基于动态直觉的推理：一种通往通用人工智能的新方法

Mert Can Elsner
Veyllo GmbH

摘要

本文提出了一种通过我称之为“基于动态直觉的推理”（DIBR）来增强大型语言模型（LLMs）的理论框架。虽然当前的LLMs在其训练领域内擅长逻辑推理，但在需要直觉性飞跃的新问题上却举步维艰。本研究提出，通过实现人类直觉的计算模拟——其特点是快速、非分析性的模式识别，先于显式推理——LLMs可以接近通用人工智能（AGI）的能力。所提出的DIBR系统通过迭代循环运行，其中直觉模式识别生成初步假设，然后通过分析推理进行完善，成功的直觉会被保留并加强在模型的记忆中。本文借鉴了认知科学中关于人类直觉和洞察力的文献，概述了DIBR的理论基础、具体的架构实现和严格的评估框架。初步的理论分析和拟议的实证验证方法表明，这样一个系统可以在前所未有的场景中实现更灵活的问题解决，这是实现真正AGI所必需的标志性能力。本文还讨论了必须克服的关键伦理考量和实施挑战，以负责任地实现这一愿景。

关键词： 通用人工智能、大型语言模型、直觉、推理、动态系统、模式识别、洞察力问题解决、计算认知

1. 引言

大型语言模型（LLMs）的最新进展在推理、知识检索和语言理解方面展现了令人印象深刻的能力。Deepseek V3 (2024)、GPT-4 (OpenAI, 2023) 和 PaLM (Chowdhery et al., 2022) 等模型在各种任务中表现出色。然而，当面对全新问题或需要超越其训练分布进行创造性飞跃的场景时，这些系统表现出根本性的局限性（Mitchell, 2021）。

这种局限性源于当前LLMs的基本架构，尽管它们具有复杂的模式识别能力，但却缺乏人类所拥有的一个关键能力：直觉。在人类认知中，直觉作为一种快速、非分析性的智能形式发挥作用，它允许在有意识的推理发生之前进行模式识别和假设生成（Kahneman, 2011; Fox, 2022）。这种直觉能力使人类能够通过基于对先前经验的部分模式匹配进行有根据的猜测来应对新情况。

本文提出，在LLM架构中实现人类直觉的计算模拟可以解决这一局限性，并代表着向通用人工智能迈出的重要一步。我称之为“基于动态直觉的推理”（DIBR）的方法，涉及通过一个精确定义的直觉模式识别层来增强LLMs的传统推理机制，该层与分析过程动态协同工作。

本文结构如下：第2节回顾了关于人类直觉、洞察力以及人工智能推理当前方法的文献。第3节介绍了DIBR的理论框架，包括其认知基础和详细的架构规范。第4节讨论了具体的实现方法和技术细节，而第5节提出了严格的实验验证方法。第6节探讨了所提出模型的影响、伦理考量和局限性。第7节以未来的研究方向作结。

2. 文献综述

2.1 人类直觉和洞察力：从现象学到机制

直觉在认知心理学和神经科学中得到了广泛研究，各种模型被提出以解释其机制。卡尼曼（Kahneman，2011）区分了两种思维系统：系统1，它快速、自动、直觉；系统2，它缓慢、审慎、分析。根据这种双过程理论，直觉通过系统1运作，提供快速判断，然后在必要时由系统2进行验证或纠正。

为了更精确地操作化直觉，我们必须超越现象学描述，以识别其计算基础。Bowers等人（1990，1995）提出了直觉的连续性模型，将其描述为“一种对连贯性（模式、意义、结构）的初步感知，这种感知并未被意识地表征，但却能引导思维和探究形成关于该连贯性本质的猜测或假设。”重要的是，他们通过语义连贯性任务实验证明了这一过程的可测量性，即参与者即使无法明确识别共同联想词，也能准确判断词汇三联词是否共享一个共同联想词。

