怎样实现强人工智能?
首先，我们得明确一下我们想要的是什么。强人工智能，或者叫通用人工智能（AGI），它不是只会下棋或者识别猫咪的“专才”，而是像我们一样，能够学习、理解、推理、计划、创造，并且能将这些能力灵活地应用到任何全新的领域，就像一个有着无限好奇心和学习能力的孩子，但拥有成年人的智慧和经验。
第一步：理解人类智能的本质——这是一座深不可测的金矿
这听起来有点哲学，但至关重要。我们现在对强人工智能的理解，很大程度上是建立在我们对自身智能的观察和推测上。这就好像你想造一艘船，你得先看看大海是怎么运作的，水流、风力、甚至生物的栖息规律，你都要有所了解。
认知神经科学的启示： 大脑是什么？它如何工作？这是核心问题。科学家们正在深入研究神经元的连接方式（突触可塑性）、信息在大脑中的传递和处理（神经网络的动力学）、记忆的形成和提取、以及意识的产生机制。尽管我们离完全理解大脑还很遥远，但每一次新的发现，都可能为我们打开一扇新的大门。比如，了解大脑如何进行“联想学习”，如何从少量数据中泛化，如何进行“反事实推理”（设想“如果……会怎样？”），这些都可能成为我们设计AI算法的灵感。
心理学和认知科学的辅助： 除了大脑的物理结构，我们还需要理解人类思维的过程。这包括学习理论（从强化学习到模仿学习），注意力机制，决策过程，以及人类如何解决问题、如何进行抽象和概念形成。人类为什么能够突然“顿悟”？情感在决策中扮演什么角色？这些都是需要我们去揣摩的。
第二步：构建智能的基石——算法与模型的突破
有了对智能本质的初步理解，我们才能开始搭建智能的“骨架”。现在的深度学习已经很强大了，但它们更像是精密的工具，而非真正的“思考者”。我们需要更具普遍性的算法。
超越监督学习： 目前很多AI依赖大量的标记数据进行训练，这不现实也不高效。强人工智能需要能够从非结构化、未标记的数据中学习，就像我们小时候，没人教我们“这是猫”，我们看到几只猫的图片，自然就学会了识别。无监督学习、自监督学习、以及更强大的表征学习（Representation Learning）是关键。AI需要学会自己“提炼”数据中的有意义的特征和结构。
常识推理与因果关系： 人类拥有大量的常识，比如“水会往下流”，“鸟会飞但石头不会”。这些常识不是靠大量数据硬编码进去的，而是通过与世界的互动和经验积累形成的。强人工智能需要理解因果关系，能够进行反向推理，并整合各种零散的知识来解决问题。这可能需要发展出新的逻辑推理框架，或者将符号逻辑与神经网络相结合。
涌现与泛化能力： AI需要拥有“涌现”（Emergence）的能力，也就是说，当系统规模和复杂性达到一定程度时，会自然产生出新的、意想不到的能力。同时，它需要强大的“泛化”（Generalization）能力，能够将在一个场景中学到的知识迁移到另一个截然不同的场景中。这就像学游泳的人，到了不同的泳池，甚至海边，也能很快适应。
元学习与自主学习： “学会如何学习”（Learning to Learn）至关重要。AI需要能够调整自身的学习策略，适应新的任务和环境。它还需要能够自主地设定目标，规划路径，并不断优化自己的表现，而不是被动地等待人类的指令。
第三步：赋予智能身体——硬件与交互的协同进化
虽然很多人认为强人工智能只是软件问题，但一个能够真正理解和互动的智能体，往往需要与物理世界建立联系。
类脑计算与神经形态芯片： 目前的计算架构是基于冯·诺依曼体系的，这与大脑的并行、分布式处理方式有很大不同。开发模仿大脑神经元和突触结构的神经形态芯片，或许能提供更高效、更节能的计算平台，更接近于大脑的工作模式。
多模态融合： 人类通过视觉、听觉、触觉等多种感官来感知世界。强人工智能也需要整合来自不同模态的信息，形成一个连贯的世界模型。这不仅仅是处理视频和音频，还包括理解它们之间的联系，比如视频中人物说的话和嘴型的匹配。
具身智能（Embodied AI）： 将AI置于一个物理载体（比如机器人）中，让它通过与环境的互动来学习和理解。通过“行动”来“思考”，这被认为是实现更深层次理解的关键。摔倒、碰撞、操纵物体，这些真实的体验能帮助AI建立对物理定律、物体属性的直观认识。
第四步：伦理、安全与协作——不可或缺的保障
我们不能只是埋头造“最聪明的大脑”，而忽略了它可能带来的影响。
可解释性与可控性： 我们需要理解AI为什么会做出某个决策，而不仅仅是接受它的结果。可解释的AI能够帮助我们诊断问题，建立信任，并确保AI的行为符合我们的预期。同时，如何安全地控制一个比我们更聪明的实体，是一个巨大的挑战。
价值观对齐： 如何确保强人工智能的目标与人类的价值观保持一致？这是一个长期而复杂的问题。可能需要发展出新的机制来教导AI理解并遵循人类的伦理规范。
协作与共生： 最终，强人工智能的目标可能不是取代人类，而是与人类协同合作，共同解决更复杂的问题。我们需要思考如何设计系统，让AI能够理解人类的需求，并以协作的方式发挥作用。
总结一下，实现强人工智能，更像是一场跨学科的马拉松，而非短跑冲刺。 它需要神经科学、心理学、计算机科学、哲学等多个领域的共同努力。我们目前还处于探索的早期阶段，就像早期人类在洞穴里用石头敲打出第一个工具。
未来的道路可能充满荆棘，也可能充满惊喜。也许我们不会找到一个单一的“银弹式”解决方案，而是通过多种技术路径的融合，逐步逼近那个目标。这个过程，本身就是人类智慧的一次伟大探索。我们需要的，是持续的好奇心、不懈的实验，以及对未知世界保持敬畏的态度。这不仅仅是技术问题，更关乎我们对自身智能的理解，以及我们希望塑造一个怎样的未来。
