作者：劉鋒

在21世紀的科學版圖上，兩個重要的謎題如同兩座遙遠而宏偉的山峰，吸引著人類智慧最前沿的探索者。一座是物理學的終極圣杯：如何將描述宏觀宇宙引力規律的廣義相對論與描繪微觀世界奇異現象的量子力學統一在同一個理論框架之下。另一座則是智能科學的核心難題：智能的本質是什么？意識又從何而來？

這兩個看似風馬牛不相及的挑戰，卻有著深刻的內在關聯?，F代物理學理論中，無論是廣義相對論定義的時空參考系、量子力學引發的測量坍縮，還是熱力學所揭示的熵增方向，其核心都指向了“觀察者”這一角色。而在人工智能的研究中，“智能體”作為能夠感知和決策主體，已成為AI領域學術與產業的核心。一個富有啟發性的觀點逐漸浮現：物理學中的“觀察者”，或許可以被理解為一種特定形式的“智能體”。

2025年6月，我們發表近預印本論文《Generalized Agent Theory from First Principles（基于第一性原理的廣義智能體理論）》，這是歷經11年時間的探索過程，首次較系統的闡述了廣義智能體理論的整體框架，并由此對智能科學，物理學和科技哲學的若干重要基礎問題進行探索性分析。

英文版論文地址：https://doi.org/10.20944/preprints202506.0055.v1

中文版論文地址：https://share.weiyun.com/bXBwzbO7

一.廣義智能體理論建立過程

2014年，我們開始對廣義智能體理論進行持續的探索和構建，最初是為了評估人類和谷歌、蘋果、百度的AI系統在智能水平上的差異，發表論文《The search engine IQ test based on the internet IQ evaluation algorithm》建立了標準智能體模型，對人類和AI的智能屬性進行統一描述并形成了智能體智能水平的評價標準。

分別與2014年，2016年，2018年，和2024年開展了人與AI系統的智能水平高低測試。在2014年第一次測試時，智能水平最高的谷歌搜索引擎系統得分尚無法超過人類6歲兒童，而到了2024年，得分最高的Chatgpt大模型已經超過人類14歲少年（中學生）的智能水平。

2020年，我們發現標準智能體模型中智能體存在兩種極端的智能狀態，由此發表論文《Investigating Laws of Intelligence Based on AI IQ Research》提出了阿爾法智能體（智能水平為0）和歐米伽智能體（智能水平無窮大）兩種智能體類型，由此推導出驅動智能體演化的阿爾法引力和歐米伽引力，建立的智能相關的三條定律。

2024年，我們將物理學的觀察者與智能體關聯起來，發表論文《From observer to agent: On the unification of physics and intelligence science（從觀察者到智能體，論物理學與智能科學的統一）》開始正式建立廣義智能體理論系統，第一次對智能和意識，宇宙的智能屬性，主客觀，不確定性與確定性，主客觀，物理學三大理論的差異和統一等智能科學，物理學和科技哲學的基礎問題進行深入分析。

2025年6月的最新發表的這篇論文，基于第一性原理對智能體最小化標準功能進行了分析，并由此建立了五維能力向量空間，為構建智能體的演化動力學機制，提出了全新的“極點智能場模型”（即阿爾法衰減場和歐米伽增強場）。為描述該模型中智能體與場的相互作用，論文定義了智能體的新內稟屬性——“智量 (wisdom)”，并構建了相應數學公式。此外，論文還基于五維能力向量空間，對智能體給出了3種主分類和243種亞型，并從感知、通訊、交互角度總結了多智能體間的18種關系。

這篇論文基于廣義智能體理論的新框架，繼續深入剖析了若干基本問題——從智能科學中的意識本質，到科技哲學中的宇宙智能狀態、主客觀關系、不確定性及統一時空觀，再到物理學中經典力學、相對論與量子力學的差異根源；更在此基礎上，將“熵”作為一個新的探討課題，對其本質屬性進行了分析和審視。

