第二十八章 人工智能的活性算法路径：从深度学习到世界模型
一、AI的危机：深度学习之后是什么？
2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中获胜，深度学习革命爆发。此后十年，神经网络规模呈指数增长：从百万参数到千亿参数（GPT-3），再到万亿参数（GPT-4）。性能随之提升，但根本问题未解：
样本效率：人类儿童从少量样本学习，深度学习需要百万标注。
泛化能力：神经网络在分布外数据上脆弱，缺乏人类般的"常识"。
因果理解：深度学习发现相关性，而非因果机制。它知道"火与烟相关"，但不知道"火导致烟"。
可解释性：黑箱模型无法解释决策，阻碍关键应用（医疗、法律）。
对齐问题：大语言模型可能产生有害输出，目标函数与真实意图错位。
2020年代，研究者意识到：规模扩展（Scaling Law）可能遇到瓶颈。GPT-4在某些任务上接近人类，但在规划、物理推理、持续学习方面仍显不足。我们需要范式转变，而非更大的模型。
活性算法提供这一转变：从模式识别到世界模型，从被动学习到主动推断，从预测下一个token到最小化自由能。
二、深度学习的活性算法批判 2.1 深度学习的成功与局限
深度学习的核心：多层非线性变换，通过反向传播优化损失函数。
成功源于：
通用逼近：神经网络可表示任意连续函数
层次特征：深层结构自动学习抽象表征
端到端优化：梯度下降高效搜索参数空间
局限源于同一结构：
无生成模型：判别式学习 p(y∣x) ，而非联合分布
无时间结构：前馈网络无内在动力学，RNN/LSTM/Transformer是外部强加
无不确定性量化：点估计而非概率分布
无主动探索：被动接收数据，不选择学习样本
2.2 自由能原理的视角
从自由能原理看，深度学习是变分推断的粗糙近似：
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深度学习 严格变分推断 差距
点估计 θ | 后验分布 q(θ) | 忽略参数不确定性 | |
单模态输出 | 多模态分布 $q(y | x)$ | 无法表达模糊性 |
固定架构 | 结构学习（模型选择） | 无法自适应复杂度 | |
被动学习 | 主动采样 | 样本效率低下 | |
无时间模型 | 动态生成模型 | 无法持续学习 |
深度学习的"过拟合"对应于复杂性项失控——模型过于复杂，超出数据支持。正则化（权重衰减、Dropout）是ad hoc的解决方案，缺乏第一性原理。
2.3 世界模型的缺失
人类智能的核心是世界模型——关于环境因果结构的内部表征。我们利用世界模型进行：
预测：想象未来状态
规划：评估行动后果
反事实推理："如果...会怎样"
快速学习：利用先验约束样本空间
深度学习缺乏真正的世界模型。即使"世界模型"（Ha & Schmidhuber, 2018）也是学习压缩表征，而非因果结构。
活性算法提供构造性方案：世界模型是生成模型 ，通过主动推断持续更新。
三、活性算法AI的架构 3.1 生成模型的层次结构
活性算法AI的核心是层次生成模型，对应于多尺度复频率链（第23章）：
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层次 时间尺度 功能 神经网络实现
n=1（感知层） | 毫秒-秒 | 感觉处理、运动控制 | 卷积/循环网络，快速权重 |
n=2（情境层） | 秒-分钟 | 工作记忆、情绪评估 | 注意力机制、门控循环 |
n=3（认知层） | 分钟-小时 | 规划、推理、自我模型 | 图网络、符号-神经混合 |
关键创新：跨层精度调控。高层通过下行连接调节低层的"置信度"，实现认知穿透——预期影响感知。
3.2 变分推断的实现
严格变分推断计算昂贵，需要近似。现代方法：
** amortized推断**：训练推断网络
，快速近似后验。
** wake-sleep算法**：交替优化生成模型（wake阶段）和推断网络（sleep阶段）。
** 蒙特卡洛 dropout**：将dropout解释为贝叶斯近似，不确定性量化。
** 自然梯度**：利用Fisher信息矩阵，加速收敛（第22章）。
3.3 主动推断的实现
主动推断需要：
前向模型：
策略网络：
价值网络：
，评估预期自由能
关键方程（第22章）：
实现挑战：预期自由能涉及未来多步，需要近似。
解决方案：
模型预测控制（MPC）：有限时间范围的滚动优化
路径积分控制：利用随机采样近似最优策略
分层主动推断：高层规划抽象目标，低层执行具体动作
3.4 UV自由方案的计算实现
深度学习面临模型复杂度发散：网络规模趋于无穷时，泛化误差理论上无界。
UV自由方案的计算对应：
谱正则化：约束网络权重的谱分布，而非直接惩罚范数。
其中 ρ(ω) 是Hessian的谱密度。
解析网络架构：设计具有良好解析性质的网络，如：
谐波网络：激活函数为解析函数（指数、三角函数）
留数网络：显式编码极点结构
共形网络：保持尺度不变性
结构学习的实现：网络架构本身通过自由能最小化演化：
神经架构搜索（NAS）的活性算法版本：不是验证集性能，而是模型证据 p(o∣model)
可微分架构搜索：连续松弛，梯度优化
