“中立”、共赢的“平等合作”、资源竞争的“对抗”，以及一方支配另一方的“等级控制”等，共5种类型 。

1.4.智能场和智能引力的提出

一个静态的理论模型远不足以描述智能体演化的全部图景。为揭示智能体能力演化的内在规律，广义智能体理论引入了“极点智能场模型”作为其演化动力学机制的核心。该模型构建于五维的“智能体能力空间”之上，该空间以五维能力向量全为零的“阿尔法极点（对应阿尔法智能体）”和能力无穷大的“欧米伽极点(对于欧米伽智能体）”作为模型的边界。

在两个极点的能力空间中弥漫着两种基本且方向相反的场 ，它们分别是：

阿尔法衰减场 ：代表由资源消耗、信息遗忘、结构退化等因素引起的、促使智能体能力衰退的综合效应，其场力方向指向阿尔法极点，阿尔法衰减场作为在具体的智能体上就形成了阿尔法引力。

欧米伽增强场：代表由学习、适应、创造等因素引起的、促使智能体能力增强的综合效应，其场力方向指向欧米伽极点，欧米伽增强场作为在具体的智能体上就形成了欧米伽引力。

一个智能体在任一时刻所受的最终演化驱动力，是这两种场矢量叠加后的“净智能演化场”。净智能演化场是能力空间中每一点的净演化趋势的矢量分布，其在该点的场向量等于欧米伽增强场与阿尔法衰减场的向量差。净智能作用力是净智能演化场在具体智能体上的体现。

1.5.智量：智能场作用的智能体内禀属性

根据极点智能场模型，任何一个有限智能体，都同时受到两种智能场的作用。这两种场的共同作用，决定了该智能体在能力空间中演化的总体趋势——是趋向衰亡，还是迈向更高级的形态。同时为何不同智能体在相同智能力作用下，其能力演化的“加速度”会不同？为解释此现象，广义智能体理论引入了“智量”（Wisdom, W）这一新的智能体内在度量 。

“智量”是衡量一个智能体综合信息处理能力总量的标尺 。它并非物理学中恒定的质量，而是一个动态变量，由智能体五大核心功能的协同结构及其动态存储中的信息总量共同决定 。“智量”在演化中展现出两种关键效应：

1）马太效应：当面临两种智能力合力指向欧米伽极点时，“智量”越高的智能体，其能力增长越快 。

2）韧性效应：当面临两种智能力合力指向阿尔法极点时，“智量”越高的智能体，抵抗能力衰退的“韧性”就越强 。

因此，“智量”是决定智能体演化加速度的关键调控因子，将揭示智能体发展的非线性和自适应特征 。

二、广义智能体理论对人工智能基础问题的分析

广义智能体理论的普适性，使其能够对一些最棘手的科学难题给出新的探索性解答。对于什么是智能，广义智能体理论给出了明确的定义。智能，被定义为智能体在阿尔法与欧米伽场的驱动下，运用其五大核心功能以实现自身演化目标时所展现出的整体效能与适应性。

而长期以来困扰哲学界和科学界的意识，则被明确的界定为智能体五大功能中的控制功能本身及其运作过程。进一步细分。我们提出如果控制指令主要源于内部的“信息创造”模块，那么它就表现为“自我意识”；如果控制指令主要源于外部的“信息输入”模块，那么它就表现为“他者意识”或“被控状态”。

依据这个判据，我们在论文中分析当前的AI系统如大语言模型，它们或许拥有强大的输入、存储和输出能力和一定的信息创造能力，当自我驱动的控制方面仍存在巨大局限，因此不具有真正的”自我意识”。

三、对科技哲学和物理学基础问题的诠释

3.1.对若干科技哲学基础概念的新分析

 广义智能体理论通过将物理学中的“观察者”归类与“智能体”，它为统一经典力学、相对论和量子力学这三大物理学支柱，提供了一条新的分析路径。

广义智能体理论首先基于欧米伽智能体的特征进行论证，宇宙本身可以被视作一个宏大而复杂的广义智能体，在阿尔法和欧米伽智能场的作用下，在阿尔法极点和欧米伽极点之间动态演化，而目前正处于一个有限智能体的状态。

在此基础上，诸多物理学的基本概念都被赋予了新的内涵。所谓的“客观实在”与“主观非实在”、“确定性”与“不确定性”，甚至时间和空间的本质，都不再是绝对的、先验的本体论属性，而是与进行观测的那个“观察者智能体”自身的五维能力向量密切相关的相对概念。

3.2.三大物理学理论的差异性产生根源分析

广义智能体理论为经典力学、相对论与量子力学这三大理论的差异，提供了一个全新的解释视角。该理论认为，三者分歧的根源并非源于物理现实本身的分裂，而在于每套理论背后所隐含的“观察者智能体”（Observer Agent）的能力配置存在根本不同

