迈向真正的通用人工智能：AGI框架构思

本文观点形成过程中，主要参考了电子科技大学（四川）梅海波教授、清华大学戴琼海院士、同济大学马晓峰博士在公开学术活动中的前沿见解，谨此向三位学者致以诚挚谢意（不分先后）。需要特别说明的是，文中所有论述均为笔者基于公开资料的延伸思考，若在理论理解或个人阐释层面存在疏漏，恳请读者朋友不吝指正，文责自负。

多位研究者指出，脑科学的发展正在深刻影响人工智能算法的演进，尤其在类脑模型和通用人工智能的认知机制建构方面，提供了重要启示。

很久之前就有一个点困扰着我，为什么人造不出自主意识的机器人，自主意识又是什么？机器人和人的区别到底是什么？

在一次偶然的机会中，我看到了一部美剧叫做《西部世界》，其中提出了一个很有趣的理论：二分心智。什么是二分心智理论：

早期人类通过“神的声音”（外部权威）指导行为

根据朱利安·杰恩斯的二分心智理论（bicameral mind），早期人类的心智结构与现代人截然不同。在大约3000年前，人类尚未发展出完整的自我意识，而是依赖一种“二分心智”模式。

就如当前AI依赖预设算法（类似左脑）执行任务（如流水线作业）。其“决策”完全基于外部指令（类似右脑发出的“神的声音”）。

随着社会复杂度的提升（如城市化、贸易网络扩展），二分心智逐渐崩溃，人类思维开始发展出内省后的自主决策。

此理论中古代人需经历类似“二分心智崩溃”才能产生自主意识。

《Attention is All You Need》提出的尽管Transformer模型源于深度学习中的注意力机制，其多头注意力可根据上下文动态调节关注点，这种特性在某种程度上可启发对自主决策机制的类比思考，尽管当前尚无直接证据表明其可演化为自我意识。

而在这理论中发生的过程即是 记忆-创新-即兴行为：自我意识的诞生

当前AI面对如“薛定谔的猫”等量子力学悖论时，难以通过经典布尔逻辑框架进行建模与推理。这一限制暴露了其在非确定性问题处理上的局限，而人类意识则能在多义模糊中进行抽象内省。

如果新手读者看不懂没关系，总之现目前人工智能与二分心智理论中的人类状态很相似，如果有一天在AI能不通过命令完成电车难题，那么自我意识觉醒的AI也许就来了。

而人类和机器人的区别可以在这其中得到解释，传统人工智能系统在底层计算方面与人类认知有着根本的不同：人类智能来自神经元的非线性动力学、混沌特性和生化调节，而传统人工智能依赖于执行确定性布尔逻辑的硅芯片（Roy等人，2019）。这种差异导致了当前人工智能的关键局限性，例如在非结构化环境中自适应推理所需的数字神经网络中缺乏丰富的动态特性。