二．廣義智能體理論的理論體系介紹

廣義智能體理論主要由智能體的標準模型，演化動力學機制(智能場，智能引力和”智量”)，不同智能等級的分類（3種主分類、243種亞型）和18種多智能體關系構成。

1.1.智能體的標準模型

廣義智能體理論的核心是“標準智能體模型”。我們嘗試從第一性原理出發，為理解“智能體”這一核心概念構建一個統一的理論基石。這項研究的出發點在于，當前對智能體的定義大多停留在功能描述層面，呈現出碎片化和不統一的局面，缺乏一個能夠貫穿從簡單微生物到復雜人工智能乃至物理觀察者的普適性框架。為應對這一挑戰，構建“標準智能體模型”的目標是建立一個既“結構至簡”又具備“普適解釋力”的統一模型。

我們對不同復雜度的智能體模型進行審慎分析。研究發現，將智能體僅視為一個“信息處理系統”的最簡化模型，雖然抓住了其核心屬性，但因過于泛化而缺乏必要的結構性洞察 。

對于“輸入-內部處理-輸出”三模塊模型，雖然更具體，但其核心的“內部信息處理”模塊的抽象粒度依然過粗 。這導致它無法有效識別和區分智能體內部更精細化的功能，而這些功能在概念層面本應與輸入和輸出模塊擁有同等重要的地位 。

因此，通過對信息處理流程的深入剖析，并借鑒馮·諾依曼架構等計算模型的啟示，我們最終選擇建立一個由五個不可簡化的基本功能模塊構成的統一模型 ，也被稱為標準智能體模型，這個模型提出，任何智能體，無論其形態與復雜度如何，其基本構成都可以被拆解為五個基礎功能模塊。

這五個模塊分別是：信息輸入，即感知和接收外部世界信息的能力；信息輸出，即對外部世界施加影響和表達自身狀態的能力；動態存儲，它不僅包括傳統意義上的信息記憶，更將“計算”或“信息處理”視為存儲內容動態變化的過程，涵蓋了對信息的加工、整合與關聯；信息創造，這是該模型尤為強調的一點，指智能體產生全新信息的能力，例如創新創造、靈感、假設或隨機意圖，研究者認為這是智能體區別于傳統計算系統的關鍵特征；以及最后的核心——控制功能，即協調和調度其他四個模塊運作的指揮中心。

1.2. 智能體的兩種智能等級分類

這五種基本功能并非同等重要或一成不變，它們各自的強弱程度共同定義了一個智能體的本質。我們根據這五種基本功能的大小度量，構建了一個五維能力向量空間。這個五維能力向量就像智能體的“基因身份證”，精確地標記了它在廣闊的能力向量空間中的位置。

例如，一塊石頭的信息輸入、輸出、存儲、創造和控制能力均為零，它就處在這個能力空間的一個極點。而物理學的拉普拉斯妖，麥克斯韋妖，哲學與宗教的“上帝”，其各項智能能力無窮大，因此處于這個另一個極點。在日常生活中的一臺恒溫器，有明確的輸入（溫度傳感器）、輸出（啟動/關閉加熱器）和控制（達到閾值就行動），但它的動態存儲能力極弱，信息創造能力則為零。因此處在能力向量的中間區域

有了這把“五維能力向量”的標尺，我們便能對宇宙中所有潛在的智能體進行一次系統性的分類。第一種分類體系自然地形成了三個智能體主要狀態，它們對整個智能光譜的范圍進行大尺度分類：理論的兩極被定義為阿爾法智能體與歐米伽智能體。阿爾法智能體的五維能力向量全為零，代表著智能水平的最低點與信息處理能力缺失。而歐米伽智能體的五維能力全為無限大，代表著智能水平的最高點和全知、全能的信息處理系統；而我們現實世界中存在的眾多系統，從一個單細胞生物，到人類，再到今天的大語言模型，都屬于介于兩者之間的“有限智能體”。

