生成式人工智能
生成式AI（Generative AI）的核心是通过算法生成新的内容（如文本、图像、音频等），包括chatGPT，Deepseek等都是生成式人工智能。生成式人工智能的技术基础是深度学习模型，如Transformer、扩散模型等，根据用户的输入生成具有逻辑性和连贯性的新文字、图片和视频，这一技术的核心是依托于多模态模型，能针对用户需求实现异构数据的生成式输出，是通过信息数据化最终生成最大的可能性。生成式人工智能就像人的思维是没有边界的允许出现幻觉（胡说八道）；生成式人工智能生成过程是黑盒，人类不知道它是如何学习并找到事物的内在规律，chatGPT创始人山姆.奥特曼说：如果你一定要问人工智能是如何产生的，我只能说是天意。生成式人工智能实现的是人和机器在思维层面的融合。
嵌入式人工智能
1.2、嵌入式人工智能：嵌入式AI（Embedded AI）不是指嵌入到硬件设备中的AI系统，而是将物理定律、数学约束、社会规则等先验知识嵌入大模型架构中，使AI系统在确定性边界内完成从抽象推理到具象执行的闭环。其本质是通过数据计算找到事物之间的必然联系和因果关系，生成一个必然的结果，是从抽象到具象的过程，并最终以人类无法直接创造或者现有智力无法完全理解的方式，最终实现物质的生产和利益的分配，是人类社会的终极解决方案，其本质特征在于：
1.21. 物理定律嵌入：通过物理定律+四维空间构建模型框架。
1.2.2. 因果推理引擎：基于第一性原理建立变量间的因果关系。
1.2.3. 确定性闭环：从输入到输出的全链路可追溯、可验证。
嵌入式人工智能与生成式人工智能的最大不同之处是它有边界不允许出现幻觉，是结果导向、数据决策、流程保障、程序正义，是从确定性到确定性，整个过程是建立在真实的、完整数据链的基础上，以物理定律为基本算法，社会伦理道德为基本思考点的思维链，最终生成机器意识（算法和程序）为人类社会提供解决方案。例如在Ai经济大模型中，是物理定律+（收入-消费-定制生产）+数据验证和智能推理的模型框架；在医疗大模型中，是医学知识嵌入+（医学影像+电子病历+基因组数据）+数据验证和智能推理的模型框架。嵌入式人工智能实现了社会价值的实现路径，把复杂的社会现象通过数据标注和价值标定转化为可交互的物理形态，实现复杂场景和多维度空间的决策，让未来变得如此明确。
认知式人工智能
1.3、认知式人工智能：认知式AI（Cognitive AI）旨在模拟人类的认知能力，如视觉、听觉、触觉和感觉等，结合多模态数据和自动，复制出一个接近人体的智能机器，强调AI与现实社会的交互和对环境的认知程度。认知式人工智能的本质上是将机器意识转化为机器能力，最终实现计算机向智能机器人的进化，也就是硅基生命体的诞生。其发展需要建立神经科学、人工智能、伦理哲学的协同创新体系，在确保认知自主性的前提下，推动人机协作深度融合和科技文明的到来。
认知式人工智能具备以下的本质特征：
1.3.1. 具身认知架构：
- 多模态传感器融合（视觉/听觉/触觉/嗅觉/味觉）
- 动态环境建模（空间感知+物理交互预测）
- 运动控制闭环（从感知到行动的神经肌肉模拟）
1.3.2. 认知功能层次：
- 感知层：实时环境信息采集与预处理
- 认知层：基于先验知识的模式识别与情境理解
- 决策层：目标导向的行动计划生成与优化
- 执行层：通过效应器实现物理交互
认知式人工智能将重构人类与机器的交互范式，构建人机协同的新型劳动分工体系，实现人类智慧和机器智能的大分工，人负责消费和创造数据，机器负责生产和分配。返回搜狐，查看更多