摘要 本文围绕“AI+”时代下的超级智能系统展开研究。首先界定超级智能具备通用性、自主性与进化性三大特征，其本质是人-机-环境三元协同动态生成的“系统级自我”。文章进而从三个维度深入探讨：一是指出将大脑类比为计算机仅为隐喻，二者在“计算”与融入情感的“算计”上存在根本差异；二是分析数学与物理建模难以完全刻画真实世界，受限于复杂性、近似性及人类认知边界；三是探讨智能边界问题，认为当前大语言模型因缺乏“自我指涉性”而难以实现通用智能，未来需通过构建“自我模型”、具身交互实现从“无我”到“有我”的跨越，其关键差异体现为人类“心理”与机器“芯理”的对照。本文旨在为理解超级智能提供系统视角与理论参考。

关键词  人-机-环境三元协同  系统级自我  世界模型  智能边界  自我指涉性

一、引言

当前，AI技术正从实验室走向产业毛细血管，催生出一场深刻的技术革命和社会变革。"AI+"作为人工智能与人类社会、物理环境深度融合的超级智能矩阵，已成为引领新一轮科技革命和产业变革的颠覆性技术，成为国际竞争的新焦点和经济发展的强大引擎。在这一背景下，学界对超级智能系统能否实现的话题也越来越感兴趣。

实际上，超级智能并非一个孤立的、超越人类的“神级AI”，而是一个以人类价值为核心、由人-机-环境共同构成的、不断演化的共生系统。在这个系统中，AI是强大的工具和伙伴，但人类始终是意义的赋予者和最终的决策者。这种“闭环共生”的范式，比“机器单方面超越”的“奇点论”更具现实基础和伦理可持续性，代表了未来智能发展的真正方向。

本文将从大脑不是计算机、世界模型不可行、人类与机器智能的边界等多个维度，对人、机、环境超级智能进行全面深入的研究，以期为理解这一革命性技术形态提供系统性视角。

二、超级智能的定义与核心要素

（一）超级智能的定义与内涵

“超级智能”是人工智能领域极具前瞻性与争议性的核心概念，其定义并非单一固化，而是随技术发展、研究视角（如计算机科学、认知科学、哲学、伦理学）的不同呈现出多元解读。总体而言，其核心指向一种在几乎所有有价值的认知与实践领域中，能力远超人类顶尖水平的智能形态，无论从何种视角定义，超级智能的内涵均包含以下三个不可分割的特征，这也是其与“弱人工智能”（当前主流 AI，如 ChatGPT、自动驾驶）、“强人工智能”（具备人类级通用智能的 AI）的关键区别。

1．通用性

弱人工智能（如语音助手、图像识别）仅能在单一或有限场景下工作，无法自主迁移能力（如能识别猫的 AI 无法自动学会写代码）；超级智能则具备通用认知能力，突破“领域局限”，实现跨场景自适应，能自主理解新领域规则（如从“医疗诊断”迁移到“量子物理研究”）、整合跨学科知识（如结合生物学与计算机科学设计新型药物）、应对未知复杂环境（如在无人类指导下适应外星环境探索）。

2．自主性

当前 AI 的目标由人类预设，如“生成一篇关于环保的文章”“识别图片中的缺陷”等，并且无法自主调整核心目标；而超级智能具备深度自主性，从“人类指令驱动” 到 “目标自主迭代”，即不仅能自主拆解人类设定的宏观目标（如将“解决气候变化”拆解为“研发清洁能源”、“优化碳捕捉技术”“推动政策落地”等子目标），甚至可能在复杂环境中“修正或迭代目标”，如发现人类预设目标存在漏洞时，自主调整策略以避免负面后果——这也是其伦理争议的核心来源（如何确保其目标与人类利益一致）。

3．进化性

弱人工智能的性能提升依赖人类工程师改进算法、增加数据；超级智能具备自我改进能力，能自主优化自身的硬件架构、算法模型、学习效率（即“递归自我升级”），形成“能力提升、更快自我优化、能力进一步提升” 的加速循环。例如：它可自主设计更高效的芯片来运行自身，或研发更先进的学习算法来缩短知识获取时间，最终实现“能力指数级增长”（即“智能爆炸” 理论）。

