AI五层架构：通向未来的底层逻辑

这一组文章断断续续写了一个月，最开始我想把标题定成《未来十年，我们会遇见什么》，带着一点我个人精神分裂式的浪漫理想主义；后来想了想，为了让大家更容易读下去，还是换成了现在这个更直接的名字；

这篇文章可以看作是我从去年年底到现在，对Agent、电力、算力、机器人、商业航天等方向的一次逻辑整理与总览；

Part .1 AI五层架构（图）

（二蛋是在一个月前开始写这篇文章的，图里不少模型已经完成了新的迭代，这也说明，眼下AI进化的速度，已经远远超过历史上任何一款产品）

Part .2 总览

AI是这个时代最强烈的命题，也是一场生产力层面的革命；

回看历史，煤炭和蒸汽机推动了第一次工业革命，人类由此进入工业时代；

电力带来了第二次工业革命，人类进入电气时代；计算机则开启了第三次工业革命，把我们带入信息时代；

在信息时代里，即时通讯、移动支付、即时配送、电子商务，一起塑造了过去二十年的互联网黄金时期，也成就了BAT、苹果、微软、谷歌等一批巨头；

如今，token-Agent正在掀起第四次工业革命；

借用马斯克的话来说，我们正在逼近那个按下硅基生命开机键的瞬间；

前两次工业革命，主要改变的是生产方式；信息革命，改变的是组织形态和信息传递方式；

而当下的AI时代，则是在改写人类人性中最耀眼的皇冠——创造力；

内容创作、数据分析、思考、综述，包括我现在正在写的这篇文章，在可预见的未来，AI都可能比99%的人类做得更好；

除了少数注定会在历史上留下名字的天才之外，大多数人在创造力这件事上，终究比不过完整形态的AGI；

别觉得这是危言耸听，只说一点，大家就能更直观地理解；

从工业时代开始，我们接受教育的时间越来越长，因为基础科学变得更复杂，学科划分越来越细，要在某个领域做创新或研究，需要掌握的基础知识越来越多，交叉门类也越来越繁杂；

人类学习机械制造，需要数学、物理、化学、材料、工程学等等；往往要经历数年寒窗，反复钻研；

而AI学习只要1s，学会之后还能不断分身、不断迭代，而且不存在智能回退这回事；

我们造出的，是一个汇聚全人类智慧结晶的智能体，而且这个智能体仍在24H观察、学习着我们的一切；我们在互联网世界里创造的讨论、推特上的帖子、Github上的代码、抖音上的短视频，所有能被公开观测的知识和交互，都会成为AI的养分；

前两周，有位朋友和我在一家小酒馆里，认真讨论了一个问题：现在的AI到底能不能算智能？

过去我们普遍认为，能通过图灵测试的AI，就可以被称为人工智能；而今天的GPT、豆包等，显然已经能够通过图灵测试；

按照我的认知，人类思考和学习的方式，其实就是先掌握一些公理，比如汉语拼音、永字八法、九九乘法表、牛顿第二定律；

然后我们开始建立逻辑体系，什么是充分条件，什么是必要条件，什么是矛盾，什么是演绎；

我们积累了很多经验，这些经验来自父母，来自学校里的老师，也来自小红书和知乎；

当我们碰到一个换灯泡的问题时，就会开始回想，爸爸当时是怎么换的，电工是怎么换的，小红书里又是怎么说的；

接着我会分成三步来做：

1、先把坏掉的灯泡卸下来，

2、换上新的好灯泡

3、再打开开关，看看是否正常；

最后再总结一下这次的经验，比如这回用的板凳不够顺手，下次换个梯子会更方便；

这个过程和当下AI的预训练、推理逻辑，其实完全一致；

有人一直质疑，现在AI的能力只是建立在transform的概率基础上，并不是真正意义上的创造和思考；

但在二蛋看来，人类思维的本质同样是一种概率思维，我们的一切，都是从过去而来、从历史而来；

就像乔布斯那句经典的话：回头看我们经历过的一切，这些点点滴滴，都会在未来以某种方式连成线；

AI的每一次学习、每一次迭代，都是模型自身的一个dot，甚至每一次对话，都会生成新的dot；

这与人类思考和创造的本质，并没有什么不同；

（未完待续）