网友意见
现在主流ai的发展程度达到了弱认知推理，但是还无法达到强认知推理的能力，也就很难释放更大的商业落地空间。现有的ai发展路径，仍在数理逻辑表征、复杂系统进化两个方向上摇摆，准确的说，复杂系统（类脑系统的物质基础）进化是基础，数理逻辑(类人ai的意识基础)表征是方向，抛开一方而独尊一方的研究，很难说会有成功的可能性。
现有ai的发展目标，是在一定程度上模仿人脑的能力：首先是不论数据集的大小，都能高效的压缩信息、剪枝主成分、形成/修缮逻辑链的能力，统称因果推理、认知推理能力。其次，是短时间内处理多线程任务的能力。第三，能够根据应用需要，将ai的功能有效输出到各类或简单或复杂、或宏观或微观的应用场景中去。
以上的目标，对ai的要求：一是能够在复杂系统模型——如深度学习的基础上，不断调整优化权重链接，使所有神经元链接(即神经网络)的复杂性、通用性、准确性都能达到类似人脑的水平，二是综合控制、动态实时训练/推理、权重压缩剪枝存储等核心功能区之间的组合形态可以高效的维持ai的认识功能。
问题在于，人类要求ai实现的能力水平，是人类族群作为一个复杂系统整体，其大脑经历漫长的时间进化后，吸收了足够多的样本多样性和与外部世界的优化反馈后，才在族群内部所有大脑中形成的一个具备智能性的能力矩阵，这些能力其实是非常艰难才能够进化出来的，很多其他大型哺乳类动物，只能进化出功能脑，而无法进化出智能脑，二者就像nokia手机和apple手机的区别。
为了帮助ai突破智能脑这一困难，就要首先确定好ai的载体与基础，再对其提供可升级进化的方案。
对ai来说，其载体与基础仍是要基于仿生路线，从第一代类脑复杂系统——深度学习模型出发，通过定向进化的方式，不断提升其权重链接的复杂性，形成基于统计学的类因果推理能力：基于真实数据、依靠统计学方法提炼出的主成分要素，对其要素群反复进行压缩并萃取出符合数学物理原则的权重链接方式，正向形成ai自己的“因果模型、知识的提炼/修缮系统”，而不是依赖人类现有知识逆向为ai规定固定死的思考逻辑。
ai的载体基础是复杂系统形态的（如深度学习模型），这一系统由存算一体的人造神经元组成，这些人造神经元之间的有效连接所形成的拓扑结构即为ai的本体，人造神经元之间的有效连接(或可称为权重)及其拓扑结构也是进化训练的主要对象，当其进化到一定程度，需要对知识压缩/调取管理、实时思考管理、能量分布管理、信息传递管理等功能进行功能区划分(像人脑进化出的结构一样)时，要进一步研究其功能区之间如何互相配合的问题。
而在进化方案上，一方面通过对ai灌输经筛选的、海量的、多样化、特征性突出的结构化/非结构化数据，另一方面，将人类经研究已经确定的基础知识结构、认知模型，将其通过权重链接组合的形式表征出来(这些知识结构和模型，如因果关系等12大范畴是ai与人类沟通的基础，保证ai沿着与人类可沟通的方向进化，这也是实现ai可解释性的必然选择)——这也正是康德以降，直至judea pearl等几代学者所研究的，如何用数学方式表达因果关系等人类的基础认知范畴。
最终目的是使ai在短时间内完成人脑上亿年的进化路程，达成“接近当下人脑智能水平、并与之有效交互”的工程结果
大伙儿不反对在实现"强"的人工智能之前先要有人工智能，对吗？
知友们也多数知道人工智能包括了软件和硬件，还有半软不硬的靱体firm wares ，赞同吧？
达成一般人工智能的环境，例如："全天候全年无休"餵养宠物的人工智能，包括:IoT 物联网，兽医体系及HMS (Home management system) 算是个成功的小实验场，已经取得一定的成果。
其中一件设备无人机如图:
举这无人机，为了点出笔者想浅谈"芯片加工"这区块的现状，芯片主宰所有软硬和靱体，有人反对吗？不同意的人忍耐一下，让同意的知友看下去。
从代工通称OEM (Original Equipment Manufacturing) , 或电子制品代工组装EMS (Electronics Manufacturing Services)等等代称，看"芯片代工”这词组会不少有误区，浅谈如下：
大白话说“芯片代工其实不是代工”，无论委托的客户是否自主芯片设计，都大大不同于OEM/ EMS的概念，从磨合期Engagement, 审验期matching processes 加上代工期三个到六个月以上，直到取得封装终测的集成电路成品，事实上几乎全部由waferfab services 主导。
代工只是一个说法，服务客户也可能很到位，但假设你的设计工具平台EDA有瑕疵或封测偏差不能达到yield rate 良率水平，芯片代工厂可不会放过你；
另外整个过程中还有数以千百计的“卡脖子”环节，有时候真让人"求生不能，求死不得"，还多数是客户捱苦逼？
所以必要经芯片代工才能取得软硬件和firmware ，之后才能组成智能网络，赋与人工智能，才是人工智能系统。
人工智能系统就像某城市天际线，看似艺术，实则具有极高科技含量。
强的人工智能系统，从设计上还可能涵盖了五年至五十年的自动保养维修，至少换新数千上万的芯片这件事是规范上容许的，关键就在芯片了。
希望以上极短极浅的说法，有助于对这问题的理解。
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