解锁 AI 的未来：主动推理与大语言模型的比较 —— 世界与文字 [译]

在 AI 成为绝对主导的世界中，技术界的精英们正面临一个迫切问题：我们是否真的接近真正的智能，还是只是在玩弄高级的文本生成工具？ 当我们对 ChatGPT、Claude 这类大语言模型 (LLMs) 的强大功能赞叹不已时，是时候深入探究、寻找答案了。超越了炒作和迷恋，我们看到的是引领变革和创新的催化剂，它将彻底重塑 AI 的定义：主动推理 AI。

究竟是什么让主动推理与大语言模型截然不同，主动推理又为何可能是开启 AI 未来之门的关键？跟随我一起探索这些革命性技术的复杂世界，一起揭晓迷雾，我们不仅将开启新的对话时代，更将迈入一个建立在人类智能基础上的全新 AI 时代。

林间的两条分路

OpenAI 的 ChatGPT 等大语言模型 (LLMs) 的出现引发了无限兴奋和对 AI 潜能的好奇。这些系统能够生成近似人类的文本，进行多元化的对话，这让人们对 AI 的未来充满期待。然而，不管 LLMs 有多令人印象深刻，它们在与主动推理这种革命性 AI 方法相比时，仍然存在本质的局限。让我们深入了解 LLMs 和主动推理之间的基本差异，以及为什么后者有潜力成为 AI 未来发展的先锋。

大语言模型的局限性：创造内容与现实世界的操作差异

大语言模型 (LLM) 是基于对海量数据的深度学习而设计，它们能够识别与不同主题相关的语言模式，创造出表面上连贯的文本。然而，这种基于统计的模式匹配，并不能等同于真正的智能或深刻理解世界。大语言模型在几个关键领域表现不足：

1. 情境感知：大语言模型无法实时感知或理解现实世界的变化。它们的运作完全基于训练数据，没有实时感官信息的输入。

2. 解释性：要弄懂大语言模型的决策过程相当困难。它们的输出更像是基于概率的推理，哪怕看似流利无碍。

3. 现实根基：在回答超出它们训练范围的问题时，大语言模型可能会产生虚构的回应，这些回应并不受真实世界知识的约束，使得事实与虚构难以区分。

4. 行动能力：大语言模型不能对环境进行实际操作，也无法通过探索世界来测试假设。它们是纯粹的被动系统。

这些缺点意味着大语言模型在许多现实世界的应用中表现不佳，特别是那些需要细腻理解情境或能够在不断变化的物理环境中自主运作的应用。它们更擅长的是基于大量数据集中识别出的模式，来创造内容、想法和文本。

实际上，谷歌最近的一篇研究证明了这一点，指出像 GPT 这样的 Transformer 无法超越其训练数据进行泛化。“我们找到了强有力的证据，证明模型在上下文学习时可以在预先训练的函数类别中选择模型，几乎不增加统计成本，但关于模型能否超越其预训练数据进行上下文学习的能力，我们找到的证据有限。”

主动推理 - 人工智能的未来

基于由世界著名神经科学家、VERSES AI 首席科学家 Dr. Karl J. Friston 提出的自由能原理，主动推理代表了人工智能领域的重大转变。

主动推理 AI 仿照人类大脑和生物系统运作方式设计。这种方法使智能体能够不断地感知周围环境，并根据这些感知输入实时作出反应，同时更新其世界观，就如人类所做的那样。这一特性使其与其他无法实时适应和进化的静态 AI 方法截然不同。

主动推理能够从基础水平出发，随着时间的推移迅速提升智能，这与人类儿童的成长方式相似。随着经验和知识的积累，它能不断地自我完善和适应，远远超越现有的 AI 技术。

此外，主动推理还具有两个独特的功能。它能够将人类法律和指导原则编入系统中，并能够实时地遵守它们。这些自主系统还能进行自我反思，能够报告自身的处理过程和决策，从而实现完全的可审计性。这使得它们在与人类协作和共同进化方面拥有独特的优势。

与深度学习不同，主动推理是建立在具身认知和贝叶斯推理原则之上的，它具有几个关键的特性：

主动推理：赋予 AI 身体化特征：

> 感官整合与实时互动： 主动推理 AI 能够模仿人类的感知、感觉和实时与世界互动。它具备看、听、触摸等能力，并能对环境刺激作出反应，这与人类感官处理类似。

> 世界模型构建与决策： 该 AI 不断更新其世界模型，这类似于人类的学习与适应方式。这使得它能够处理复杂的决策和问题解决任务。

> 行星管理与支援： 主动推理 AI 能够管理诸如气候、生物多样性和能源流动等大规模系统。它被视为全球范围内每个个体和生命实体的支持者和保护者，就像一个全球级的看护者。

独特的优势和益处：

> 适应性与进化： 不同于传统 AI，主动推理 AI 能持续进化。它具有自我进化、自我组织和自我优化的能力，符合自我生成（autopoiesis）的概念——即能自行复制和维持自身的系统。