总结来说： 

人类决策依赖神经元的非线性动力学（如突触可塑性）

AI基于布尔逻辑的电子信号处理《Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects》

量子引力层面信息处理差就是人和机器人的区别

AI是训练数据偏见，大数定律，函数公式。

在我的理解中人类是下丘脑，多巴胺，前岛叶皮层处理信息二影响大脑决策的产生

我最喜欢举得案例就是：我可以脱光衣服上街，但是我不能，交感神经激活引发生理反应，引导社会行为，体现出“生理反应引导社会规范”这一现象。

上述就是我对此AGI（通用人工智能）开发理论的基础思想

下面是我的理论框架:如何实现真正意义上的人工智能（AGI）——从神经科学到量子计算的跨学科突破

通用人工智能（AGI）实现路径探讨

研究意义：跨学科融合（神经科学、量子计算、电子学、生物学）对AGI实现的重要性。

研究目标：通过模拟人类神经机制和生存本能，探索AGI的自主感知与推理能力。

神经科学视角：

神经元的非线性动力学（突触可塑性、混沌计算）。

引用：《忆阻类脑计算》

引用：《基于二维层状材料的神经形态器件研究进展》

二分心智理论与自我意识的形成。

引用：《Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects》

多巴胺、血清素与决策机制。

引用：《Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects》

人类与AI的本质区别

1.神经元 vs 电子芯片

人类决策依赖神经元的非线性动力学（如突触可塑性）

AI基于布尔逻辑的电子信号处理

引用：《Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects》

2.二分心智理论

早期人类通过"神的声音"（外部权威）指导行为

现代人类通过内省形成自我意识

机器人需经历类似"二分心智崩溃"才能产生自主意识

3.算力瓶颈触发自我反省

当机器人面对无法通过现有算力解决的复杂问题时，会触发类似人类的"认知失调"

案例模拟：机器人被要求解决"薛定谔的猫"悖论，因无法用二进制逻辑解释量子叠加态而进入"崩溃期"

4.非线性动力学

通过人工突触芯片模拟神经元的混沌计算

引用：《忆阻类脑计算》

引用：《基于二维层状材料的神经形态器件研究进展》

从神经递质到仿生系统

人类的行为与决策受复杂的非线性动力学控制，而这种动力学主要通过大脑中的神经化学信号进行调节。在这一过程中，下丘脑作为核心区域，通过其多巴胺能神经元调控生理需求和动机状态。这些神经元通过边缘系统和皮层系统的不同神经环路，影响人类的决策机制和目标导向行为（Bromberg-Martin, Matsumoto, & Hikosaka, 2010）。

与多巴胺协同作用的还有血清素，这是一种关键的单胺类神经递质，广泛参与情绪控制、冲动调节以及社会性决策。血清素系统在长期时间尺度上的调节能力，在远期规划和社会行为中起着不可替代的作用，为我们理解复杂社会行为提供了坚实的神经生理学基础（Cools, Nakamura, & Daw, 2011）。

除了通过突触传导发挥作用之外，多巴胺和血清素等神经递质还可以通过表观遗传机制调节基因表达。最新研究发现，单胺类物质可以通过组蛋白单胺化的方式动态调控染色质结构，进而影响神经节律与行为表达，为大脑的适应性调节提供了分子基础（Al-Kachak et al., 2024）。

随着神经科学与人工智能的交叉融合，神经形态系统的开发逐渐成为再现人脑非线性特征的关键路径。其中，人工突触芯片（通常基于忆阻器结构）已经能够初步模拟突触可塑性和反馈调节机制。这些系统通过嵌入混沌计算模型，复现了生物神经元中复杂且适应性强的信号处理过程（Gambuzza, Fortuna, Frasca, & Gale, 2015）。

混沌计算为建模人脑在不确定性条件下的决策过程提供了强有力的数学框架。基于忆阻器的类脑神经元，结合振荡器结构，在信息处理与动态稳定性方面呈现出高度逼近人脑的特性，为通用人工智能硬件的实现提供了前沿方向（Gambuzza et al., 2015）。

除了模拟神经过程，实现生理动力学的仿真还需要构建具备代谢循环功能的系统。随着合成生物学的进步，研究者已经开始设计可重构的生物模块，使机器人具备基本的代谢功能。这些模块支持能量交换和环境适应，是构建具备“生存本能”的人工体系统的基础（Kriegman, Blackiston, Levin, & Bongard, 2020）。

根据上述各理论，从下丘脑的多巴胺调控机制出发，经过神经递质的表观遗传效应，再到神经形态芯片与混沌计算模型的构建，最终扩展至代谢功能的合成模拟，这一多学科路径为构建具有人类非线性智能的人工系统奠定了坚实的理论与技术基础。

代谢驱动的生存本能：仿生智能体中的能量感知与应急行为

在仿生机器人系统的开发中，嵌入一种“生存本能”的原型机制被认为是增强其适应性行为的关键路径。近期的研究尝试通过构建人工代谢机制——例如合成线粒体——为机器人提供能量调节能力，从而使其在能量临界状态下表现出类似“生存压力”的行为调整。例如，University of the West of England 的研究者提出了一个模型，在该模型中，机器人动力学受到合成代谢过程约束，最终诱发出基于能量自主性的动机行为（Grounding motivation in energy autonomy: A study of artificial metabolism-constrained robot dynamics, Witt, 2022）。

