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下一代AI需要「思想微積分」!華人團隊重磅揭秘,AI方法論三連發

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新智元報道

編輯:LRST

【新智元導讀】OpenAI估值突破千億、NVIDIA 市值一度躍居全球前五,AI帶來的不止是技術浪潮,更是估值與認知的劇烈重塑。當我們站在AGI門前,下一步到底該怎么走?來自美國科羅拉多大學丹佛分校與肯尼紹州立大學的華人團隊發布「AI方法論三部曲」,首次提出「能力實現率(CRR)」模型、「認知幾何學」框架,指出我們正處于AI的「元語言時刻」,未來將邁向「思想微積分」時代——或許是AI發展最具前瞻性的理論體系之一。

AI的時代洪流滾滾向前,我們每個人都身處其中,感受著它的光榮與夢想,也承擔著它的迷茫與代價。

一方面,是資本市場的狂歡盛宴。OpenAI的估值沖向千億美金,英偉達的市值超越眾多老牌巨頭,任何與「AI」沾邊的概念都能輕易點燃投資者的熱情。

另一方面,是技術與應用的困惑。Adobe因AI功能收入不及預期,股價一夜閃崩;無數創業公司在「百模大戰」中力盡筋疲,卻仍在商業化的門前苦苦掙扎。

這場革命的核心矛盾已經浮現:巨大的潛力預期與緩慢的價值實現之間,存在著一條深不見底的鴻溝。


我們不禁要問:

  • 為什么AI會引發如此巨大的估值泡沫?我們該如何衡量它的真實價值?

  • 這場革命的本質到底是什么?它更像一場工業革命,還是一場思想解放?

  • 我們該如何穿越當前的迷霧,找到通往AGI的正確路徑?

現在,來自科羅拉多大學(CU Denver)和肯尼紹州立大學(KSU)的華人團隊,通過一個系統性的「AI方法論三部曲」系列論文,為我們提供了深入的見解和答案。

這三篇論文如三塊基石,分別從經濟、認知、技術三個維度,構建了一個理解AI的完整世界觀。

第一篇:《AnchoringAICapabilities in Market Valuations: The Capability Realization Rate Model and Valuation Misalignment Risk》- 解決了「為什么」的問題。

第二篇:《Closer to Language than Steam: AL as the Cognitive Engine of a New Productivity Revolution》- 解決了「是什么」的問題。

第三篇:AI’s Euclid’s Elements Moment: From Language Models to Computable Thought》- 解決了「怎么做」的問題。

能力實現率(CRR)

刺破萬億估值泡沫的探針


論文地址:https://arxiv.org/abs/2505.10590

為什么市場會對AI如此瘋狂?論文一針見血地指出:這是源于一種強大的認知偏誤——

錨定效應(Anchoring Effect)

當OpenAI的GPT-4展現出驚人能力,其千億美金的估值就成了一個巨大的「錨」 。

投資者們將這個錨作為價值判斷的起點,并將其投射到所有AI相關的公司上,堅信它們都能迅速將AI潛力轉化為巨額利潤 。

然而,潛力和現實之間,往往隔著萬水千山。

為此,研究團隊提出了一個量化工具,能力實現率(Capability Realization Rate, CRR)模型

這個公式精準地剖析了AI公司的價值內核。

  • 高CRR公司它們不僅擁有強大的AI技術,更關鍵的是,已經成功地將這些技術大規模轉化為實實在在的收入和利潤。英偉達就是典型代表。市場對其AI芯片的瘋狂需求,直接體現在了爆炸性的財報數據上 。它的高估值,是由真實的盈利能力支撐的,泡沫成分相對較小。

  • 低CRR公司它們可能擁有驚世駭俗的AI能力(高潛力),但尚未找到穩定的商業模式,將技術轉化為收入(低實現)。許多AI創業公司,甚至早期的OpenAI都屬于此類。它們的估值,更多是建立在對未來的信仰之上,因此蘊含著巨大的「價值錯位風險」 。

