《智能简史》揭秘生物智能演化，指引AI突破发展困境

AI如今虽能作诗、开车，还能通过高难度考试，但在一些人类大脑轻易完成的事情上，如摆放洗碗机餐具，仍存在不足。AI企业家麦克斯·班尼特在《智能简史：进化、AI与人脑的突破》中，将人脑进化10亿年历史凝练为“五次突破”，结合AI前沿进展，分析了AI与人类大脑的差距与优势。

• 跨界探索诞生《智能简史》 ：麦克斯·班尼特虽是经济学与数学出身的创业者，但凭借对AI和神经科学的兴趣，用五年时间完成此书。他从商业实践出发，发现现有AI系统的“高能低效”问题，通过自学、投稿论文等方式，与神经学家交流，构建了书中的核心框架。
• AI与神经科学相互赋能 ：书中揭示了生物智能与AI的共性与差异，指出AI智能提升需从生物进化汲取灵感，神经科学研究也需借助AI技术。如AI图像工具虽能高效处理实验数据，但无法解释生物学意义；实验室中自动化物流系统在应对突发状况时不如人类研究员。
• 五步解锁智能密码 ：作者以“五次突破 ”为主线，介绍了生物智能的进化历程，包括两侧对称动物的转向、寒武纪鱼类的强化学习、松鼠的模拟能力、灵长类的心智化以及人类的语言能力。这些进化智慧为AI发展提供了模板，但当前AI研究可能过度关注人脑终局形态，而忽略了原始智慧。
• 黑猩猩博弈凸显AI社交困境 ：刚果雨林中黑猩猩的心智博弈，展示了灵长类动物的“心智化 ”能力。相比之下，现有AI缺乏这种嵌套式心理博弈能力，在理解人类意图和构建心理模型方面存在认知盲区。AI的心智化革命需重走进化阶梯，掌握线虫级的“趋利避害”本能，模仿鱼类的强化学习，最终复现黑猩猩的嵌套心智。
• 语言突破推动AI发展 ：人类语言的出现促进了知识的代际积累和文明的诞生。开发AI的关键目标之一是让机器掌握人类语言。随着技术突破，深度学习 、残差神经网络 、Transformer架构 等技术推动了AI在图像识别和语言处理领域的发展。但当前AI大模型存在数据不足、“幻觉”和被操控等问题，需要引入安全机制。
• 具身智能带来新突破 ：与“离身智能”不同，“具身智能 ”让AI能与物理世界互动。2025年蛇年春晚宇树科技的人形机器人展示了具身智能的进展。然而，具身智能发展仍面临具身经验匮乏、能耗高等问题。近期的研究发现，哺乳动物大脑的“按需供电”系统和体外神经智能系统的突破，为具身智能的发展提供了新的思路，提示其需回归生命原始的生存策略。