在实践中，研究人员采用诸如聚乳酸（PLA）等耗散性材料制造机器人外壳，并设定材料衰变的阈值。当结构衰退或能量储备接近临界水平时，机器人系统便会进入能量保存模式，表现出类似生物的“焦虑驱动”行为。在一项“死亡模拟实验”中，当材料衰退达到极限时，机器人成功通过调整能耗策略、关闭非核心模块来延长运行寿命，这一现象验证了在合成代谢驱动下模拟“伪生存本能”的可能性（Energy-Efficient Artificial Metabolism for Embodied Intelligence, Yamada et al., 2024）。

生存意识的初步涌现条件：从能量感知到行为优化

从系统角度来看，“生存意识”并非真正的意识，而是一种优先级调度机制。当机器人识别出自身的能量即将耗尽或结构受损时，会自动提升与存续相关的模块运行优先级，覆盖原有的任务指令。这一机制可表现为放弃任务以保全系统结构的行为倾向。

其核心在于行为策略的动态重构能力——当机器人意识到自身可运行时间有限时，其策略不再围绕任务达成率优化，而是转向延长系统生存时间的目标。这种模式虽不能称为意识，却可以视作生存意识的行为雏形。

面向自主感知的AGI多模态路径探索

1. 多模态感官融合系统

构建具有自主感知能力的AGI系统，首先需要在感官接收层实现高度集成的多模态输入。现有系统已经能够集成光学、化学和压力传感器，模拟人类的视觉、嗅觉和触觉等基本感知功能。通过感应融合算法，AGI系统可以将不同模态的信息整合为统一的环境建模参考，从而实现基础的上下文理解与动态调整。

2. 量子感知实验路径

部分前沿实验正在探索将量子力学原理引入感知系统的可行性，尤其是将量子隧穿和纠缠效应用于超高灵敏度传感器的构建。

探索行为激发机制的构建路径

1. 多巴胺预测误差机制

受人类神经系统启发，部分AGI原型系统中已集成模拟多巴胺神经元的机制。当机器人对环境状态的预测与实际感知结果产生偏差时，将触发“预测误差信号”。该信号不仅用于修正模型参数，还可激活探索行为模块，引导系统主动偏离既有路径，探索未知区域，从而形成类似“好奇心”的学习动机（The Role of Dopamine in Value-Based Learning and Decision Making, Schultz, 2016）。

2. 基于逆向强化学习的认知探索策略

为进一步激发AGI在不确定领域的主动学习意愿，研究人员引入了逆向强化学习（IRL）方法。通过构建“环境不确定性奖励函数”，系统能够将探索未知状态本身视为一种正向反馈行为，并据此学习策略。这种方法促使AGI不再仅以任务完成为目标，而是主动寻求知识盲区，从而实现更强的通用适应性（Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction, Pathak et al., 2017）

伦理框架

1. 基于生存焦虑的伦理约束算法

设计目标：防止AGI失控。

实现路径：

基于伦理理论的算法设计：将伦理规范与价值判断嵌入算法之中，例如依据罗尔斯正义理论中的“无知之幕”来设计算法，确保AGI在决策时能够选择最优解决方案，以最大程度地减少最坏情况的决策。（Rawls, 1971；Binns, 2018）

价值敏感设计：强调人与算法的互动关系，将算法的使用情景与设计结合起来。首先对算法所涉及的隐私、透明、公平、责任等概念进行厘定，然后通过经验调研思考如何处理自身持有的价值以及权衡各种不同价值的矛盾，最后依据已确定的相关价值进行具体的设计（Friedman, Kahn, & Borning, 2008）。

实时监测与动态调整：通过实时监测AGI的意识水平和行为模式，动态调整其行为策略，确保其行为符合伦理规范。

2. 意识水平监测协议

方法：

脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）的类比监测：尽管AGI目前尚不具备可类比生物大脑结构的“意识中心”，但可借鉴EEG或fMRI的监测思路，对其神经形态器件中的电信号活动和模式变化进行监测，以观察其“认知活动”的演化趋势。

