什么是真正的人工智能？人类史上，有大的质疑产生颠覆，如哥白尼颠覆性的提出日心说质疑地心说；有大的判断产生变化，如牛顿在苹果树下发现万有引力，得出第一宇宙速度，第二宇宙速度等，这些突破性认知都是来对当时既有知识体系的质疑进而产生突破。当前正在应用人工智能尽管能够精妙计算，但却仍然只是经验的展示，无法形成质疑和突破。 当前AI系统对反馈的响应机制建立在强化学习的奖惩框架上，这种被动适应模式与生物智能的主动探索不同。在最早的GPT-4参数空间里存储着1.8万亿个权重系数，通过海量文本训练获得的关联模式，本质上只是对人类既有知识的概率化重组。当输入信息存在系统性偏差时，系统也会忠实地复制错误。这种知识表征的平面化让人工智能能够理解地球上所有人的种类，成就，但却无法理解"人"作为生命体的本质属性。这种符号与意义的割裂，使得AI系统在应对新情境，尤其是面对超出训练分布的输入时，超出得越多，越无法构建出自己的认知，更无法创建概念进行迁移。 要想像人，必须学人，目前正在发展"神经符号概念学习器"已经能够通过少量样本构建概念层级，系统开始展现类似儿童的概念形成能力，这也证明人工智能正在朝着类人智能发展，相信这一天很快会来到。 如果这一天来到，人类做好准备没有？如果没做好准备能接的下这个可能质疑你人类的智能吗？如果接不下，那么只有构建出未来人工智能伦理的框架，才能够让人工智能觉醒，这就要求人类在如何和人工智能共存，如何监督等方面，尽早建立防止认知突破演带来的失控风险。