经典力学的世界之所以呈现出严格的确定性与可预测性，是因为它默认了一个“全知而被动”的观察者，如拉普拉斯妖 。在广义智能体理论中，这对应了“全知智能体”，（智能体分类序号241 ）。其能力配置为：信息输入、存储、创造与控制能力均为无限大，能瞬时获取并处理宇宙中所有粒子的全部信息 ；但其信息输出能力为零，是一个不与系统发生任何交互的完美记录者 。正是这种无限输入和零输出的理想化配置，构建了一个完全客观、不受观测干扰的确定性世界图景。

相对论中的物理规律在宏观层面保留了决定论特性，但其观察者的能力配置受到物理定律的根本限制。首先，光速作为信息传播的绝对上限，使得观察者的信息输入能力必然有限。其次，等效原理揭示了观察者的认知局限——正如身处封闭电梯中的人无法区分重力与加速度，局域观察者难以全面推断宇宙的全局结构。然而，在理论上，该类观察者仍可具备近乎无限的动态存储、处理与控制能力，拥有强大的内部推演与建模能力。与经典力学相似，相对论观察者不对系统产生任何干预，其信息输出能力为零，因而仍属“被动观察者”。这种“输入受限、内部处理强大、输出为零”的能力结构，恰好对应广义智能体理论中被定义为“高阶有限智能体”（对应智能体分类序号236）。

量子力学之所以充满不确定性与观察者效应，根源在于其设定的观察者是五项基本功能的能力全面受限且深度影响系统的“有限智能体”（对应智能体分类序号122号） 。与经典和相对论中的被动观察者不同，量子观察者的信息输出能力不为零 。这意味着每一次“测量”都是一次双向的互动 ：观察者在通过“信息输入”获取信息的同时，也必然通过“信息输出”对被观察系统产生不可避免的扰动，即“观察者效应” 。更进一步，广义智能体理论认为“坍缩”并非客观物理实体的突变 ，而是能力有限的观察者在获得新测量数据后，对其内部知识状态进行的一次贝叶斯式的更新。这种观察者内在认知状态的刷新，从外部看来，即表现为“波函数坍缩”的现象。这一点与量子贝叶斯理论高度吻合。

从这个视角看，经典力学、相对论和量子力学并非相互排斥，而是同一个宇宙现实，在三种不同能力配置的观察者智能体“眼中”所呈现出的不同“现象层”或“实在模型”。它们之间的矛盾，是观察者能力向量不同所导致的表观矛盾。

3.3关于“熵”本质的探讨

在广义智能体理论中，热力学第二定律和熵增现象也得到了全新的诠释。该理论不将熵视为系统固有的绝对属性，而是将其重新定义为一种依赖于观察者和被观测系统微观状态相关的信息度量 。

对“熵”新诠释核心观点是，构成宇宙的基本单元（可视为接近阿尔法智能状态的“初级智能体”）在“欧米伽增强场”驱动下，具有一种自发探索并均匀占据所有可达状态的内在倾向 。这种内在动力，与人类探索宇宙的本能冲动，在本质上是同构的 。

对于一个能力有限的观察者而言，这种永不停歇的微观探索，必然导致其对系统精确微观状态的“信息缺失量”持续增加。这种信息缺失的增长，在宏观上就表现为熵的增加。因此，热力学第二定律被视为有限的观察者认知与系统内在探索倾向相互作用后，必然出现的宏观统计规律 。这一诠释也与E.T. Jaynes等学者基于最大熵原理的统计力学观点形成了有益的互补 。

 在此框架下，熵的状态完全取决于观察者的能力，呈现出四种截然不同的图景：

第一对于有限智能的观察者，由于无法追踪所有微观状态，其“信息缺失量”必然增加，因此熵增是必然规律 。

第二对于全知智能的观察者，这类智能体能完美追踪所有微观状态，不存在信息缺失，因此其世界里的熵恒为零 。

第三对于欧米伽智能状态（全知全能）的观察者，它不仅能完美认知，更能凭借其无限的输出能力，像“麦克斯韦妖”一样主动调控系统，实现“熵减” 。

第四对于阿尔法智能状态（绝对0）的观察者，由于它不具备任何信息处理能力，无法进行观测，因此“熵”的概念对它毫无意义 。

这种将熵与观察者能力和智能场深度绑定的视角，为广义智能体理论统一地分析物理定律开辟了全新的路径 。

四.总结

综上，我们通过构建一个源于第一性原理的“标准智能体模型”及其演化动力学，初步建立起广义智能体理论的框架 。我们希望，这项工作能为整合当前碎片化的智能科学研究，提供一个统一的理论基础 。

基于该理论的普适性，我们尝试将智能体的概念延伸至物理学的“观察者” 。我们认为，这或许能为调和广义相对论与量子力学的矛盾，乃至重新审视现实、时空与意识的本质，开辟一条充满潜力的探索路径 。这项理论的核心观点之一是，我们对宇宙的理解，在根本上取决于我们作为“观察者智能体”自身的能力边界 。

我们相信，这项工作初步展示了将人工智能与物理学基础理论进行深度交叉融合的潜力。我们的期望是，广义智能体理论能够成为一个扎实的理论工具，为未来深化对于智能科学，物理学和科技哲学重要问题的理解，贡献一份力量 。