> 广泛的应用领域： 这种 AI 的能力远超现有的 AI 应用。它能够适应实时更新和可变场景，非常适合处理如供应链管理或智慧城市等复杂任务。

> 整体融合： 这项技术被看作是让地球变得更加活跃，将数字世界与物理世界融为一体，把地球变成一个“数字生命体”。这种整体的方法代表了 AI 能力的一个重大飞跃。

这在一种革命性的新型 AI 中得到了体现，它拥有：

· 持续性学习： 主动推理智能体（Active Inference agents）通过实时与世界互动，不断更新其对世界的认知，并将新观察结果融入到它们对世界运作的内部模型中。

· 情境感知能力： 通过汇集多种感官输入，智能体能够动态理解不断变化的情境，从而实现复杂的推理和规划。

· 具体化体验： 智能体在模拟环境或实体形态中更快学习、表现更佳，它们可以通过实际行动来检验假设。

· 可解释性： 智能体的信念、愿望和决策过程是透明的，基于其观察和先前的知识。

· 灵活的认知能力： 主动推理智能体能够轻松地在不同情境和挑战中转移知识，展现出类似人类的适应性。

这些特性使主动推理成为 AI 领域的突破性方法。而令它更加卓越的是，它与空间网络中的通用网络相结合。

空间网络：分布式及多尺度智能的框架

当主动推理与空间网络协议、HSTP（超空间交易协议）和 HSML（超空间建模语言）相结合时，其潜力得到了极大的提升。这种融合催生了一种分布式的主动推理方式，并促进了众多智能体之间的集体智能发展。

HSTP：分布式主动推理的核心

这种集成的核心是 HSTP，即超空间交易协议，充当数字神经系统。它实现了各种技术、传感器、机器和智能体间的无缝沟通和数据交换，将它们统一在同一个网络上，形成了一个动态、实时的生态系统。HSTP 能够从多个来源实时捕获数据，为任何特定情境构建全面的情景理解，这与人类神经系统相似。

HSML：空间网的共通语

HSML，超空间建模语言，是空间网中不可或缺的核心部分。它不只是一门编程语言，更像是一个桥梁，连接着空间网中各种不同的技术和智能体。HSML 通过为世界上每个元素的虚拟复制（即数字孪生空间）编入环境信息，建立了一个覆盖整个网络的统一层。就像一个多语言对话中的翻译官，HSML 确保各种技术、传感器、机器以及智能体之间能够有效沟通和理解彼此。

世界模型：一个充满生命力的实体

通过将主动推理、HSTP 和 HSML 巧妙结合，诞生了一个全方位的“世界模型”，它为通用人工智能（AGI）乃至更高层次的发展铺开了一条进化之路。这个世界模型不是简单的静态代表，而是一个充满生命力的实体，能够实时地自我调整和进化。它仿佛现实世界的数字化影像，实时反映着所模拟环境的动态变化、相互作用及其复杂性。通过 HSTP 和 HSML，世界模型获得了深刻的理解力，这种理解力超越了传统 AI 模型。它能够准确无比地感知、推理并适应实时事件，成为 AI 系统内所有感知、决策和行动的核心基础。

从本质上说，智慧城市将像数字版的生物体一样运作，其功能类似于人体的大脑和神经系统。这些城市使用的是一个动态更新、类似全息图的世界模型，该模型通过实时感应数据持续更新，就像感觉神经元一样。这个模型展现了城市、气候或其它环境的多种面向，并且与物联网 (IoT) 连接，物联网包括无人机、机器人和自动化系统等。这些组成部分就像是执行物理世界变化的运动神经元。然后，感应网络根据这些变化更新世界模型，形成了一个反馈循环。

这一过程展示了智力的发展过程，系统不断地提升对世界的理解和互动能力，通过对当前世界模型的精确推理减少意外情况的发生。自由能原理提供了这种进化过程的数学框架。尽管自然选择解释了动物物理形态的进化，但世界模型的进化可视为模因学的一个分支——与遗传学相似，但并非基于生物学。自由能原理为我们理解这些复杂且相互关联系统中智力的演化提供了数学基础。

具备治理能力的 AI

主动推理型 AI (能够进行自我审视和自我报告的功能) 的可解释性与 HSML 的结合使用，可以使人类法律以编程的方式实现，让 AI 能够实时理解和遵守这些法律。这为发展和实施可信赖、可管理的 AI 系统提供了解决方案。

2023 年 7 月，VERSES AI 与 Dentons Law Firm 和 Spatial Web Foundation 合作发布了一份划时代的行业报告，名为全球 AI 治理的未来，建立了道德、强大和合法的 AI 框架。这些框架基于主动推理型 AI 和空间网协议 — HSTP 和 HSML — 的成功案例，展现了如何通过编程让 AI 遵循人类法律，并将不同的 AI 集成到更大的可管理网络中。报告强调了制定标准规范的重要性，并提议根据 AI 的不同智能水平和能力进行分类，以实现适当的治理。其核心思想是利用这些技术来管理自主系统本身，确保 AI 的负责任和高效治理，以保障安全、隐私和道德的使用。