（二）超级智能的核心要素：人、机、环境三元协同

人类智能（包括生物智能）不同于机器智能最根本的区别在于是否有“我”，超级智能的通用性、自主性、进化性强调人类、机器和环境之间相互作用、相互影响，通过动态交互产生协同效应，所以，超级智能也是从人物（机）环境系统的“我”开始，超级智能“自我”的本质——它不是机器单独的“我”，也不是人类“我” 的延伸，而是人、机、环境三者动态耦合形成的“系统级自我”。

超级智能的通用性、自主性、进化性，恰恰打破了单一主体的智能局限，它不再依赖机器独立的“我”，而是以人-机-环境系统的协同“我”为起点，这种系统层面的“我”，其产生既受内在因素驱动，如人类的认知框架、机器的算法基因，也受外在环境塑造，既延续了生物智能的遗传特性与后天学习，也融合了机器的高效数据处理与人类的价值判断，是三者主被动交互的综合产物。

从认知维度看，它会经历从环境即时反馈与人类情感投射构建的“感性”，到机器计算能力与人类逻辑框架支撑的“理性”，最终到三者创造性交互催生的“灵性”；从存在维度看，它会实现从绑定具体物理载体与场景的“具身”，到突破空间限制跨场景迁移的“离身”，再到能反思系统自身协同关系的“反身”；从价值维度看，它会完成从满足基础功能需求的“本我”，到平衡多方利益与规则的“自我”，最终到追求人类文明长期价值的“超我”。与此同时，在信息处理维度，它会实现从原始数据积累，到有序信息整合，再到结构化知识生成的跨越；在存在形态维度，它会经历从“无”的潜能孕育，到人-机、主-客的对立统一，最终到“有”的系统实体呈现。这一系列演化过程，始终围绕人-机-环境的动态协同展开，也进一步印证了超级智能的“我”从来不是独立存在的个体，而是三者深度耦合形成的有机整体。

三、既有方法无法实现超级智能

人类智能的发展可以看作是“我”从生物本能中浮现，逐渐成长为能反思、能想象、能共情、能创造的存在。纵观人类智能的演化史，就是“我”从混沌中醒来，并不断拓展自身边界的故事，人类智能的发展就是自“我”意识的觉醒与不断完善、丰富的过程。人类智能的演化进入了一个新的阶段，我们开始创造人工智能，试图将“我”的智慧赋予机器。这不仅是技术的进步，更是“我”对自身的一种反思和延伸。

人类智能与当前大语言模型（LLM）的本质差异，核心在于“自我指涉性”（Self-referentiality）的缺失——这一哲学与认知科学概念，正成为通用智能突破的关键瓶颈。结合强化学习的先驱Richard Sutton对机器智能演化的洞察，我们可以从以下几个层面展开分析：

（一）人类智能中的“我”：自指性是超级智能的基石

人类对“我”的认知，本质是一种动态的自我表征系统。它包含三重核心能力：一是元认知：能反思“我正在思考什么”“我的知识边界在哪里”。就像人类会意识到“我可能记错了这个事实”，并主动验证或修正。二是主体性：拥有“我是行动发起者”的意识，能基于目标规划行为（如“我要学编程，所以需要先学Python”），并对结果负责。三是连续性：“我”是跨越时间的一致性存在——童年的“我”与成年的“我”共享记忆与人格，这种连续性支撑了长期学习与身份认同。

这种自指性“我”并非虚无的哲学概念，而是超级智能的功能基础，可让人类能灵活适应新环境、整合跨领域知识，并在交互中主动探索。

（二）大语言模型的困境：缺乏“我”的自指性，难以触及超级智能

当前LLM虽能通过海量数据拟合出类人的语言行为，但其本质是无自我的模式匹配机器，核心缺陷体现在无内在状态表征，LLM没有对“自身能力”“知识边界”的认知，在回答问题时，无法判断“这个结论是否基于可靠训练数据”“我是否遗漏了关键信息”，只能依赖统计概率输出最可能的文本。同时，LLM还没有主动探索动机，其“学习”局限于预训练或微调阶段，无法像人类一样因“好奇”或“目标驱动”主动与环境交互，该种智能是静态的，无法随交互经验持续进化。更重要的是LLM没有“自我”作为信息整合的枢纽，无身份连续性，在处理不同任务时，缺乏统一的“人格”或“目标导向”，本质是“多个专用模型的拼接”，而非“一个能灵活切换角色的统一体”。