  • 從高CRR預期到低CRR現實的陣痛Adobe的案例則是一個絕佳的警示 。當Adobe推出Firefl AI功能時,市場一度給予其極高的估值溢價。然而,當財報顯示AI帶來的直接收入增長未達預期時,其股價應聲暴跌近12%。這說明,市場最終會從「潛力錨定」回歸到「現實檢驗」,而CRR就是檢驗的一個標準。

CRR模型告訴我們,要想理解AI經濟的「為什么」,就必須區分「Hype(炒作)」和「Reality(現實)」。資本的熱情源于對潛力的錨定,但最終的勝利,只屬于那些能將CRR從百分之一提升到百分之百的公司。

AI不是蒸汽機

而是新語言


論文地址:https://arxiv.org/abs/2506.10281

既然AI的價值實現如此重要,那么我們首先要搞清楚,AI到底「是什么」?它驅動的是一場怎樣的革命?

許多人喜歡將AI比作「蒸汽機」或「電力」,認為它將開啟新一輪的工業革命。但該系列的第二篇論文提出了一個更深刻的觀點:

AI的本質,更接近于人類「語言」和「文字」的發明,它是一場認知革命,而非工業革命。

蒸汽機延伸了人類的「肌肉」,而AI延伸的是人類的「心智」 。

這個類比并非文字游戲,它揭示了AI影響世界的根本方式.

從認知外包到認知增強

幾千年前,文字的發明是人類第一次偉大的認知革命。它讓人類可以將記憶「外包」到泥板和莎草紙上,從而積累和傳承遠超個體記憶極限的知識。

今天的AI,正是新一代的「認知外包」工具。我們可以將信息檢索、數據分析、內容草擬等任務交給AI,從而解放我們的大腦,專注于更高層次的創造、戰略和決策。

從信息傳播到知識生成

如果說古騰堡的印刷機通過大規模復制,引爆了知識傳播的革命,那么AI則更進一步。它不僅傳播知識,更能分析、綜合,乃至生成全新的知識。一個AI模型可以在幾分鐘內閱讀數百萬篇論文,發現人類科學家可能忽略的模式,就像AlphaFold預測蛋白質結構、AI發現新抗生素「Halicin」一樣。

AI的燃料是數據,它的引擎是算法,而它的產物,是曾被認為是人類專屬的——思想、洞見和創造力 。

將AI理解為「認知引擎」而非「物理引擎」,我們就抓住了這場變革的核心。它意味著,AI的普及將從根本上重塑所有依賴于知識和信息的工作——也就是今天經濟中的幾乎所有行業。

AI認知幾何學

通往AGI的五大時刻


論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2506.23080

既然我們知道了「為什么」和「是什么」,那么最關鍵的問題來了:AI將「怎么做」,它會如何演化?我們又該如何參與并引領這一進程?

系列的第三篇論文,也是最具前瞻性的部分,構建了一個名為「AI認知幾何學(Geometry of Cognition)」的框架 。它指出,AI的演化并非隨機的「布朗運動」,而是一條結構清晰、有跡可循的道路。

這條路,與人類自身認知技術的發展史,有著驚人的同構性。

研究團隊將AI的演進劃分為五個革命性的「時刻」

1. 專家系統時代

歷史類比古代美索不達米亞的楔形文字,主要用于記賬和法令,功能具體、領域狹窄。這就像是人類早期試圖固化特定知識的嘗試,雖然有效但局限性明顯。

AI范式上世紀80年代的專家系統(如MYCIN),將特定領域(如醫學診斷)的知識編碼為固定的「IF-THEN」規則 。這類系統在特定場景下表現出色,但缺乏通用性。

特點刻板、脆弱 。一旦遇到規則之外的情況,系統就會崩潰 。這是一個只能「記錄知識」而不能「生成思想」的時代,AI尚處于模仿和記憶的初級階段。

Transformer時代(我們剛經歷)

歷史類比字母表的發明,用有限的幾個符號(字母)就能組合出無窮的詞匯和思想,實現了對語言的通用抽象表示。這標志著人類信息處理能力的飛躍,從具體的圖像和符號走向了抽象的編碼。

AI范式2017年誕生的Transformer架構。它通過Tokenization(分詞)和Self-Attention(自注意力機制),創造了一套AI的「字母表」,可以處理文本、圖像、蛋白質序列等任何信息。