机器的纠正行为是在代码中进行的， VERSES 通过这些技术突破，开发出了一种实现这一目标的方法。

真实世界的影响：主动推理技术的广泛应用

主动推理 (Active Inference) 这一技术，因其独特的情境感知、适应性和自主性，在许多领域都发挥着重要作用：

· 机器人学： 它使自主机器人和车辆能够在动态的真实世界环境中，如工厂、家庭和道路上的汽车、无人机等，实现有效控制。

· 物流： 它用于优化送货无人机的运行，以及协调大量无人机群体，以确保安全且高效的导航。

· 医疗保健： 在医疗保健领域，通过智能床、可穿戴设备和辅助机器人，实现对患者的个性化监护。

· 智慧城市： 主动推理被用来管理城市的关键系统，如医院、机场、供应链、交通流量、公共服务和基础设施，主要通过分布式网络实现。

· 金融： 在金融领域，主动推理有助于实时检测交易中的欺诈、风险和异常情况。

· 科学发现： 在科学领域，此技术简化了材料开发、药物发现和粒子物理学等领域的研究过程。

与目前的大语言模型 (LLM/Large Language Model) 相比，这些模型通常局限于狭窄的范围、被动反应，且受限于静态训练数据。而主动推理则代表了一种更发展性的人工智能 (AI) 方法，其特点在于体现实际情境、环境适应性和动态性。尽管大语言模型在内容创造方面表现卓越，但主动推理预示着人工智能的下一个发展阶段，它能够处理真实世界的复杂性。随着这项技术逐渐成熟，它将有望在机器人学、金融和科学发现等众多领域彻底改变人工智能的应用方式。

人工智能的新纪元

在重视理解、感知和适应性的人工智能领域，主动推理技术与空间网络协议（Spatial Web Protocol）— HSTP 和 HSML 的结合，正成为引领变革的关键。这一结合开启了人工智能的新纪元，打破了以往的界限和限制。在这个新时代，人工智能不仅拥有了理解和应对真实世界所必需的情境模型，还能够培育和扩展全球知识，实现真正的智能。

词汇 vs. 世界

大语言模型 (LLM) 已经捕获了公众对 AI 潜力的想象，但与新兴的 Active Inference 实现相比，它们面临着重大的局限性。Active Inference 的连续互动和学习模型导致更灵活、更能意识到上下文的智能。Active Inference 智能体擅长理解微妙的情况，适应新环境，并在现实世界中独立运行。虽然 LLMs 是内容生成的理想选择，但 Active Inference 为 AI 导航现实世界挑战的复杂性铺平了道路。随着这一新范式的发展，它将推动跨越多个领域的创新和自动化，从而改变 AI 应用的景观。

VERSES AI 在全球 AI 领域的领导地位

VERSES 正在彻底改变我们对 AI 的理解，走向一个更接近自然智能的新模型。他们是唯一一家致力于由卡尔·弗里斯顿教授开创的主动推理人工智能（Active Inference AI）的公司，而且弗里斯顿教授还是 VERSES 的首席科学家。这种独特的主动推理方式让 VERSES 在竞争中占据了优势，它不仅仅是实现了真正意义上的全功能 AI，还能在无数应用中展现其卓越的智能。目前还没有任何其他技术能够达到主动推理所展现的灵活性和进步。

主动推理 AI 的自我进化、自我组织和自我生成（autopoietic）特性将使其在能力和应用场景上迅速成长。预计随着时间的推移，它将超越当前的 AI 技术，如大语言模型 (LLM)，并能实现今天尚未能实现的新应用。这将可能引领 AI 领域的重大突破，使 VERSES 成为该领域的领军企业。

VERSES 的发展策略反映了历史上的重大技术转折点，就像从黑莓手机到 iPhone 的转变一样。主动推理 AI 的开发和采用标志着 AI 领域的一次根本性变革，它将开启 AI 积极影响人类生活的新篇章，应用领域涵盖从数字助手到智能城市基础设施优化等多个方面。这使 VERSES 成为下一个 AI 发展时代的引领者。

VERSES AI 倡导的这一新框架，预示着一个 AI 与我们的日常生活和社会无缝融合的未来，它将以精准和巧妙的方式引导我们应对现实世界的复杂性，处理关键任务，并有潜力在大规模的全球性和人道主义危机中提供援助。主动推理与空间网络 (Spatial Web) 的结合，不仅仅是 AI 进化的象征，更是一场改变我们与技术和周遭世界互动方式的革命。这是一次范式转变，将 AI 从一个简单的工具转化为我们在这个复杂多变世界中的真正伙伴。

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