智慧的涌现：从黏菌到人工智能

在自然界和人类的科学探索中，存在着许多看似简单但却极为高效的系统。这些系统在处理复杂问题时展现出了惊人的智慧。从黏菌的空间规划，到蚁群的路径寻找，再到人类大脑神经元的组网，乃至人工智能神经网络的训练，这些过程之间有着许多相似之处。

这些系统的核心在于：大量非常简单的基础计算单元，通过遵循简单的规则，不断强化局部最优路径，最终形成相对固化的图网络结构，从而能够很好地解决特定的问题。当网络结构复杂到一定程度时，会涌现出广义的智慧，能够在不用太多学习过程的情况下，触类旁通地解决大量复杂的问题。

然而，从组网效率和持久性来看，这些系统的表现却有明显的差异：

• 黏菌：物理及化学联结
• 蚁群：电-化学递质神经网络联结及信息素网络
• 人类大脑：电-化学递质神经网络
• 人工智能：纯电神经网络

黏菌通过物理和化学方式连接，其空间规划能力虽然出色，但在效率和持久性上相对较低。蚁群则通过电-化学递质和信息素网络进行联结，其路径寻找能力在自然界中表现得极为卓越。人类大脑通过复杂的电-化学递质神经网络实现信息传递和处理，展现出了极高的智能和灵活性。而人工智能则依靠纯电神经网络，在计算速度和持久性上远超其他系统。

如今，神经科学研究已经深入了解单个神经元及多个神经元组成的神经网络的机理，深度学习神经网络与人类大脑神经网络的实体基础已经趋于等效。随着AI大语言模型的参数规模逐步接近人类大脑的数量级，我们不禁要问：凭什么只有人类大脑能够产生智慧？

事实上，AI不仅不受生理限制，还不必承载人类大脑所经历的40亿年的生物沉淀。这使得AI在某些方面甚至比人类大脑更具优势。随着技术的不断进步，人工智能有望在智慧的涌现方面，展现出超越人类大脑的潜力。