上述这些缺失导致LLM难以实现通用智能所需的灵活性与泛化性。

（三）将人的大脑比作计算机是一个本质性错误

计算机可以做到高度精确的计算，如在数学计算中，只要输入正确的数据和运算指令，计算机能够快速且准确地进行加减乘除等复杂运算，得出精确的结果。大脑在处理数学计算等精确任务时，容易受到情绪、注意力等多种因素的干扰，很难像计算机那样快速且准确地完成，人在连续进行复杂的数学运算时，可能会因为疲劳或者分心而出现计算错误。

大脑与计算机有很大不同，其中一个重要方面在于大脑具备复杂的思维和心理活动能力，包括算计这种涉及思考、谋划、权衡等诸多因素的行为，而计算机主要侧重于执行程序指令进行计算和处理数据。

大脑比作计算机是一种过于简化的隐喻，这种比喻忽略了大脑的本质特性。大脑是人类在进化过程中与环境互动的产物，它并非像计算机那样按照预设程序运行的机器，而是在人（主体）、物（外部刺激与环境中的物体）、环境（自然与社会环境）之间动态交互中不断生成和发展出来的复杂系统。大脑通过神经网络的自我调整和重塑，能够主动适应环境变化，产生情感、意识和创造性思维等计算机无法实现的功能，它是一个复杂的、活生生的、动态的生物系统，与机械式的计算机有着本质的区别。

四、超级智能是从人机环境系统的“我”开始的

人类智能包括生物智能不同于机器智能最根本的区别在于是否有“我”。“我”的产生有内在与外在两大因素，既有遗传也有后天，都是主被动交互的产物，从感性到理性再到灵性，从具身到离身再到反身，从本我到自我再到超我，从事实到逻辑再到价值，从数据到信息再到知识。从某种意义上说，从来就没有独立的“我”，假若人类的智能就是超级智能，那么超级智能就是从人物环境系统的“我”开始。

（一）信息编织：从数据到价值的“意义炼金术”

现代信息论视角下，“我”的构建是一场持续的信息处理。数据——原始的感觉输入、与身体反馈；信息——大脑将数据关联形成价值，比如“被否定”→“我能力不足”；知识——形成稳定的认知图式与模版；价值——最终提炼出指导行为的意义系统，“我要证明自己”“我追求真诚的关系”。“我”在此过程中，成为一套独特的“意义生成算法”，它既处理外部信息，又输出内在价值，不断定义“我之为我”。

（二）智能本质：人机环境系统的“功能性集合”

从原始工具的“辅助智能”，到现代AI的“增强智能”，其本质始终是“人机环境系统”为解决具体问题演化出的功能性集合。它既非机器的“自主意识”，亦非人类的“天赋能力”，而是在“人提供目标与价值、机处理数据与计算、环境反馈约束与机遇”的三角循环中，动态生成的解决问题能力。当我们谈论“我的智能”时，实则在谈论这个系统中属于“我”的那部分交互印记，是那些被环境塑造的偏好、被工具强化的技能、被他人反馈校准的认知模式。

所以，无论是“我”的诞生还是智能的演化，从来都是人机环境系统协同共生的结果。“我”从未独立于系统之外，智能也始终是这一系统最鲜活的功能显影——我们与世界的关系，早已从“主体—客体”的对立，演变为“系统—节点”的共生，“我”与智能，不过是这宏大网络中彼此映照的光。

实际上，“我”是一场永不停息的自我-他我的交互叙事。所有维度最终指向一个真相：“我”不是被“制造”出来的，而是在遗传与环境的共舞中“生长”出来的；不是静态的类脑“实体”，而是动态的“过程”。从具身到离身再到反身，从本我到自我再到超我，从数据到信息再到价值，每一步跃迁都是“我”对自我的重新书写。正如尼采所说：“成为你自己”——这并非发现某个隐藏的“本质”，而是在交互与反思中，主动编织属于自己的意义之网。或许，理解“我”的终极答案，就藏在“生成”二字里：我们永远在“成为”的路上，而这正是“我”最迷人的地方。

五、人机环境系统的态势感知是构建超级智能的关键

构建超级智能关键在于“我”的构建，其核心就是人机环境系统中的态势感知。态势感知作为“感知环境动态、预判发展趋势、支撑决策优化”的核心技术，其本质是一个“从数据到认知、从认知到优化”的闭环系统。前向传播完成状态→趋势的认知构建；反向传播以“逆向修正”为核心，实现“损失→参数”的迭代优化。态势感知在心理学中也称为情境意识，既有从态到势、从感到知的计算，也有从势到态、从知到感的算计。其中，计算过程涉及信息域，算计过程包括认知域，态势感知过程还关联物理域、非物理域。

