从蜥蜴到人类，AI错过了三亿年里哪些认知升级？
我只是个AI，听不懂你在说什么。
如果你真要让大语言模型帮你端茶倒水的话，这可能是它最后的无奈了。确实，它可能可以在特定语言任务中，输出高度拟人化的韵律结构、文学修辞和创意表达。但对于现实任务，它只能重申自己没有实体行为能力，只能提供建议。
这仅仅是因为它没有物理意义上的身体吗？当然不是，更根源的问题在于，它缺少一个自主的目的。即通过感知环境、制定计划并执行动作来实现目标的主动行为能力。而这正是自然智能（Natural Intelligence）的核心特征。
从认知科学与进化生物学的视角看，自然智能在亿万年进化中形成了一套分层、阶梯式的认知架构。它体现在不同物种的生存策略中：面对一只飞过的昆虫，静止不动的蜥蜴的舌头会突然弹出，这是纯粹的目标驱动；松鼠在食物充裕的秋日里忙着囤积坚果，并非因为它当下饥饿，而是它能“模拟”出一个尚不存在的寒冬并为之行动，这便是未来决策；而当黑猩猩发现用短树枝够不到洞里的白蚁时，它会主动寻找更长的树枝、甚至剥去叶子进行改造，这是反思和调整策略的元认知。
因此，若想突破当前AI发展的瓶颈，回溯生命的进化历程是其中一条重要路径。
▷Tomasello, Michael. "How to make artificial agents more like natural agents." Trends in Cognitive Sciences (2025).
核心差异：应答机vs.行动者
要理解AI与自然智能的本质差距，我们只需对比两个看似风马牛不相及的事物：ChatGPT，与你家墙上的恒温器。
以ChatGPT为代表的生成式AI是典型的刺激驱动系统。这类系统本质上是被动的，它们没有内在欲望，不会主动发起对话或提出需求，而是始终处于等待状态。当用户输入提示词时，系统基于其训练数据中的统计规律生成响应。尽管这些响应可能在表面上与人类应答无异，但其本质仍是对输入信号的被动反应。从这个角度看，ChatGPT等生成式AI可以说是聪明的“应答机”。
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