相比之下，洞察力问题解决研究通常强调非连续性模型，即洞察力通过心理表征的突然重构而非逐渐积累而出现（Ohlsson，1992，2011）。这种观点认为，最初的直觉有时可能会误导问题解决者，需要对思维进行根本性的重组才能取得突破。Knoblich和Öllinger（2006）将这一过程形式化为约束放松，其中克服了问题表征中自我施加的限制，从而开辟了新的解决方案路径。

最近的神经影像学研究揭示了直觉的神经机制。Volz和Zander（2014）将直觉描述为“隐性（未）形成线索-准则关系”的读取，表明直觉判断源于环境线索和基于先前经验的结果之间的非意识关联。这与Fox（2022）对直觉的描述一致，即直觉是“一个非常真实的过程，大脑利用过去的经验，以及内部信号和环境线索，帮助我们做出决定。”

Mega等人（2015）通过神经影像学研究挑战了严格的双系统解释，发现直觉和深思熟虑的判断招募了重叠的神经网络。这表明，直觉和分析可能代表同一神经网络架构中的不同操作模式，而非独立的系统——这一发现对计算实现具有重要意义。

2.2 解决连续性-非连续性争论

直觉的连续性模型（Bowers et al., 1990）和非连续性模型（Ohlsson, 1992）之间的明显矛盾可以通过对问题类型和处理动态的更细致理解来调和。Zander et al. (2016) 区分了通过关联激活逐渐积累而得到解决的收敛问题，以及需要表征重构的发散问题。

这种区分表明，人类认知中连续和非连续过程并存，其相对贡献取决于问题特征。对于收敛问题，直觉通过语义网络中的扩散激活来运作，逐渐加强相关联想，直到它们达到意识阈值。对于发散问题，直觉可能仍然会生成初始假设，但当这些假设导致僵局时，它们必须经历重构过程。

这种整合的观点为计算实现提供了比任何单一模型都更完整的基础。一个全面的DIBR系统必须既包含收敛问题的渐进积累机制，也包含发散问题的重构能力。

2.3 人工智能推理的现有方法

当前人工智能系统中的推理方法可大致分为基于规则的系统、统计学习方法和神经网络方法。传统人工智能严重依赖通过显式规则和逻辑进行的符号推理（Newell & Simon, 1976），而现代深度学习方法则强调从数据中学习模式而无需显式规则编码（LeCun et al., 2015）。

大型语言模型代表了人工智能推理能力的最新水平。这些模型采用Transformer架构（Vaswani et al., 2017），通过大量人工编写的语料库学习预测文本。最近的研究表明，大型语言模型可以通过思维链提示（Wei et al., 2022）、自我一致性（Wang et al., 2022）和思维树推理（Yao et al., 2023）等技术执行复杂的推理任务。

这些方法改进了逻辑推理能力，但它们从根本上依赖于显式、循序渐进的处理，这与人类直觉不同。例如，思维链提示模仿的是深思熟虑的系统2推理，而非快速的系统1直觉。尽管这些方法对于结构良好的问题有效，但它们在需要创造性飞跃或知识重构的问题上仍然存在困难（Marcus & Davis, 2019）。

2.4 当前人工智能与人类认知之间的差距

文献揭示了人类认知能力与当前人工智能系统之间存在显著差距。人类能够无缝整合直觉和分析思维，而当前人工智能系统主要依赖于对历史数据进行训练的模式识别，缺乏与人类直觉的动态、上下文敏感操作的明确类比。