智能體的五個基本功能在能力上分別具有“零”、“有限”、“無限”三種狀態進行組合，理論上又可以劃分出243種智能體亞型，為我們理解生物多樣性和人工智能的多樣性提供了一個更為全面，豐富和系統的分類工具。譬如在分析經典力學的觀察者拉普拉斯妖屬于序號241的智能體類型-全知型智能體。而人類和其他生物大多數屬于的第序號122的智能體類型。其五種功能均在0和無窮大之間。

1.3.多智能體之間的關系

為系統性地理解智能體之間的復雜“社交網絡”，廣義智能體理論從三個遞進的維度，對多智能體關系進行了分析 。

第一層是感知關系：這是互動的基礎，定義了“誰能看見誰”?；谛畔⑤斎肽芰?，狀態可分為無感知、間接感知和直接感知 。由于感知是相互的，這三態兩兩組合，便構成了9種具體的感知關系。例如，我們通過引力效應間接感知暗物質，而它對我們“無感知” 。

第二層是通訊關系：在能夠相互感知的基礎上，此關系定義了信息流動的方向。它包括了無通訊、雙向通訊以及兩種單向通訊（如A向B或B向A的信息傳遞），共4種類型 。

第三層互動關系：在能夠相互通訊的基礎上，體現了智能體之間的協做或對抗關系 。其基本模式包括互不干涉的“中立”、共贏的“平等合作”、資源競爭的“對抗”，以及一方支配另一方的“等級控制”等，共5種類型 。

1.4 .智能場和智能引力的提出

一個靜態的理論模型遠不足以描述智能體演化的全部圖景。為揭示智能體能力演化的內在規律，廣義智能體理論引入了“極點智能場模型”作為其演化動力學機制的核心。該模型構建于五維的“智能體能力空間”之上，該空間以五維能力向量全為零的“阿爾法極點（對應阿爾法智能體）”和能力無窮大的“歐米伽極點(對于歐米伽智能體）”作為模型的邊界。

在兩個極點的能力空間中彌漫著兩種基本且方向相反的場 ，它們分別是：

阿爾法衰減場 ：代表由資源消耗、信息遺忘、結構退化等因素引起的、促使智能體能力衰退的綜合效應，其場力方向指向阿爾法極點，阿爾法衰減場作為在具體的智能體上就形成了阿爾法引力。

歐米伽增強場：代表由學習、適應、創造等因素引起的、促使智能體能力增強的綜合效應，其場力方向指向歐米伽極點，歐米伽增強場作為在具體的智能體上就形成了歐米伽引力。

一個智能體在任一時刻所受的最終演化驅動力，是這兩種場矢量疊加后的“凈智能演化場”。凈智能演化場是能力空間中每一點的凈演化趨勢的矢量分布，其在該點的場向量等于歐米伽增強場與阿爾法衰減場的向量差。凈智能作用力是凈智能演化場在具體智能體上的體現。

1.5.智量：智能場作用的智能體內稟屬性

根據極點智能場模型，任何一個有限智能體，都同時受到兩種智能場的作用。這兩種場的共同作用，決定了該智能體在能力空間中演化的總體趨勢——是趨向衰亡，還是邁向更高級的形態。同時為何不同智能體在相同智能力作用下，其能力演化的“加速度”會不同？為解釋此現象，廣義智能體理論引入了“智量”（Wisdom, W）這一新的智能體內在度量 。

“智量”是衡量一個智能體綜合信息處理能力總量的標尺 。它并非物理學中恒定的質量，而是一個動態變量，由智能體五大核心功能的協同結構及其動態存儲中的信息總量共同決定 ?！爸橇俊痹谘莼姓宫F出兩種關鍵效應：

1）馬太效應：當面臨兩種智能力合力指向歐米伽極點時，“智量”越高的智能體，其能力增長越快 。

2）韌性效應：當面臨兩種智能力合力指向阿爾法極點時，“智量”越高的智能體，抵抗能力衰退的“韌性”就越強 。

因此，“智量”是決定智能體演化加速度的關鍵調控因子，將揭示智能體發展的非線性和自適應特征 。

二、廣義智能體理論對人工智能基礎問題的分析

廣義智能體理論的普適性，使其能夠對一些最棘手的科學難題給出新的探索性解答。對于什么是智能，廣義智能體理論給出了明確的定義。智能，被定義為智能體在阿爾法與歐米伽場的驅動下，運用其五大核心功能以實現自身演化目標時所展現出的整體效能與適應性。