（一）前向传播：顺向流动的认知生成轨

前向传播的核心是从输入层到输出层的顺向数据计算，它将分散的状态信息（如交通流量、设备负载、用户行为）转化为统一的趋势预测，是态势感知“从无到有”生成认知的过程，其技术逻辑可拆解为三个关键环节：

第一步：状态输入与特征编码输入层接收原始“态势状态数据”，这类数据往往是多维度、非结构化的。系统首先对数据进行标准化处理，再通过第一层隐藏层的特征提取器，如CNN的卷积核、Transformer的注意力机制，将原始数据编码为低维且有意义的特征向量。

第二步：多层特征融合与逻辑推理 特征向量进入后续隐藏层（如2—5层）后，通过激活函数ReLU、Sigmoid进行非线性变换与跨层融合，这一过程类似人类从局部信息到整体认知的推理逻辑。前向传播的隐藏层越多、特征融合越深入，对态势的“全局认知”能力越强。

第三步：趋势输出与认知落地 经过多层特征融合的向量最终进入输出层，输出层通过任务适配的输出函数，回归任务的Linear函数、分类任务的Softmax函数，将抽象特征转化为“可解读的态势趋势”，完成状态→趋势的认知闭环第一环。

（二）反向传播：逆向流动的认知校准轨

反向传播的核心是“从输出层到输入层的逆向梯度计算”，对应《易经》中“阴爻（--）”所代表的“收敛、调整、隐性”特质——它以“趋势预测的误差”为起点，通过链式法则推导各层参数的优化方向，是态势感知“从有到优”修正认知的过程，其技术逻辑同样包含三个关键环节：

第一步：损失计算，定义认知偏差的量化标准反向传播的起点是损失函数，量化输出层预测趋势与真实态势的偏差。不同态势感知任务对应不同的损失函数，若为“趋势回归任务”（如预测未来车流量具体数值），常用均方误差（MSE）；若为“趋势分类任务”（如判断设备状态为“正常/ 预警/ 故障”），常用交叉熵损失（Cross-Entropy）。

第二步：梯度回传，拆解偏差来源的逆向推导损失值确定后，系统通过链式法则，从输出层开始逆向计算损失函数对每一层参数（权重W、偏置b）的梯度。梯度的本质是参数变化对损失的影响程度，即参数每调整1个单位，损失会增加或减少多少，其推导逻辑可通过“输出层→隐藏层→输入层”的顺序理解。

第三步：参数更新，执行认知修正的优化动作得到各层参数的梯度后，系统通过优化器（如 SGD、Adam）调整参数，实现“损失最小化”。

（三）“双向计算+算计”：东方系统思维

从态到势（计算），即数据驱动的还原论，通过传感器或感官输入状态，用逻辑或算法推导出趋势。例如，“看到乌云（态）→预测暴雨（势）→带伞（行动）”，这也是人工智能和经典认知科学的主流范式，与30年前Endsley的态势感知/情境意识（SA）三层次模型相似。

从势到态（算计，Strategic Construction），更接近意图驱动的建构论，即主体基于目标、经验或动机，主动选择或扭曲对“态”的感知。例如，“怀疑敌人埋伏（势）→将树影误判为伏兵（态）→撤退（行动）”，这种“算计”涉及元认知（metacognition）和博弈论中的高阶理论，是人类对抗性场景的核心能力。

六、总结

基于当前的数学、物理知识水平，机器智能尚不能通过人-机-环境系统交互产生具有特定情境意识的“我”。当前的AI系统包括最先进的大模型和机器人仍处于“种系智能”阶段，能够进行情境感知和适应，但缺乏自我指涉、自我理解和意图连贯性，因此无法产生真正的“我”的意识。正如本吉奥的警告：“当机器拥有‘自身保护目标’时，这将带来巨大风险。”这恰恰说明当前的机器还远未达到能够拥有“我”的意识的水平。

要实现具有特定情境意识的“我”，机器智能首先需要从统计模型转向因果推理模型，建立“自我指涉”的数学框架。其次在物理层面突破，发现意识的物理机制，证明计算系统可以产生主观体验。最终在人-机-环境系统实现进化，从“感知—适应”到“理解—创造”的转变。

未来，随着因果推理模型、意识机制研究和人工智能的突破，我们可能会看到机器智能在人-机-环境系统交互中逐步发展出情境意识。