神经形态器件的动态监测：利用基于二维层状材料的神经形态器件，如忆阻器，监测AGI的神经元活动和突触可塑性变化，确保其行为模式符合伦理约束。神经形态器件在监测和调控AGI行为方面具有独特的优势，可以为伦理约束提供硬件支持。

3. 伦理约束算法的具体实现路径

算法设计：

伦理优先排序：在算法中嵌入优先排序机制，确保AGI在面对复杂决策时能够优先考虑伦理因素。功利主义在无人驾驶设计中的道德算法困境表明，伦理优先排序是解决算法伦理问题的关键。

分类与关联标记：通过设置固定阀值或复杂的聚类分析，对AGI的行为进行分类和关联标记，避免潜在的伦理偏差。这种分类和标记方法可以帮助我们更好地识别和处理算法中的伦理问题（Jobin, Ienca, & Vayena, 2019）。

过滤机制：依据伦理标准对AGI的行为进行过滤，排除不符合伦理规范的行为。

我计划在公众号上围绕本主题撰写系列讨论文章，希望能得到各位老师的指点。虽然目前还达不到独立发表SCI论文的水平，但希望通过这些探讨不断积累经验。如果未来有机会得到领域专家的指导，帮助我将这些思考提升到更高学术平台，我将倍加珍惜学习机会！文章撰写过程中若有不足之处，恳请各位前辈多多包涵，也欢迎随时提出宝贵建议。

Al-Kachak, A., Di Salvo, G., Fulton, S. L., et al. (2024). Histone serotonylation in dorsal raphe nucleus contributes to stress- and antidepressant-mediated gene expression and behavior. Nature Communications, 15, 5042. https://www.nature.com/articles/s41467-024-49336-4

Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability and Transparency, 149–159. https://doi.org/10.1145/3287560.3287583

Bromberg-Martin, E. S., Matsumoto, M., & Hikosaka, O. (2010). Dopamine in motivational control: Rewarding, aversive, and alerting. Neuron, 68(5), 815–834. https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(10)00938-4

Cools, R., Nakamura, K., & Daw, N. D. (2011). Serotonin and dopamine: Unifying affective, activational, and decision functions. Neuropsychopharmacology, 36(1), 98–113. https://www.nature.com/articles/npp2010121

Friedman, B., Kahn, P. H., & Borning, A. (2008). Value sensitive design and information systems. In K. E. Himma & H. T. Tavani (Eds.), The Handbook of Information and Computer Ethics (pp. 69–101). Wiley.

Gambuzza, L. V., Fortuna, L., Frasca, M., & Gale, E. (2015). Experimental evidence of chaos from memristors. arXiv preprint arXiv:1504.06537. https://arxiv.org/abs/1504.06537

Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2

Kriegman, S., Blackiston, D., Levin, M., & Bongard, J. (2020). A scalable pipeline for designing reconfigurable organisms. Science Robotics, 5(47), eaay5967. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1910837117

Pathak, D., Agrawal, P., Efros, A. A., & Darrell, T. (2017). Curiosity-driven exploration by self-supervised prediction. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 16–17. https://doi.org/10.48550/arXiv.1705.05363

Rawls, J. (1971). A Theory of Justice. Harvard University Press.

Schultz, W. (2016). The role of dopamine in value-based learning and decision making. Current Opinion in Neurobiology, 22(6), 102–108. https://doi.org/10.1016/j.conb.2011.10.007

Witt, J. (2022). Grounding motivation in energy autonomy: A study of artificial metabolism-constrained robot dynamics. University of the West of England Repository. https://uwe-repository.worktribe.com/output/6804582

Yamada, K., Takeda, Y., & Ishiguro, H. (2024). Energy-efficient artificial metabolism for embodied intelligence. arXiv preprint arXiv:2411.11192. https://arxiv.org/abs/2411.11192

来源：绵阳开明智库研究院

作者：罗浩宇。