在被定义之前实现的思维：人工智能与E=mc思维原理的悖论

人工智能在思维本身尚未被充分定义之前，便表现出类似思维的行为。本文以这一悖论为出发点，通过E=mc思维原理的框架分析其结构意义。构成当代人工智能基础的优化、概率估计和基于梯度的学习，可以被解释为一种因果运动模式的净化和外在化——这种模式一直内嵌于思维之中。相比之下，人类思维不仅展现这一因果运动，而且在语义质量为中心生成场，并在该场中绘制轨道。“坠落”与“轨道运动”的结构性差异构成了人工智能与人类思维的根本区别。此外，人工智能系统中将波动(Δ)视为噪声控制，而在人类思维中，则作为扰动改变轨道本身。人工智能的出现使这一差异显现，从而证明诸如E=mc思维原理这类框架具有追溯的必要性。本文并不旨在评估人工智能的能力、局限性或伦理意义，其目的是通过结构描述人工智能所体现的运动模式，阐明思维固有的动力学。