人类可以轻松自然的发现，没有序关系的信息空间（知识信息空间）中的，各种事件之间的

人类可以轻松自然的发现，没有序关系的信息空间（知识信息空间）中的，各种事件之间的可能联系，包括隐形、潜在联系。人们搜寻客观事的规律，也就是在寻找客观事物，在其状态空间中的联系或叫逻辑。所以说，客观规律常常表现为语言逻辑形式。 AI只能在有序关系的信息空间（数据信息空间）中，进行数据间的，数理逻辑的搜索或挖掘。AI在知识空间中的，逻辑联系的搜索、挖掘，都是经过图像识别、音频的分形识别的“变换”后，形成对知识空间的搜索和挖掘。AI的语言模型，也是通过一种语词间的关联概率而形成的，对人类语言的“听懂”，不是像人一样，真正读懂、听懂语言中的，语义信息、语效信息和语用信息。 AI的通用模型的实现，或者说，AI具有人类的意识，这就是一道不可逾越的鸿沟。无论GPT到什么版本，也依然是数据空间上的搜索和挖掘，永远达不到人类意识，在知识空间中的搜索和挖掘。 编程的真正升级是创设新的数据结构，及其流量效率，或叫数理逻辑流的分形异化。目前，没有任何动静，也就是说，没有天才人物的创设出来，但隐隐地已感觉到，数理逻辑也有分形方案的图景，当然，这是伴随着新的数据结构的创造而产生的分形可能。 我曾经告诉过你，引入分形集的数据结构，可能让你成为AI和计算机领域的顶峰级人物。 目前的GPT编程方面的升级，仅仅是算法效率上的，极其有限，所谓提升而已。程序的数理逻辑流，都仍然是简单固化的，即便在所谓的网络层面，也没法由于逻辑流的分形密度，而形成逻辑联系上的质变（AI意识的形成）。 量子过程很容易形成，这种逻辑流的分形密度而产生的，逻辑质变，即产生了意识。至少目前还看不到AI，通过逻辑分形方法，使其通过数理逻辑，产生了AI意识。 我只是告诉你，隐隐约约，数理逻辑通过分形，可能发生质变。 AI如果只能在数理逻辑上打转转，其将永远都不会产生所谓的AI意识，永远都不会“办好人事”，只能干一些简单重复性的活。