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第274章 新棋局 感知进化

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当“善意智能”在“机制设计”的助力下,探索出一条通过规则引导实现社会共赢的务实路径时,林渊的战略视野再次向前跨越。他审视“渊明系”在视觉、听觉、触觉等感知AI领域的深厚积累,一个更为根本的挑战浮现:现有AI的感知能力,无论是“明图”的视觉识别还是“心弦”的脑电解析,都严重依赖于人类预设的传感器和标注的数据,其感知世界的方式是被动且有限的。一幅旨在突破生物感官极限、为AI赋予自主探索和定义感知维度能力的、名为“感知进化”的颠覆性棋局,在他脑中清晰地铺开。其目标不仅是让AI“看”得更准,“听”得更清,而是让其能“感知”到人类无法直接体验的世界真相。

此“感知进化”并非简单的传感器升级,而是旨在重构AI的感知范式:从基于人类感官模型的“仿生感知”,迈向基于第一性原理、能自主发现信息新维度的“物理感知”与“因果感知”。其愿景是打造能直接“看见”磁场、“触摸”分子间作用力、“聆听”引力波,并能理解这些物理量与高层语义(如材料性能、化学反应、天体运行)之间因果关系的下一代感知系统。

“感知进化”棋局的战略部署,围绕三个层层递进的方向展开:

第一子,奠基“物理信息感知”,直连自然规律。 指令“渊明研究院”成立“物理AI实验室”。核心任务不是处理图像或语音,而是研发能直接读取和处理物理场信息(如高精度磁场、微波、太赫兹波、原子力) 的新型传感器芯片和对应的AI解释模型。目标是将AI的“感官”直接锚定在物理定律上,例如,让AI能通过分析材料表面的微弱磁场分布,直接“感知”出其内部的应力集中和疲劳寿命,无需依赖人类经验的断层扫描或破坏性检测。

第二子,攻坚“因果表征学习”,理解世界机理。 启动“因果感知”前沿计划。利用“轩辕”芯片的算力,训练能够从高维感知数据(如多光谱卫星影像、粒子对撞机数据、化学反映路径视频)中,自动发现并学习其中蕴含的因果结构的AI模型。例如,让AI通过观察气候变化数据,不仅识别出相关性,更能构建出大气、海洋、冰盖之间的因果网络模型,从而获得真正的“理解”和预测能力。

第三子,探索“自主感知目标生成”,发现未知维度。 这是最具颠覆性的探索。设立“新奇性搜索AI”研究项目。设计一种能自我设定感知目标的AI,其奖励函数不是完成人类给定的识别任务,而是主动探索其传感器数据流中蕴含的、尚未被现有理论解释的“新规律”或“异常模式”。这种AI可能帮助人类在基础科学(如天文、高能物理、材料学)中发现全新的现象或物理规律。

这盘棋的挑战是根本性的:需要物理、化学、材料等基础科学的深度交叉;需要全新的AI架构和训练范式;其产出可能超出人类现有理解范围,带来解释性难题。但林渊看到的是重塑认知边界的机遇:“当前AI只是人类的‘超级模仿者’。‘感知进化’的目标是让AI成为人类的‘超级探索者’,直接与宇宙对话,发现我们感官无法触及的真相。这将是科学发现范式的革命。”

新棋局,感知进化。这一步,从“理解世界”迈向“重新发现世界”,标志着“渊明系”的探索触角伸向了AI与科学前沿融合的无人区。这条道路的尽头,可能是人类认知疆域的极大拓展。

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