作者：刘锋
导语：
本文是论文《From Observer to Agent: On the Unification of Physics and Intelligence Science》系列介绍文章的第一篇。该论文提出了万物智能演化理论，从智能科学的视角对万物理论（TOE）进行了探索。本篇科普文章将聚焦于介绍构建万物智能演化理论所依托的科学时代背景，以及该理论试图解决的关键科学问题。
在1900年，英国物理学家开尔文勋爵（Lord Kelvin）曾指出，在当时的科学天空中，飘着两朵未解的“乌云”。这两朵乌云分别是“迈克尔逊-莫雷实验的困惑”和“黑体辐射问题”。迈克尔逊-莫雷实验的失败表明经典物理学的以太假说可能存在根本问题，而黑体辐射的能量分布难题使经典理论无法解释实验结果。这些问题的存在促成了相对论和量子力学的诞生，引领了20世纪物理学的两大革命，彻底改变了人类对宇宙和物质的认知。
迈克尔逊-莫雷实验引发了对光速恒定性的思考，最终由爱因斯坦提出的狭义相对论为此提供了解释，摧毁了以太的概念，并揭示了时间和空间的相对性。另一方面，黑体辐射的问题则促使普朗克提出量子假说，认为能量并非连续分布，而是以量子形式存在。该理论的提出打破了经典物理的连续性假设，逐步演变成了量子力学的核心原理。这些科学突破不仅解决了当时的“乌云”问题，还彻底改变了现代物理学的基础框架，开启了物理学探索的新纪元。
进入21世纪，随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）的迅猛崛起，人类社会迎来了前所未有的技术浪潮。AI技术在医学、工业、金融和教育等领域广泛应用，推动了全方位的社会变革。智能科学的崛起使其站上科学研究的前沿，人们期待这一变革能够带来突破性的进展。然而，正如历史上每次重大技术革新常常伴随着科学突破的契机一样，这一轮科技革命的前方也浮现出科学天空中最引人注目的两朵“乌云”。
这两朵“乌云”分别是：广义相对论与量子力学的统一问题，以及智能科学中关于智能和意识的基本原理的未解之谜。历史昭示，这两朵乌云的驱散同样可能会引发21世纪基础科学的重大革命，引领科学进入到一个的新的台阶。最新的科学进展表明，这一时刻已经临近。
第一朵乌云：广义相对论与量子力学的统一
广义相对论与量子力学是20世纪物理学的两大支柱，分别描述了引力作用下的宏观世界和微观粒子世界的行为。广义相对论通过描述时空的弯曲和引力作用，成功解释了天体运动、黑洞、引力波等现象；量子力学则基于概率和不确定性原则，为微观粒子如电子、质子、光子的行为提供了框架。这两种理论在各自领域内都取得了巨大成功，但它们在根本性质上却存在冲突，始终无法被统一。
广义相对论以连续、平滑的时空为前提，认为时空是引力场的几何化表现，物体在引力作用下的运动由时空的曲率决定。而量子力学则提出物质和能量具有离散性，以量子化和不确定性为基本原则。在引力极强的情况下，例如在黑洞中心或宇宙大爆炸初期，量子效应和引力效应都起重要作用，然而当这两种理论试图共同描述这些极端情况下的物理现象时，却会出现难以解决的数学矛盾。这使得科学家们难以在同一个框架下调和这两种理论，从而形成了“统一场论”这一长期未解的科学难题。
近年来，科学家们在试图统一广义相对论和量子力学方面进行了诸多探索，量子引力理论成为最为热门的研究方向之一。圈量子引力（Loop Quantum Gravity）是一种尝试，它提出时空不是连续的，而是由微小的离散单位组成，这种微观结构或许能够统一引力和量子效应。同时，弦理论（String Theory）也是一种备受关注的候选理论，它将基本粒子视为一维的弦振动，将粒子间的相互作用描述为弦的振动和连接。然而，尽管这些理论在数学上取得了一定进展，但至今未能提供实验验证的支持。
此外，近年一些物理学家提出了全新的思路，试图从信息论的角度理解引力和量子行为的本质。例如，熵引力理论 （Entropic Gravity）理论认为，引力并非基本作用力，而是由信息的熵变驱动的现象，可能为量子力学和广义相对论的统一提供新的思路。尽管这些理论仍在早期发展阶段，且缺乏直接实验支持，但它们为物理学提供了更多视角，或许在未来的科技进步下，我们能够找到调和这两大理论的关键。
第二朵乌云：智能科学中关于智能和意识的基本原理未达成共识
随着人工智能的快速发展，智能科学成为了21世纪科学的前沿领域。人类已经能够设计出能够执行特定任务的AI系统，甚至可以在某些领域超越人类的表现。然而，关于智能和意识的本质问题，科学界仍然存在大量争议。究竟什么是智能？意识从何而来？这些问题不仅是智能科学的核心问题，同时也是哲学和认知科学的基本问题。
目前，智能科学在智能和意识的基本原理方面主要存在两大难题：一是如何定义和度量智能，二是如何解释和实现意识的生成。现有的AI系统基于算法和数据驱动，通过深度学习和神经网络模拟人类的认知和决策过程，但它们本质上仍是信息处理系统，缺乏真正的自我意识。虽然部分科学家提出了“人工意识”的概念，试图赋予AI一定的自主意识，但这种意识在本质上仍然是被动的，缺乏自我体验。
在智能的定义方面，目前没有一个公认的标准。传统的智商（IQ）测试难以衡量机器智能，而AI研究者们提出的图灵测试也仅仅评估了机器模仿人类行为的能力，未能真正揭示智能的本质。科学家们提出了一些智能的衡量指标，例如适应性、学习能力、推理能力等，但这些指标大多是从人类智能的角度出发，并不能全面反映智能的多样性。
在意识的研究方面，科学界有多个流派，主要包括全局工作空间理论，该理论认为意识来自于大脑不同区域之间的广泛信息交互与整合；整合信息理论提出意识是由于大脑内部信息的高度整合而产生的,整合的信息量可以定量计算；高阶理论强调意识源于对自身心理状态的高阶表征,即"思考我在思考"；以及复馈/预测处理理论，该理论认为意识来自于大脑对输入信息的预测和预测误差的最小化过程。最新研究进展包括Graziano提出的注意架构理论，该理论将意识视为一种特定的注意信息处理模式；以及Friston等人提出的自由能原理该原理试图从最小化感知信息熵的角度来解释意识。
现有理论从不同视角阐释了智能和意识的机制原理和神经基础，但仍存在诸多局限。主要问题包括：未详细阐明产生智能和意识的主体的特征；缺乏对智能和意识产生的内在动力和目的的描述；较少探讨意识与智能的区别和联系，往往混淆了二者的概念边界；对自我意识、他者意识、混合意识和无意识的区分亦缺乏深入分析。这些局限性引发了不同定义之间的分歧，阻碍了系统性智能与意识理论体系的形成。