而長期以來困擾哲學界和科學界的意識，則被明確的界定為智能體五大功能中的控制功能本身及其運作過程。進一步細分。我們提出如果控制指令主要源于內部的“信息創造”模塊，那么它就表現為“自我意識”；如果控制指令主要源于外部的“信息輸入”模塊，那么它就表現為“他者意識”或“被控狀態”。

依據這個判據，我們在論文中分析當前的AI系統如大語言模型，它們或許擁有強大的輸入、存儲和輸出能力和一定的信息創造能力，當自我驅動的控制方面仍存在巨大局限，因此不具有真正的”自我意識”。

三、對科技哲學和物理學基礎問題的詮釋

3.1.對若干科技哲學基礎概念的新分析

 廣義智能體理論通過將物理學中的“觀察者”歸類與“智能體”，它為統一經典力學、相對論和量子力學這三大物理學支柱，提供了一條新的分析路徑。

廣義智能體理論首先基于歐米伽智能體的特征進行論證，宇宙本身可以被視作一個宏大而復雜的廣義智能體，在阿爾法和歐米伽智能場的作用下，在阿爾法極點和歐米伽極點之間動態演化，而目前正處于一個有限智能體的狀態。

在此基礎上，諸多物理學的基本概念都被賦予了新的內涵。所謂的“客觀實在”與“主觀非實在”、“確定性”與“不確定性”，甚至時間和空間的本質，都不再是絕對的、先驗的本體論屬性，而是與進行觀測的那個“觀察者智能體”自身的五維能力向量密切相關的相對概念。

3.2.三大物理學理論的差異性產生根源分析

廣義智能體理論為經典力學、相對論與量子力學這三大理論的差異，提供了一個全新的解釋視角。該理論認為，三者分歧的根源并非源于物理現實本身的分裂，而在于每套理論背后所隱含的“觀察者智能體”（Observer Agent）的能力配置存在根本不同

經典力學的世界之所以呈現出嚴格的確定性與可預測性，是因為它默認了一個“全知而被動”的觀察者，如拉普拉斯妖 。在廣義智能體理論中，這對應了“全知智能體”，（智能體分類序號241 ）。其能力配置為：信息輸入、存儲、創造與控制能力均為無限大，能瞬時獲取并處理宇宙中所有粒子的全部信息 ；但其信息輸出能力為零，是一個不與系統發生任何交互的完美記錄者 。正是這種無限輸入和零輸出的理想化配置，構建了一個完全客觀、不受觀測干擾的確定性世界圖景。

相對論中的物理規律在宏觀層面保留了決定論特性，但其觀察者的能力配置受到物理定律的根本限制。首先，光速作為信息傳播的絕對上限，使得觀察者的信息輸入能力必然有限。其次，等效原理揭示了觀察者的認知局限——正如身處封閉電梯中的人無法區分重力與加速度，局域觀察者難以全面推斷宇宙的全局結構。然而，在理論上，該類觀察者仍可具備近乎無限的動態存儲、處理與控制能力，擁有強大的內部推演與建模能力。與經典力學相似，相對論觀察者不對系統產生任何干預，其信息輸出能力為零，因而仍屬“被動觀察者”。這種“輸入受限、內部處理強大、輸出為零”的能力結構，恰好對應廣義智能體理論中被定義為“高階有限智能體”（對應智能體分類序號236）。