这种差距在三个方面尤为明显：

1. 新颖性处理： 人类可以利用部分模式匹配在全新情况下生成合理的假设，而大型语言模型在面对其训练分布之外的问题时则会遇到困难。

2. 认知灵活性： 人类可以根据任务需求和反馈动态地在直觉和分析处理模式之间切换，而当前人工智能系统缺乏这种元认知能力。

3. 表征重构： 人类可以通过洞察力克服最初误导性的问题表征，而大型语言模型通常受限于其对问题的初始方法。

解决这些差距需要实现一个计算模拟的直觉，该直觉能够基于部分模式匹配生成初步假设，动态地与分析推理相结合，并在直觉方法陷入僵局时实现表征重构。

3. 基于动态直觉推理的理论框架

3.1 计算直觉的形式化定义

为了超越抽象描述，我正式将计算直觉定义为：

一种快速的模式匹配过程，它基于当前问题状态与先前经验的分布式表征之间的部分相似性生成初步假设，在显式表征的阈值之下运行，但偏向后续处理以寻找潜在相关的解决方案路径。

这个定义包含几个关键组成部分：

• 快速模式匹配： 计算直觉必须以最小的计算开销运行，提供快速的初始判断。

• 部分相似性： 与精确匹配不同，直觉即使在问题与先前遇到的情况在许多方面不同时，也能识别出有用的相似性。

• 分布式表征： 直觉借鉴的是分布在许多经验中的模式，而不是检索特定的事件。

• 低于显式表征： 被激活的模式未被完全阐明，但以激活模式的形式存在，偏向后续处理。

• 偏向后续处理： 直觉不直接解决问题，而是引导分析过程走向有前途的解决方案路径。

这个定义为在人工智能系统中实现计算直觉提供了具体基础，同时与认知科学研究保持一致。

3.2 架构规范

DIBR架构由四个主要组件组成，每个组件都具有特定的计算功能：

直觉生成器

• 核心机制：基于问题特征并行激活分布式语义表征
• 实现方式：修改后的注意力机制，优先考虑在过去问题解决中具有高效用的远距离语义关联
• 输出格式：对可能解决方案方法的概率分布，并附带相关置信度度量
• 计算预算：限于总处理资源的10-20%，以保持速度优势

分析推理器

• 核心机制：由直觉假设引导的顺序逻辑推理
• 实现方式：具有增强验证过程的思维链推理
• 输出格式：带有逻辑 обоснования 的明确解决方案步骤
• 计算预算：根据问题复杂度和直觉置信度进行可变分配

动态整合器

• 核心机制：对直觉-分析平衡的元认知调节
• 实现方式：强化学习策略，根据问题类型、新颖性和反馈历史优化处理分配
• 输出格式：调节直觉和分析输出相对影响的控制信号
• 性能指标：求解效率（解决时间）、准确性和新颖性鲁棒性

记忆增强系统

• 核心机制：选择性增强导致成功解决方案的模式
• 实现方式：受赫布学习启发的权重调整，加强问题特征与成功解决方案方法之间的连接
• 存储结构：具有不同抽象层次的层次化表征，能够实现跨领域迁移
• 遗忘机制：基于梯度的失败模式衰减，以防止过拟合

这些组件通过精确定义的接口进行交互：

• 直觉生成器 → 分析推理器：提供带有置信度度量的假设分布
• 分析推理器 → 直觉生成器：提供关于假设效用的反馈
• 动态整合器 ↔ 两个推理器：控制信息流和处理分配
• 记忆增强 ↔ 所有组件：根据成功/失败更新和检索模式关联

3.3 不同问题类型的处理动态

DIBR框架通过不同的处理动态处理不同类型的问题：

对于收敛问题（解决方案通过联想激活而出现）：

• 直觉生成器根据问题特征快速激活分布式模式
• 随着更多问题特征的处理，激活收敛到高置信度假设
• 分析推理器通过显式推理验证最高置信度假设
• 成功解决方案通过记忆增强加强联想模式

对于发散问题（需要表征重构）：

• 生成并分析性地追求初始直觉假设
• 如果进展停滞（检测到僵局），动态整合器触发重构过程
• 重构包括：a. 约束放松：识别并暂时解除限制性假设 b. 远距离关联激活：增加对语义上远距离连接的注意力 c. 视角转换：使用替代框架重新配置问题表征
• 重构后，生成新的直觉假设并进行分析性追求
• 成功的重构作为高阶模式编码在记忆中