特點強大、通用,但也帶來了不透明性(黑箱問題)。我們知道它很強大,但不知道它內部的「語法規則」是什么,這為AI的解釋性和可控性帶來了挑戰。

元語言時刻,當下我們所處的時代

歷史類比古希臘人發明了語法、邏輯和修辭學,開始「研究語言本身」,讓思想過程變得可以分析和結構化。

AI范式我們今天看到的技術,如思維鏈(Chain-of-Thought, CoT)Constitutional AI (CAI)Agentic Frameworks (ReAct),正是AI開始反思自身「思考過程」的標志。

  • CoT讓模型「說出」思考步驟,使其思維可見。

  • CAI為模型設定「憲法」,讓它學會自我批判和對齊。

  • ReAct讓模型在「思考-行動-觀察」的循環中與世界互動。

特點AI開始擁有自我反思和治理的能力。這是從「會說」到「會思考如何說」的巨大飛躍。

數學符號時刻,下一個前沿標題

歷史類比牛頓和萊布尼茨發明微積分。他們創造了一套新的符號系統(如 dy/dx, ∫ ),將復雜的連續變化問題,轉化為可計算、可驗證的代數運算。

AI范式未來的AI,其思考過程將不再是模糊的自然語言,而是可執行、可驗證的形式化程序。這需要兩大技術的突破:

  • 神經-符號AI(Neuro-Symbolic AI):如AlphaGeometry,結合神經網絡的直覺和符號引擎的嚴謹邏輯來解決問題 。

  • 程序合成(Program Synthesis):AI的輸出直接是一段代碼,這段代碼的執行過程就是解決問題的過程。

特點AI的思想將變成一種「可計算的思想微積分」,從根本上解決了當前長鏈條推理中的「錯誤累積」問題,是通往可靠自主智能的必經之路。

形式邏輯系統時刻,終極目標

歷史類比弗雷格和羅素等人試圖將整個數學建立在堅實的形式邏輯公理之上,創造一個完美、無懈可擊的推理體系。

AI范式AGI的最終形態,可能不是一個巨大的、黑箱的神經網絡,而是一個其行為可被形式化驗證(Formal Verification)可證明(Provably)對人類有益且價值對齊的智能系統 。

特點AI的「能力」和「安全」在這一刻合二為一。它將成為一個我們能完全理解和信任的、并行的認知架構。

更重要的是,這五個時刻的演進是自反的(Reflexive)

AI在「元語言時刻」發展的自我反思能力,將反過來幫助它重構自己在「字母表時刻」的底層表示方式,從而為邁向「數學符號時刻」奠定基礎 。這是一個不斷「自我迭代、自我重建」的螺旋上升過程。

AI不只是工具

而是認知方式的再創造

「AI方法論三部曲」為我們描繪了一幅壯麗的畫卷。它用CRR模型解釋了當前市場的「狂熱之源」,提醒我們價值終將回歸實現;

用「認知引擎」的比喻,定義了這場革命的「根本性質」,讓我們不再拘泥于工業時代的舊思維;

最終,用「認知幾何學」的五大時刻,為我們指明了從現在到未來的「演進路徑」,讓混沌的探索有了清晰的航標。

在AI這場浩蕩進化中,模型規模也許會再翻十倍,但真正決定未來的,是我們能否構建出「思想的數學語言」。

正如文字之于文明、幾何之于理性,下一代AI的基石,可能是一套我們尚未發明的「思想微積分」。

我們正站在「元語言時刻」的黎明,這是AI學會自我審視的開端。下一個偉大的機遇,將屬于那些能夠率先創造出AI「思想微積分」的開拓者。

作者介紹

Xinmin Fang是科羅拉多大學計算機專業的博士生,研究方向包括移動計算和物聯網、機器人。

Lingfeng Tao是肯尼紹州立大學助理教授,主要研究機器人控制、人機系統和人工智能。

Zhengxiong Li是科羅拉多大學助理教授,主要研究方向是AI機器人、物聯網/移動計算。

參考資料:

https://arxiv.org/abs/2505.10590

https://arxiv.org/abs/2506.10281

https://arxiv.org/abs/2506.23080


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