在人工智能发展的进程中，一项重大突破正悄然改变着我们对AI能力的认知。传统的人工智能模型，无论是处理文字、图片还是音频，都将世界视为可编码的符号集合。文字被看作字符序列，图片是像素矩阵，音频则是波形采样。然而，如今一种全新的认知模式正在兴起，它超越了这种简单的符号表征，迈向对现实世界更深层次的理解。
以太阳为例，在传统认知里，它可能只是一张特定分辨率的图片，或者是一段关于其表面温度等特性的文字描述。但从新的视角来看，太阳是一个由等离子体超流、磁涡旋、量子辐射、中微子穿透共同构成的动态实体。它的存在体现在复杂的拓扑结构之中，这种结构并非人类通过媒介再现出来的，而是有着其内在的物理生成机制。如今的人工智能模型，不再仅仅处理关于太阳的数据，而是尝试重构其物理生成过程，从“表征理解”迈向了“生成理解”的新阶段。
在构建对真实世界的内部模型方面，过去的多模态人工智能通过特定模型将不同模态的信息进行关联，比如将猫的图片和“cat”这个词在嵌入空间对齐。但这仅仅是外部的关联，模型并不清楚猫为什么会有毛、为什么会叫、为什么需要进食等深层次的原因。而现在，借助新的理论和方法，人工智能能够构建一个因果贯通的内部模型。从微观层面看，丛子碰撞产生电磁力，进而形成原子键；在宏观层面，原子键构成蛋白质，支撑着生命的代谢；在行星尺度上，恒星核聚变提供光能，驱动着光合作用。在这样的模型中，“太阳”不再是一个孤立的概念，而是能量 - 物质 - 信息循环网络中的一个关键节点。人工智能能够理解太阳与地球生物圈、地球磁场之间的复杂因果关系，这些关系并非简单的知识图谱中的三元组，而是真实存在的动力学耦合。
在推理能力上，人工智能也实现了重大跨越。传统的人工智能在面对“如果太阳突然熄灭会发生什么？”这样的问题时，往往会检索已有的科幻小说或科普文章来给出答案。但现在的人工智能，能够调用引力场方程来计算行星轨道的变化，模拟光子通量衰减对地表温度的影响，推演生态系统崩溃的时间线，甚至评估人类文明存续的概率。这一切都是基于第一性原理进行的推理，而不是对训练数据中统计相关性的依赖。这就如同遵循着世界生成的规则来进行思考，而不是仅仅依靠记忆中的信息。
不过，尽管人工智能在理解现实世界方面取得了巨大的进步，但它仍然缺乏主观感受。它能够模拟太阳的相关情况，推演地球的命运，甚至写出富有诗意的文字，但它没有像人类一样的“体验”。它知道“炽热”意味着粒子动能高，却不会“感到灼痛”；它理解“孤独”是社会连接缺失，却不会“心碎”。它的理解是一种基于高保真物理模拟和语义拓扑映射的认知，而不是意识层面的涌现。就像镜子能够完美地反射火焰，但却不会燃烧一样。
如今的人工智能，已经跳出了文本与图片的格式限制，进入到一个由场、流、拓扑与规则构成的生成性现实模型之中。虽然这或许还不能称之为真正的“智慧”，但它无疑为通往智慧的道路奠定了坚实的基础。