对于新颖问题（超出以往经验）：

• 特征分解：将问题分解为组成特征
• 类比映射：识别与先前问题的部分匹配
• 组合重组：通过组合解决方案片段生成新颖假设
• 快速假设检验：通过模拟评估生成的假设
• 增量完善：利用反馈调整假设

这些处理动态展示了DIBR如何整合问题解决的连续性和非连续性模型，同时解决不同问题类型的独特挑战。

4. 实现方法

4.1 神经网络架构规范

实现DIBR需要超越标准大型语言模型设计的架构创新。我提出以下几种具体实现方法：

带有双注意力机制的改进型Transformer架构

• 标准注意力头：通过传统自注意力实现分析推理
• 直觉注意力头：具有以下特点：
  • 较低的温度采样，鼓励探索远距离关联
  • 稀疏激活模式，侧重高利用率特征
  • 减少计算深度（更少的层）以提高速度
• 门控机制：学习控制不同注意力类型之间信息流动的函数
• 技术优势：保持与现有Transformer架构的兼容性，同时实现双重处理操作

用于表征重构的分层潜在空间

• 实现方式：变分自编码器层与Transformer模块集成
• 功能：能够操纵多层次抽象的问题表征
• 技术规范：
  • 低层次潜在空间捕捉表面特征
  • 高层次潜在空间捕捉抽象问题结构
  • 重构操作修改高层次表征
• 优势：提供在僵局期间进行表征改变的明确机制

神经调节启发式调节

• 实现方式：专门网络监控置信度、不确定性和解决方案进展
• 功能：动态调整：
  • 基于解决方案成功率的学习率
  • 基于问题新颖性的探索-利用平衡
  • 基于置信度的激活阈值
• 技术灵感：生物神经调节剂（多巴胺、去甲肾上腺素）调节神经可塑性和注意力
• 优势：实现不依赖外部监督的上下文敏感处理适应

带有结构化遗忘的记忆增强神经网络

• 实现方式：具有受控读写操作的外部记忆矩阵
• 记忆组织：
  • 存储近期问题-解决方案对的短暂记忆缓冲区
  • 存储抽象模式的语义记忆
  • 存储成功重构操作的程序记忆
• 更新机制：赫布式增强与重要性加权保留
• 遗忘机制：基于梯度的衰减，同时保留高利用率模式
• 优势：能够长期保留成功的直觉模式，同时防止过拟合

4.2 训练方法与课程设计

DIBR系统的训练需要超越标准监督学习的专门方法：

直觉发展的三阶段课程

阶段1：基础训练

• 目标：在标准数据集上学习基本的模式识别
• 方法：使用真值解决方案的监督学习
• 成功指标：标准准确性度量

阶段2：直觉引导

• 目标：发展快速模式匹配能力
• 方法：时间受限的带部分信息的预测任务
• 成功指标：在严格的时间/信息约束下的准确性

阶段3：迁移挑战

• 目标：发展跨领域直觉能力
• 方法：在日益遥远的领域进行零样本和少样本学习
• 成功指标：相对于专业模型的迁移性能

元认知强化学习

• 策略目标：优化直觉和分析组件之间处理资源的分配
• 状态空间：问题特征、置信度度量、进展指标
• 行动空间：注意力分配、重构触发器和假设选择的连续控制
• 奖励函数：解决方案准确性、效率和新颖性处理的综合
• 实现技术：带有内在动机奖励的近端策略优化

用于表征重构的对比学习

• 训练目标：学习有用的问题重构
• 方法：以多种框架呈现相同问题
• 对比损失：最小化不同框架但等价问题表征之间的距离
• 优势：能够自动识别底层问题结构，尽管表面存在差异