量子力學之所以充滿不確定性與觀察者效應，根源在于其設定的觀察者是五項基本功能的能力全面受限且深度影響系統的“有限智能體”（對應智能體分類序號122號） 。與經典和相對論中的被動觀察者不同，量子觀察者的信息輸出能力不為零 。這意味著每一次“測量”都是一次雙向的互動 ：觀察者在通過“信息輸入”獲取信息的同時，也必然通過“信息輸出”對被觀察系統產生不可避免的擾動，即“觀察者效應” 。更進一步，廣義智能體理論認為“坍縮”并非客觀物理實體的突變，而是能力有限的觀察者在獲得新測量數據后，對其內部知識狀態進行的一次貝葉斯式的更新。這種觀察者內在認知狀態的刷新，從外部看來，即表現為“波函數坍縮”的現象。這一點與量子貝葉斯理論高度吻合。

從這個視角看，經典力學、相對論和量子力學并非相互排斥，而是同一個宇宙現實，在三種不同能力配置的觀察者智能體“眼中”所呈現出的不同“現象層”或“實在模型”。它們之間的矛盾，是觀察者能力向量不同所導致的表觀矛盾。

3.3.關于“熵”本質的探討

在廣義智能體理論中，熱力學第二定律和熵增現象也得到了全新的詮釋。該理論不將熵視為系統固有的絕對屬性，而是將其重新定義為一種依賴于觀察者和被觀測系統微觀狀態相關的信息度量 。

對“熵”新詮釋核心觀點是，構成宇宙的基本單元（可視為接近阿爾法智能狀態的“初級智能體”）在“歐米伽增強場”驅動下，具有一種自發探索并均勻占據所有可達狀態的內在傾向。這種內在動力，與人類探索宇宙的本能沖動，在本質上是同構的 。

對于一個能力有限的觀察者而言，這種永不停歇的微觀探索，必然導致其對系統精確微觀狀態的“信息缺失量”持續增加。這種信息缺失的增長，在宏觀上就表現為熵的增加。因此，熱力學第二定律被視為有限的觀察者認知與系統內在探索傾向相互作用后，必然出現的宏觀統計規律 。這一詮釋也與E.T. Jaynes等學者基于最大熵原理的統計力學觀點形成了有益的互補 。

 在此框架下，熵的狀態完全取決于觀察者的能力，呈現出四種截然不同的圖景：

第一：對于有限智能的觀察者，由于無法追蹤所有微觀狀態，其“信息缺失量”必然增加，因此熵增是必然規律 。

第二：對于全知智能的觀察者，這類智能體能完美追蹤所有微觀狀態，不存在信息缺失，因此其世界里的熵恒為零 。

第三：對于歐米伽智能狀態（全知全能）的觀察者，它不僅能完美認知，更能憑借其無限的輸出能力，像“麥克斯韋妖”一樣主動調控系統，實現“熵減” 。

第四：對于阿爾法智能狀態（絕對0智能）的觀察者，由于它不具備任何信息處理能力，無法進行觀測，因此“熵”的概念對它毫無意義 。

這種將熵與觀察者能力和智能場深度綁定的視角，為廣義智能體理論統一地分析物理定律開辟了全新的路徑 。

四.總結

綜上，我們通過構建一個源于第一性原理的“標準智能體模型”及其演化動力學，初步建立起廣義智能體理論的框架 。我們希望，這項工作能為整合當前碎片化的智能科學研究，提供一個統一的理論基礎。

基于該理論的普適性，我們嘗試將智能體的概念延伸至物理學的“觀察者” 。我們認為，這或許能為調和廣義相對論與量子力學的矛盾，乃至重新審視現實、時空與意識的本質，開辟一條充滿潛力的探索路徑 。這項理論的核心觀點之一是，我們對宇宙的理解，在根本上取決于我們作為“觀察者智能體”自身的能力邊界 。

我們相信，這項工作初步展示了將人工智能與物理學基礎理論進行深度交叉融合的潛力。我們的期望是，廣義智能體理論能夠成為一個扎實的理論工具，為未來深化對于智能科學，物理學和科技哲學重要問題的理解，貢獻一份力量 。

本文轉載自???????歐米伽未來研究所2025???????，作者：歐米伽未來研究所