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北航團(tuán)隊(duì)提出智能基礎(chǔ)模型，跨越生物與AI鴻溝

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北航團(tuán)隊(duì)提出智能基礎(chǔ)模型，跨越生物與AI鴻溝

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北航團(tuán)隊(duì)提出智能基礎(chǔ)模型，跨越生物與AI鴻溝

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北航團(tuán)隊(duì)提出智能基礎(chǔ)模型，跨越生物與AI鴻溝

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假如你正在教一只小狗學(xué)習(xí)新技能 。 當(dāng)你搖響鈴鐺然后給它食物 ， 重復(fù)幾次之后 ， 只要一搖鈴鐺 ， 即使沒有食物 ， 小狗也會(huì)留著口水跑過來 。 這就是著名的巴甫洛夫?qū)嶒?yàn) ， 它展現(xiàn)了生物是如何學(xué)習(xí)的 。

而現(xiàn)在 ， 杭州市北京航空航天大學(xué)國際創(chuàng)新研究院準(zhǔn)聘副教授蔡博睿和皇家墨爾本理工大學(xué)趙堯博士正在嘗試做一件更大膽的事情：他們不滿足于僅僅理解生物如何學(xué)習(xí) ， 而是要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)真正會(huì)學(xué)習(xí)、會(huì)思考的數(shù)字大腦 。 這個(gè)被稱為智能基礎(chǔ)模型的新構(gòu)想 ， 可能會(huì)徹底改變我們對(duì)于 AI 的理解 。


圖 | 蔡博睿（來源：蔡博睿）

目前已有的 AI 模型都是在學(xué)習(xí)特定的技能：有的專門學(xué)語言、有的專門識(shí)圖、有的專門處理數(shù)據(jù) 。 蔡博睿告訴 DeepTech ， 由于幻覺等問題導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)真正的 AGI 。


圖 | 趙堯（來源：趙堯）

針對(duì)這一問題 ， 業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了擴(kuò)展至多模態(tài)如圖像、視頻的研發(fā)路徑 ， 以期通過處理更復(fù)雜的信息來提升模型能力 。 然而 ， 蔡博睿對(duì)這條技術(shù)路線持保留態(tài)度 ， 他認(rèn)為其對(duì)于實(shí)現(xiàn) AGI 而言 ， 方向尚不夠清晰和明確 。

一些頂尖 AI 學(xué)者也正在探索更具多樣性、更為根本的通用智能路徑 。 例如 ， 圖靈獎(jiǎng)得主楊立昆（Yann LeCun）近期就倡導(dǎo)并致力于構(gòu)建“世界模型”來攻克此目標(biāo) 。 正是基于這樣的行業(yè)洞察與深入思考 ， 蔡博睿才形成了本次研究的最初構(gòu)想 。


（來源：https://arxiv.org/abs/2511.10119）

研究中 ， 他和團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)新的思路：繞開當(dāng)前主流的多模態(tài)路徑 ， 轉(zhuǎn)而從更本質(zhì)的層面去構(gòu)建 AGI ， 讓 AI 直接學(xué)習(xí)智能本身 。 基于此 ， 他們首次提出了智能基礎(chǔ)模型這一全新概念 。

這個(gè)想法的靈感來自于一個(gè)真實(shí)的觀察：世界上有 80 億人 ， 每個(gè)人的大腦構(gòu)造都不完全相同 ， 甚至有個(gè)別案例顯示 ， 即使大腦嚴(yán)重受損 ， 智能依然可以正常運(yùn)作 。 蔡博睿舉例稱：“19 世紀(jì)的一位法國數(shù)學(xué)家 ， 盡管他大腦的 95% 都是腦積水 ， 實(shí)際腦容量遠(yuǎn)小于常人 ， 但他的智商依然超過了 120 。

這個(gè)例子強(qiáng)有力地表明 ， 智能背后一定存在著某種不依賴于特定物理結(jié)構(gòu)的、更為底層的通用機(jī)制 。 ”就像無論用木材、鋼鐵還是塑料造橋 ， 只要遵循正確的力學(xué)原理 ， 橋都可以站穩(wěn) 。 智能也是如此 ， 它可能是一種深層的運(yùn)作原理 ， 并且完全無需依賴具體的生物構(gòu)造 。


（來源：https://arxiv.org/abs/2511.10119）

那么 ， 如何建造這樣一個(gè)數(shù)字大腦？蔡博睿團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 這是一個(gè)新穎的架構(gòu) ， 能夠模仿真實(shí)大腦的工作方式 。 這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)數(shù)字神經(jīng)元都有自己的內(nèi)部狀態(tài) ， 能夠記住過去的信息 。

它們之間的連接不是簡單的前后順序 ， 而是像社交網(wǎng)絡(luò)一樣復(fù)雜交錯(cuò) ， 信息可以在其中循環(huán)流動(dòng)、分支匯合 。 同時(shí) ， 這些連接強(qiáng)度會(huì)根據(jù)使用情況自動(dòng)調(diào)整 ， 常用的連接會(huì)變強(qiáng) ， 不用的連接會(huì)減弱 。 這正好模仿了人類大腦用進(jìn)廢退的學(xué)習(xí)原理 。

對(duì)于狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 ， 蔡博睿等人不是直接教它具體任務(wù) ， 而是讓它學(xué)習(xí)和預(yù)測神經(jīng)元的輸出信號(hào) 。 這就像不是教小狗具體的指令 ， 而是讓它理解在什么情況下應(yīng)該產(chǎn)生什么反應(yīng)的內(nèi)在規(guī)律 。 通過觀察大量的智能行為樣本 ， 系統(tǒng)會(huì)逐漸領(lǐng)悟到智能背后的通用原理 。