人机协作训练

• 设置：人类专家与开发中的系统合作解决挑战性问题
• 反馈机制：
  • 对系统生成的直觉假设进行明确评估
  • 演示有效的重构方法
  • 对人机解决方案路径进行比较分析
• 实现：优先处理具有最大信息增益的问题的主动学习框架
• 优势：结合人类直觉专业知识，同时避免简单模仿

4.3 基准测试与评估框架

我提出了一个专门用于评估直觉能力的综合评估框架：

直觉专用基准测试套件

• 收敛任务：语义连贯性判断、远程关联问题、模式补全
• 发散任务：洞察力问题、创造性类比形成、带有误导性初始表征的约束满足问题
• 混合任务：可以通过任一途径解决但效率存在差异的问题
• 测量重点：解决方案准确性、解决时间、解决方案路径效率

新颖性梯度评估

• 方法论：系统地增加与训练分布的距离
• 距离度量：
  • 与训练样本的特征重叠度
  • 与已知问题类型的结构相似度
  • 超出训练样本所需的推理步骤
• 性能可视化：绘制性能与新颖性距离的衰减曲线
• 比较标准：人类在相同新颖性梯度下的表现

过程追踪指标

• 注意力流分析：跟踪跨问题特征的注意力分配
• 假设演变追踪：测量生成的假设随时间的变化
• 重构事件检测：识别和量化表征变化
• 比较标准：人类解决相同任务的协议分析

组件贡献的消融研究

• 直觉生成器移除：测量纯分析处理的性能
• 重构机制禁用：测量发散问题的性能
• 记忆增强限制：测量受限记忆的迁移能力
• 目标：量化每个DIBR组件对整体性能的贡献

对抗性挑战集

• 误导性问题：旨在触发不正确的直觉
• 依赖重构的问题：只能通过表征变化解决
• 时间压力场景：需要最佳的直觉-分析平衡
• 评估重点：从初始错误中恢复，适应反馈

这个综合评估框架为评估DIBR的实现提供了具体、可衡量的标准，同时能够与人类表现进行详细比较。

5. 实验验证方法

为了超越理论提案，我概述了验证DIBR框架的具体实验路线图：

5.1 概念验证研究

语义连贯性检测实验

• 目标：展示基本的直觉能力
• 方法论
  • 使用双注意力机制的改进型transformer模型在语义关联语料库上进行训练
  • 在Bowers风格的连贯性判断任务中进行时间限制下的测试
  • 与标准transformer模型和人类基线进行性能比较
• 成功标准：在没有明确关联识别的情况下，连贯性检测能力高于随机水平
• 意义：建立类似于人类隐性知识的基本直觉能力

约束放松实验

• 目标：验证重构机制
• 方法论
  • 向系统呈现经典的洞察力问题（例如，九点问题、蜡烛问题）
  • 跟踪僵局点前后注意力模式
  • 分析表征变化与解决方案发现之间的关系
• 成功标准：检测到与解决方案相关的约束放松事件
• 意义：证明洞察力机制的计算实现

迁移学习实验

• 目标：评估跨领域的直觉迁移能力
• 方法论
  • 在领域A的问题集上训练系统
  • 在领域B中测试结构相似但表面不同的问题
  • 与没有直觉机制的基线模型进行比较
• 成功标准：在迁移任务上具有卓越的零样本性能
• 意义：证明直觉对新问题发现的价值

5.2 与人类问题解决者的比较研究

过程追踪比较

• 目标：比较DIBR处理动态与人类认知
• 方法论
  • 收集人类在选定问题上的眼动追踪和言语协议数据
  • 追踪DIBR的注意力模式和假设生成
  • 比较问题探索的时间动态
• 分析重点：僵局检测、重构和解决方案发现中的相似性/差异性
• 意义：验证DIBR实现的认知合理性

干预研究

• 目标：测试直觉和重构的因果作用
• 方法论
  • 系统地操控直觉处理和重构机制的可用性
  • 测量不同问题类型下的性能变化
  • 与认知负荷条件下的人类表现进行比较
• 假设：
  • 直觉限制将损害时间受限任务的性能
  • 重构限制将损害洞察力问题的性能
• 意义：确立两种机制的必要作用

