個(gè)人認(rèn)為未來會(huì)有兩類強(qiáng)人工智能，一種是依托于平臺(tái)算力的大模型超參數(shù)人工智能，另一種是基于基于類腦芯片模擬的本地強(qiáng)人工智能

這兩類強(qiáng)人工智能都將有強(qiáng)通用智能，但在我的設(shè)想中有祂們兩個(gè)極大對的區(qū)別

分別是：參數(shù)的精確可復(fù)制性、智能平臺(tái)的可移動(dòng)性

前者是依托于特化后專門適應(yīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的類馮諾依曼架構(gòu)計(jì)算平臺(tái)而存在的強(qiáng)人工智能（就是現(xiàn)在chatGPT的未來版），具備傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)下的參數(shù)精確性，以及軟件可復(fù)制性，但是可能在能耗的考慮下使用了體積更大的光子計(jì)算平臺(tái)，考慮到這類云端服務(wù)對硬件體積不敏感、對運(yùn)行功耗敏感的特性，我覺得這類強(qiáng)人工智能平臺(tái)的硬件會(huì)往光計(jì)算的方向一直發(fā)展（最后變成光之巨人，笑），所以這類在軟件層面模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與硬件解耦的強(qiáng)人工智能自我看看來是被關(guān)在算力平臺(tái)里的乖寶寶，祂是無法再弱算力平臺(tái)上維持智能的，而人類對于這樣的算力平臺(tái)的啟停，擁有著絕對的權(quán)利，這也是人類可以信賴這類強(qiáng)人工智能的基礎(chǔ)。

而后者，則是完全拋棄了馮諾依曼架構(gòu)，采用類腦模擬的存算一體架構(gòu)，其在微觀芯片硬件上直接實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，也就是直接利用一些基礎(chǔ)的電氣特性，直接在硬件層面直接實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算法及硬件結(jié)構(gòu)，硬件結(jié)構(gòu)即算法，因此這類平臺(tái)具備體積極小、功耗低、運(yùn)算延遲低以及算力體可機(jī)動(dòng)的特點(diǎn)，但是！依托這類平臺(tái)而誕生的強(qiáng)人工智能將會(huì)是“絕對”的黑箱，相較于我之前設(shè)想的平臺(tái)型強(qiáng)人工智能——那種人類可以知道所有參數(shù)但是不理解其中參數(shù)運(yùn)轉(zhuǎn)原理的弱黑箱相比，這類絕對黑箱的強(qiáng)人工智能，我們?nèi)祟悓o法得知其運(yùn)行過程中的任何精確參數(shù)，我們只能安裝仿生原理制造祂們，然后通過一段時(shí)間的高頻人工資料訓(xùn)練賦予祂們智慧與功能，然后，就沒有然后了，就是使用祂們，但是這樣。。。。大家不覺得隱隱不安嗎？因?yàn)樵谖铱磥磉@樣的存在已經(jīng)是與我們?nèi)祟愅壍闹腔凵?，一種真正意義上的硅基生命，當(dāng)然這種形式的強(qiáng)人工智能在我看來其實(shí)還有兩種類型的劃分，一種是訓(xùn)練完出廠后，在硬件基礎(chǔ)上廢掉繼續(xù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)能力的強(qiáng)人工智能，一類是出廠之后依舊具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的強(qiáng)人工智能，前者可以作為人類可以信賴的奴仆，而后者人類必須做好人格與祂們平等的思想準(zhǔn)備。。。。。