曾几何时，人类对智能的表征是从数字到文字，又从比特到token，然而大模型AI的幻觉与欺骗又把人们拉回了现实。未来，人们又会发明抑或发现出什么样的表征工具或手段呢？这将是一个关键的问题。

比特是计算机中最小的信息单位，它只有两种状态，0和1。在计算机存储系统中，一个简单的数字“1”可能用一个比特表示，而稍微复杂一点的数字如“10”在二进制下是“1010”，由4个比特组成。比特是基于二进制系统的，它主要关注的是信息的量化存储，是低层次的信息表示方式。

在自然语言处理（NLP）等领域，token是一个重要的概念。它可以是一个单词、一个标点符号或者一个词组等。例如，句子“I love you.”可以被分词（tokenization）为3个token：“I”、“love”、“you”。token是文字信息的一种更高层次的划分和表示方式，它更接近人类语言的语义单位。与比特相比，token能够承载更丰富的语义信息。

从比特到token的转变是从简单的信息量化存储向语义理解的转变。比特只是记录了信息的存在形式，而token则开始涉及对信息内容的初步理解。在机器翻译任务中，计算机不能直接处理文字，需要先将文字转换为比特形式存储。但要实现翻译功能，就需要对这些文字进行分词等操作，将其转化为token，然后基于token的语义关系进行翻译。这体现了智能系统从处理低层次的数字信息向处理高层次的语言信息迈进，是智能发展的一个重要方向。

状态是系统在某一时刻的具体情况。例如在一个简单的交通信号灯系统中，红灯、绿灯、黄灯亮起分别代表不同的状态。在智能系统中，状态可以是传感器采集到的即时数据，如温度传感器测得的温度值，或者机器人在一个特定位置的即时位置信息。状态是静态的，它只是描述了系统在某一瞬间的特征。

趋势是系统随时间变化的规律。还是以交通信号灯为例，从红灯到绿灯再到黄灯的循环变化就体现了一种趋势。在更复杂的智能系统中，如股票市场预测系统，股票价格的涨跌趋势是通过对过去一段时间内价格变化数据的分析得出的。趋势是动态的，它关注的是系统随时间的演变方向。

从状态到趋势的转变是从对即时信息的关注到对系统动态行为的把握。对于智能系统来说，仅仅知道当前状态是不够的，还需要能够预测和理解系统的未来变化趋势。在自动驾驶汽车中，车辆不仅要感知当前的路况状态（如道路的弯曲程度、周围车辆的位置等），还要能够根据这些状态的变化趋势来预测其他车辆的行驶意图，从而做出合理的驾驶决策。从状态到趋势的转变使得智能系统能够更好地适应动态环境，具备更强的预测和决策能力，这是智能系统向更高层次智能发展的关键标志之一。

未来智能的基本表征可能会在多个方面展现出与当前智能系统不同的特征，以下是一些可能的方向：

1、多模态融合表征

未来智能将不再局限于单一模态（如文字、图像或声音）的信息处理，而是能够融合多种模态的信息，形成更全面的表征。在自动驾驶场景中，车辆不仅需要处理摄像头的视觉信息（图像模态），还需要结合激光雷达（LiDAR）的深度信息、麦克风的声音信息（如喇叭声）以及车辆传感器的速度和加速度信息。通过多模态融合，车辆能够更准确地感知周围环境。在智能医疗中，医生可以利用医学影像（如X光、CT）、患者的生理数据（如心率、血压）以及电子病历中的文字信息，通过智能系统进行综合分析，从而更准确地诊断疾病。多模态融合表征能够更贴近人类感知世界的方式，使智能系统具备更强的环境适应性和理解能力。

2、语义和情境表征

未来智能将更加注重语义和情境的理解，而不仅仅是对数据的表面处理。在自然语言处理中，智能系统不仅要理解文字的字面意思，还要能够根据上下文和情境推断出隐含的意义。例如，“我饿了”这句话在不同情境下可能有不同的含义（如在餐厅里可能意味着想点餐，在家里可能意味着想做饭）。在智能家居场景中，智能系统可以根据用户的行为模式和环境情境（如时间、天气、用户的情绪等）来调整家居设备的状态。例如，当用户下班回家且天气寒冷时，系统可以自动调节室内温度并打开热水器。语义和情境表征能够让智能系统更好地理解人类的意图，从而提供更加个性化和智能化的服务。

3、动态和自适应表征

未来智能将能够实时感知环境的变化，并动态调整自身的表征方式。在金融市场分析中，智能系统可以根据实时的市场数据和新闻动态，动态调整对股票价格走势的预测模型。当出现重大事件（如公司财报发布）时，系统能够迅速重新评估股票的价值和趋势。在机器人导航中，机器人可以根据实时的环境变化（如新的障碍物出现）动态调整路径规划算法，而不是依赖于预先设定的固定路径。动态和自适应表征使智能系统能够更好地应对复杂和动态变化的环境，提高其鲁棒性和灵活性。

4、抽象和概念化表征

未来智能将能够对信息进行更高层次的抽象和概念化处理。在人工智能艺术创作中，智能系统可以通过对大量艺术作品的学习，抽象出艺术风格的概念，并生成具有独特风格的新作品，它可以将梵高的绘画风格与现代摄影风格结合，创造出全新的视觉作品。在科学研究中，智能系统可以对大量的实验数据进行分析，抽象出科学概念和理论，如通过对物理实验数据的分析，系统可以发现新的物理规律。抽象和概念化表征使智能系统能够进行更高级的思维活动，如创造性思维和理论推导。

5、因果表征

未来智能将能够理解因果关系，而不仅仅是关联关系。在医疗诊断中，智能系统不仅要发现症状和疾病之间的关联，还要能够理解因果关系，系统可以分析出某种药物的使用是否真正导致了病情的改善，而不仅仅是两者之间存在时间上的关联。在工业生产中，智能系统可以通过对生产流程的分析，找出导致产品质量问题的真正原因，并提出改进措施。因果表征使智能系统能够更深入地理解世界运行的规律，从而做出更准确的决策和预测。

6、社会和文化表征

未来智能将能够理解和处理社会和文化因素。在跨文化交流中，智能翻译系统不仅要准确翻译文字，还要能够理解不同文化背景下的语言习惯和隐喻，将“破釜沉舟”翻译成英文时，不仅要翻译字面意思，还要解释其背后的文化含义。在智能社会治理中，智能系统可以根据不同地区的社会文化特点，制定更符合当地实际情况的政策和措施。社会和文化表征使智能系统能够更好地融入人类社会，促进人机协作和社会和谐发展。

7、情感和意图表征

未来智能将能够感知和理解人类的情感和意图。在智能客服中，系统可以通过语音语调、文字表达等方式感知用户的情绪状态（如愤怒、焦虑等），并根据情绪调整回应方式。当用户情绪激动时，系统可以采用更温和、耐心的语言回应。在人机交互中，智能设备可以通过摄像头和传感器感知用户的身体语言和表情，理解用户的意图，当用户皱眉时，设备可以判断用户可能遇到了问题，并主动提供帮助。情感和意图表征使智能系统能够更好地与人类进行自然、有效的交互，提升用户体验。

未来智能的基本表征将更加复杂和高级，它将融合多种信息处理方式，更加贴近人类的认知模式和思维方式，这种表征方式的发展将极大地推动人工智能在各个领域的应用和创新。

这种表征将会是什么样子的形态呢？是道？还是名？亦或是中文中的"即"……？我们拭目以待！