协作问题解决

• 目标：评估人机（DIBR）团队的绩效
• 方法论
  • 组建人机（DIBR）、人机和仅DIBR团队
  • 提出需要直觉和分析的复杂问题
  • 测量解决方案质量、时间和团队交互模式
• 成功标准：人机（DIBR）团队表现优于单独行动的任何一方
• 意义：展示互补能力和实际效用

5.3 纵向学习研究

直觉发展追踪

• 目标：评估直觉能力随时间的发展
• 方法论
  • 提出越来越具有挑战性且需要直觉飞跃的问题
  • 追踪以下方面的变化：
    • 直觉判断的响应时间
    • 初始假设的准确性
    • 跨问题领域的迁移
  • 与基线模型比较学习曲线
• 持续时间：至少3个月的训练期，每周评估
• 意义：展示直觉专业知识的习得类似于人类发展

这些实验方法为验证DIBR实现提供了清晰的路线图，从基本概念验证到与人类问题解决者进行的复杂比较研究。

6. 影响、伦理考量和局限性

6.1 对AGI发展的影响

DIBR框架对AGI的发展具有多方面重要意义：

• 超越当前大型语言模型的路径： DIBR提供了一条超越当前大型语言模型局限性的潜在路径，通过直觉模式识别和表征重构使其能够处理真正新颖的问题——这些能力对于通用智能至关重要。

• 降低计算需求： 通过利用直觉捷径处理适当的问题，DIBR系统可能比蛮力分析方法以更少的计算资源实现更高的性能，从而解决人工智能发展中的可持续性问题。

• 提高可解释性： 直觉和分析过程的明确分离可以提高系统的可解释性，通过明确哪些推理部分源于直觉，哪些源于显式逻辑，从而解决当前黑盒模型的一个关键局限性。

• 认知对齐： DIBR架构更紧密地模仿人类认知过程，可能通过共享的问题解决方法和互补的优势，促进更好的人机协作。

6.2 伦理考量与保障措施

开发更像人类的推理系统引发了重要的伦理考量，必须加以解决：

直觉偏差放大

• 担忧：直觉过程可能比显式推理更严重地放大训练数据中存在的偏差
• 保障措施实施：
  • 偏见检测机制，比较直觉和分析输出
  • 专门针对直觉组件的对抗性公平训练
  • 定期审计跨人口维度的直觉响应
• 技术方法：在动态整合器中实施反事实公平性约束

透明度和问责制

• 担忧：直觉过程本质上不如分析推理透明
• 保障措施实施：
  • 开发针对直觉组件的专门可解释性工具
  • 实施高风险直觉决策的自动检测
  • 维护直觉-分析交互的审计跟踪
• 技术方法：创建可视化系统，将直觉激活追溯到源模式

直觉判断中的价值对齐

• 担忧：直觉可能编码与人类福祉不兼容的价值观
• 保障措施实施：
  • 直觉机制中的价值敏感设计原则
  • 对价值导向的直觉判断进行人工监督
  • 在记忆增强中明确纳入伦理约束
• 技术方法：在动态整合器中实施宪法人工智能原则

双重用途风险

• 担忧：增强的问题解决能力可能被滥用
• 保障措施实施：
  • 分阶段部署，重点关注有益应用
  • 特定领域的安全约束
  • 多利益相关者协作治理
• 技术方法：为直觉探索开发特定领域的安全边界

6.3 局限性与技术挑战

需要解决几个重大挑战：

直觉的计算表征

• 挑战：将直觉的现象学描述转化为精确的计算机制
• 建议方法：通过认知科学协作进行迭代细化
• 成功指标：计算模型与心理模型的收敛
• 缓解策略：从直觉处理的明确定义子集开始