（來源：https://arxiv.org/abs/2511.10119）

要想從理論走向現(xiàn)實(shí) ， 需要一步步地實(shí)現(xiàn)線路圖 。 這個(gè)長遠(yuǎn)的計(jì)劃將分階段實(shí)現(xiàn) 。 第一階段是從小處著手 ， 蔡博睿團(tuán)隊(duì)計(jì)劃先從簡單的生物開始 ， 比如從只有 302 個(gè)神經(jīng)元的秀麗隱桿線蟲開始 。 雖然它很小 ， 但是已經(jīng)具備了覓食、交配等基本智能行為 。

通過構(gòu)建線蟲的智能基礎(chǔ)模型 ， 即可初步驗(yàn)證這一理念的可行性 。 第二階段是功能擴(kuò)展 ， 即可以專門開發(fā)能被用于工業(yè)機(jī)械臂、家庭助手機(jī)器人等應(yīng)用的智能模型 。 這些專門的智能體將逐漸融合成為統(tǒng)一的通用智能系統(tǒng) 。 想象一下 ， 未來的工業(yè)機(jī)器人不再需要為每個(gè)新任務(wù)重新編程 ， 它們可以像熟練工人一樣 ， 通過觀察和嘗試來自學(xué)新技能 。

家庭機(jī)器人不僅可以執(zhí)行指令 ， 還能理解你的習(xí)慣和偏好 ， 從而主動(dòng)提供幫助 。 這種技術(shù)或許還可以幫助那些因傷病失去部分大腦功能的人 。 通過植入人工神經(jīng)元 ， 逐步替代受損的腦區(qū) ， 同時(shí)可以保持意識(shí)的連續(xù)性 ， 從而能為腦損傷治療提供全新可能 。


（來源：https://arxiv.org/abs/2511.10119）

總的來說 ， 本次研究初步提出了機(jī)器意識(shí)這一概念 。 針對(duì)此前學(xué)術(shù)界關(guān)于大模型是否具備意識(shí)的爭論 ， 蔡博睿等人基于生物學(xué)原理 ， 為機(jī)器意識(shí)給出了一個(gè)清晰的定義 。 根據(jù)他們的定義 ， 當(dāng)前的大模型顯然不具備機(jī)器意識(shí) 。 在應(yīng)用前景上 ， 他們的框架為實(shí)現(xiàn)真正的 AGI 指明了一條路徑 。

其近期應(yīng)用可能包括開發(fā)更智能的家用機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人 ， 以及創(chuàng)造出具備更高級(jí)自主決策能力的智能體 。 而這個(gè)研究最令人感到興奮的部分 ， 在于它或許能夠打通生物智能與 AI 之間的壁壘 。 如果智能確實(shí)是一種不依賴于特定載體的通用原理 ， 那么人類的意識(shí)、思維、創(chuàng)造力是否也能在其他媒介中延續(xù)？

更具深遠(yuǎn)意義的是 ， 本次理論框架為解決“智能統(tǒng)一性”這一根本問題提供了新的視角 。 蔡博睿認(rèn)為 ， 如果可以通過“智能基礎(chǔ)模型”實(shí)現(xiàn)的機(jī)器智能 ， 那么它在本質(zhì)上與人類的智能并無不同 ， 區(qū)別僅在于實(shí)現(xiàn)的載體——人類依托生物神經(jīng)元 ， 而機(jī)器依托人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。 這一觀點(diǎn)打破了將人與機(jī)器智能視為完全不同形態(tài)的傳統(tǒng)看法 。

因此 ， 本次研究甚至為未來實(shí)現(xiàn)“意識(shí)上傳”或“心智移植”提供潛在的理論基礎(chǔ) 。 與創(chuàng)建意識(shí)“復(fù)制體”的思路不同 ， 本次框架支持一種“連續(xù)性心智上傳”的愿景：即通過技術(shù)手段 ， 將人類大腦中的生物神經(jīng)元緩慢、連續(xù)地替換為人工神經(jīng)元 ， 從而在保持意識(shí)不間斷的前提下 ， 實(shí)現(xiàn)人類心智與機(jī)器載體的融合 。

這不是制造一個(gè)復(fù)制品 ， 而是讓原有的意識(shí)在新的載體中繼續(xù)存在和擴(kuò)展 。 這聽起來像是科幻小說 ， 但是基于智能基礎(chǔ)模型的理論 ， 這至少是一條邏輯上可行的路徑 。 它意味著某一天 ， 人類的思維或許真的能夠突破生物壽命的限制 。

當(dāng)然 ， 在這條路上依然充滿挑戰(zhàn) 。 獲取足夠的神經(jīng)信號(hào)數(shù)據(jù)是首要難題 。 直接記錄生物神經(jīng)活動(dòng)目前還只能小規(guī)模進(jìn)行 ， 而通過傳感器間接收集行為數(shù)據(jù)又可能會(huì)丟失細(xì)節(jié) 。

另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何確保這個(gè)系統(tǒng)真正理解智能的本質(zhì) ， 而不只是表面模仿 。 就像真正理解數(shù)學(xué)和背誦公式之間的區(qū)別 ， 因此蔡博睿等人還需找到驗(yàn)證數(shù)字大腦是否真的擁有了智能的方法 。

總的來說 ， 本次研究為探索 AI 打開了一扇新的大門 。 它告訴我們 ， 智能可能不是生物獨(dú)有的神秘屬性 ， 而是一種可以被理解、被建模、被重現(xiàn)的復(fù)雜系統(tǒng)特性 。

參考資料：
相關(guān)論文 https://arxiv.org/abs/2511.10119

【北航團(tuán)隊(duì)提出智能基礎(chǔ)模型，跨越生物與AI鴻溝】運(yùn)營/排版：何晨龍

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