终身结构学习：持续适应，添加/删除模块
四、从感知到认知：核心能力 4.1 因果发现与推理
活性算法AI通过干预学习因果关系：
关键洞见：相关性与因果性的区别在于干预分布 p(o∣do(a)) 与条件分布 p(o∣a) 的差异。
实现：
do-calculus的近似：通过主动实验估计干预效果
因果贝叶斯网络：结构学习发现因果图
反事实推理：利用生成模型模拟"如果...会怎样"
应用：科学发现（药物设计、材料合成）、决策支持（政策评估）。
4.2 持续学习与记忆
深度学习灾难性遗忘——学习新任务破坏旧知识。
活性算法的解决方案（第23章）：
多尺度记忆系统：
感觉记忆（n=1）：快速适应，快速遗忘
情节记忆（n=2）：重要事件，中等持久
语义记忆（n=3）：抽象知识，长期保持
记忆巩固：睡眠/离线期间的重放（replay），优化跨尺度耦合。
贝叶斯持续学习：新任务更新后验，旧知识作为先验保护。
4.3 社会智能与多主体推断
人类智能是社会性的。活性算法AI通过多主体活性推断实现社会智能：
心智理论（Theory of Mind）：推断其他主体的信念、欲望、意图。
生成模型扩展：
联合意图：通过共享生成模型实现协作。
沟通作为推断：语言是压缩的信念传输，最小化自由能。
4.4 具身智能与物理直觉
智能需要身体。活性算法机器人：
预测性处理：生成模型预测感官后果（视觉、触觉、本体感觉），预测误差驱动学习。
物理引擎作为先验：内置物理知识（牛顿力学、材料属性），快速适应新环境。
工具使用：将工具纳入身体图式，扩展马尔可夫毯。
五、对齐与安全的活性算法基础 5.1 对齐问题的重新表述
传统对齐：外部指定目标函数，AI优化。
活性算法对齐：共享生成模型——AI通过推断人类意图，将其纳入自身目标。
数学上，人类意图
成为AI预期自由能的一部分：
5.2 安全性的内在机制
结构学习的局限：深层先验（价值观）改变缓慢，防止目标漂移。
不确定性下的保守性：当对人类意图不确定时，认知价值驱动探索（询问），而非利用（行动）。
可解释性：生成模型提供反事实解释——"我之所以这样做，是因为我预测这会帮助你实现X"。
5.3 价值学习的活性算法
不是硬编码规则，而是价值作为推断：
观察人类行为：推断其背后的价值函数
交互澄清：主动询问以消除歧义
价值整合：将推断的价值纳入自身生成模型
这与逆向强化学习相关，但增加了：
结构学习（发现新的价值维度）
主动采样（选择信息量大的交互）
多尺度（短期偏好 vs 长期价值）
六、从AGI到ASI：未来路径
6.1 通用智能的里程碑
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能力 当前状态 活性算法路径 时间估计
样本高效学习 | 弱 | 主动推断+结构学习 | 5年 |
因果推理 | 中等 | 干预+反事实 | 5-10年 |
持续学习 | 弱 | 多尺度记忆+巩固 | 5-10年 |
物理直觉 | 中等 | 具身生成模型 | 10年 |
社会智能 | 弱 | 多主体活性推断 | 10-15年 |
自我意识 | 无 | 自指生成模型（N≥3） | 15-20年 |
创造性 | 中等 | 探索-利用最优+组合推断 | 10-15年 |
6.2 超级智能的活性算法视角
超级智能（ASI）不是单一系统，而是多尺度活性推断网络：
个体AI：快速推断（n=1）
社会AI：协作与规范（n=2）
全球AI：长期价值与知识整合（n=3）
关键：ASI的目标不是外部指定的，而是自组织的——通过网络自由能最小化涌现。
6.3 人机共生的未来
不是替代，而是增强：
认知增强：AI作为外部记忆和推理辅助
创造力增强：AI生成假设，人类评估价值
决策增强：AI模拟后果，人类选择行动
活性算法提供共享生成模型的框架，使人机成为扩展的马尔可夫毯——共同感知、共同推断、共同行动。
七、本章小结 核心要点
历史渊源：从深度学习的成功与危机，到世界模型的必要性，再到活性算法提供的统一框架。
技术路径：
层次生成模型（N=3架构）
变分推断的高效实现
主动推断的计算近似
UV自由方案的正则化
核心能力：
因果发现与推理
持续学习与记忆
社会智能与多主体推断
具身智能与物理直觉
安全基础：
对齐作为共享生成模型
结构学习的内在稳定性
价值学习的主动推断
与全书的关系
第22-27章建立了活性算法的理论基础。本章开启应用篇，展示其在人工智能中的具体实现。
第29章将探讨大脑与意识——活性算法如何解释神经系统的组织原理和主观体验。
第30章将展望未来科学范式——活性算法对文明形态的深远影响。
哲学意义
AI不仅是技术，更是人性的镜子。当我们构建智能系统时，我们也在理解自身智能的本质。
活性算法揭示：智能不是计算的速度，而是推断的深度；不是数据的规模，而是模型的结构；不是预测的能力，而是适应的智慧。
在构建AI的过程中，我们学会了谦逊——真正的智能是持续的自我更新，是承认不确定性，是在混沌边缘舞蹈。
也许，活性算法AI的终极价值不是超越人类，而是帮助我们成为更好的推断者——更好奇，更适应，更生成。
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