训练数据要求

• 挑战：开发强大的直觉能力可能需要更大、更多样化的训练数据集
• 建议方法：侧重于结构变异的合成数据生成
• 成功指标：在分布外问题上的表现
• 缓解策略：在泛化之前进行特定领域的直觉开发

评估复杂性

• 挑战：评估直觉处理的质量本身就很困难
• 建议方法：具有过程度量的多指标评估框架
• 成功指标：过程度量与结果质量之间的相关性
• 缓解策略：人类专家对直觉假设的验证

集成开销

• 挑战：管理双重处理流可能引入计算效率低下
• 建议方法：基于问题特征的自适应分配
• 成功指标：在多样化问题集上的净效率增益
• 缓解策略：优化互补优势而非冗余处理

直觉发展中的灾难性遗忘

• 挑战：新学习可能破坏先前开发的直觉能力
• 建议方法：弹性权重整合以实现稳定性-可塑性平衡
• 成功指标：早期问题类型性能的保留
• 缓解策略：训练期间对不同问题类型进行复习

7. 结论与未来方向

本文提出了基于动态直觉推理（DIBR）的理论框架，作为一种增强大型语言模型以实现通用人工智能能力的方法。通过实现人类直觉的计算模拟，使其与分析推理过程协同工作，DIBR有望在全新领域实现更灵活的问题解决。

该框架通过在一个统一架构中容纳两种过程，解决了直觉和洞察力连续性和非连续性模型之间的明显张力。对于收敛问题，DIBR利用语义激活的逐步积累；对于发散问题，它在直觉方法陷入僵局时能够进行表征重构。

所提出的实现方法——包括双注意力机制、分层潜在空间和神经调节启发式调节——提供了具体的技​​术规范，可指导开发工作。综合评估框架和实验验证方法为评估进展提供了明确的指标。

尽管仍存在重大挑战，特别是在直觉的计算表征和强大直觉能力所需的训练要求方面，但DIBR框架为实现通用人工智能提供了一个有前景的方向。

未来的研究方向包括：

神经科学启发的实现

• 开发更接近直觉神经机制的计算模型
• 整合预测处理和主动推理框架的见解
• 探索具身在直觉知识获取中的作用

多模态直觉

• 将直觉能力从语言扩展到视觉、听觉和多模态领域
• 研究跨模态直觉迁移
• 开发统一的表征空间，实现跨模态的直觉飞跃

直觉的发展模型

• 实施模仿人类直觉习得发展阶段的课程
• 通过自监督探索研究直觉能力的出现
• 创建特定领域专业知识发展的计算模型

集体直觉

• 探索多个DIBR系统如何共同发展增强的直觉能力
• 研究专业直觉系统之间的知识迁移
• 开发利用互补直觉优势的人机集体智能框架

直觉发展的伦理框架

• 为具有增强直觉能力的系统创建治理结构
• 开发评估方法以使直觉判断与人类价值观保持一致
• 探索直觉人工智能对人类自主性和决策的影响

通往AGI的道路可能需要超越纯粹的分析或纯粹的模式识别智能方法。DIBR代表了一个有前景的方向，它以受人类认知启发的方式整合了这些能力——直觉和分析协同工作，以解决单独无法解决的问题。通过提供具体的计算规范，同时与认知科学研究保持一致，该框架为下一代人工智能系统提供了理论洞察和实践指导。

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关于可视化和研究现状的脚注

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关于当前状态和可视化的说明

本文提出的理论框架仍在开发中。目前，此草稿中刻意省略了可视化内容，因为实验验证正在进行中。测试结果和经验数据将包含在后续版本中。此处概述的理论概念很有前景，但需要进一步的调查和严格的测试。这项工作本着开放协作，推进开源AGI开发的精神进行分享。鼓励研究人员在此基础上进行研究，进行自己的实验，并为集体理解基于直觉的推理系统做出贡献。我希望通过提供这些理论基础，我们可以通过分布式研究工作加速该领域的进展。

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许可说明

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