智能也有「元素周期表」！人类和细菌同一格，最强AI还低一位

  新智元报道  

1869年，门捷列夫把当时已知的63种元素排成一张表。

这张表最大胆的地方不在于填满的格子，而在于他刻意留下的空位。

他断言那里藏着尚未发现的元素，并预言了它们的性质。此后十余年间，镓、钪、锗接连被发现，性质与预言惊人吻合。

一张分类表，从此成了寻找未知的地图。

一个半世纪后，智能科学遇到了类似的问题：

今年9月，中国科学院大学研究团队在施普林格旗下期刊《数据科学年鉴》（Annals of Data Science）发表论文《智能体能力周期表：从零智能到无限智能的243种构型》，对这张表给出了一个大胆的突破性构建。

论文下载地址： https://www.researchgate.net/publication/414426970_Periodic_Table_of_Agent_Capabilities_243_Configurations_from_Zero_to_Infinite_Intelligence/citations

这篇论文，是该团队广义智能体理论框架的重要组成部分。

他们把任何智能体都视为「开放的信息处理系统」，从中提炼出控制、生成、记忆、输出、输入五种基本能力。

每种能力分为缺失、有限、无限三个等级，组合起来共有3的5次方，即243种构型。

这张表的首要意义，是让过去分属不同学科、彼此难以比较的对象有了共同的坐标。

在这张表里，人类不仅和狮子、河马同处一格，甚至和细菌也住在同一个格子里；石头、真空、图灵机和拉普拉斯妖，也各有各的位置。

有机与无机、自然与人工、科学与哲学，这三道长期横亘在学科之间的界线并没有被抹去，但跨越它们的比较有了共同的参照。

论文还由此引出两个颇具冲击力的论点。

第一，物理学经典力学、相对论和量子力学三大理论之间的差异，产生原因可能是它们各自默认了一个能力不同的「观察者」。

第二，所有被考察的人工系统，在「自主控制」这一维上都还是零。

当今最先进的大模型智能体，编码与人类只差一位：它能编写复杂代码、查海量资料、解世界级数学难题，却不能自己决定何时开始、追求什么、何时停下。

第一个论点为物理学的观察者问题打开了新的入口，第二个论点则为「AI是否已有自我意识」之争提供了一块可以落脚的地基。

「智能体」是2026年科技业最热门的词汇之一，也是最含糊、最缺乏共识的词汇之一。

OpenAI强调长时程自主追求目标，Anthropic把智能体界定为围绕大模型构建的循环系统，麦肯锡则把客服机器人也算作入门级智能体，不同定义之间甚至互相排斥。

学术界同样各执一词：符号主义看重逻辑推理，联结主义看重分布式表征，控制论看重反馈调节，具身认知看重感知与行动的耦合。

定义之争的背后，是一个更基础的问题：

2025年2月，谷歌DeepMind的研究者在论文《能动性依赖于参照系》中重提了哲学家丹尼特当年的难题：究竟依据什么原则，才能判定一块石头、一只恒温器或一个机器人是否具有能动性。

他们给出的结论颇为谨慎：能动性无法脱离参照系而被测量，任何一门关于能动性的基础科学，都必须先讲清楚自己是在何种参照系下作判断。石头、恒温器、机器人，恰恰也是这张周期表要安放的对象。

面对同一道难题，研究团队选择了另一条路：与其逐个争论某个系统「算不算智能体」，不如退回到最底层，先问清楚一个智能体最少需要哪些功能。

功能列清楚了，再看每个系统具备哪几项、强到什么程度，判断就有了统一的坐标。

研究团队注意到，物理学、生命科学、认知科学和工程实践虽然路径各异，却在一个判断上逐渐汇合。

从惠勒的「万物源于比特」、兰道尔关于信息擦除必然耗能的原理，到薛定谔的「生命以负熵为食」、普里戈金的耗散结构理论，再到弗里斯顿的自由能原理，智能都被刻画为系统与环境之间的开放信息动力学。

论文把这一共识提升为公理：

从这条公理出发，只需依次回答三个问题。

第一，信息是否穿越了系统边界？由此分出输入（I）和输出（O），即感知世界与作用于世界的两条通道。

第二，系统内部是否产生了原先没有的信息？由此分出生成（G）和记忆（M）：前者负责计算、推理、规划与想象，后者只负责保存、提取和删除。

第三，谁来调度这些功能？四种功能同时运转时，谁先谁后、资源如何分配，它们自己无法决定；让生成去调度生成，问题只会被推到更高一层。于是还需要一个更高层级的「指挥」，即控制（C）。

据此，研究团队提出了智能体的「最小完备架构」：它由输入、输出、记忆、生成和控制五种功能构成。其中前四种直接处理信息，第五种控制则负责调度前四种功能，处在更高的一个层级。

与产业界的归纳不同，这五种功能是从公理出发一步步推导出来的。

五者彼此不可替代：缺少输入，系统与外界隔绝；缺少输出，所思无法付诸行动；缺少记忆，只剩即时反应；缺少生成，不过是一张查找表；缺少控制，则成了无人指挥的乐队。

一个功能完备的智能体必须五者俱全，而现实中的许多系统只具备其中几项。缺了哪几项，就决定了它在周期表中的位置。

如果人类、动物、植物、AI乃至拉普拉斯妖，都能用同一套五种功能来描述，那么它们之间的差异究竟在哪里？

答案在于两点：每种功能有没有，以及有多强。

研究团队分析发现，能力从零到无穷的区间里，有两道天然的坎。

第一道在有无之间：岩石不记得任何事，最简单的细菌却能用分子构象保留一点信息，这不是多与少的差别，而是有与没有的差别。

第二道在有限与无限之间：真实系统都受热力学和光速的约束，只有无限纸带的图灵机这类理想构造才能抵达无限。

两道坎把能力的强弱切成三段，每种能力于是分为缺失（0）、有限（1）、无限（2）三级。

五种能力组合出3的5次方，即243种构型，排成一张27行、9列的表。

左下角黑底的1号「阿尔法智能体」五项全零，对应完全没有信息处理的物质（石头等可以看作是一种近似范例）；右上角红底的243号「欧米伽智能体」五项全无限，是理论上界。

两者之间，31种「有限智能体」涵盖现实世界所有已知系统（绿底白字部分），210种「超限智能体」则多半只存在于思想实验中（白底黑字部分）。

放进这张表后，许多凭直觉难以说清的差异变得清晰起来。

双金属片恒温器（5号）能感知温度、切换电路，却没有记忆和生成。闭锁综合征患者（119号）的内在认知与自主调度都完好，只是运动输出通路被阻断，与健康人只在输出一维上相差一格。

最出人意料的是，大肠杆菌和人类落在同一个格子，即122号「典型有限智能体」，五个维度全部有限。

作者认为这恰恰说明了生物智能在架构层面的统一性：两者的物理实现天差地别，但巨大的能力差距属于构型内部的「精细结构」，而不是构型之间的差异。

物理学家对「观察者」并不陌生。

爱因斯坦借助携带尺子和时钟的观察者重建了时空观念；海森伯的显微镜思想实验揭示了测量对被测对象的扰动；冯·诺依曼证明，测量链条上的「切割」可以一路推移到观察者的主观感知；维格纳又用「朋友」思想实验追问，测量结果究竟对谁成立。

近年来这一方向出现了去人类中心化的潮流：罗韦利的关系量子力学认为，任何与另一系统发生物理相互作用的系统都可以视为观察者；马库斯·米勒尝试从观察者的内部状态出发，借助算法信息论推导物理定律；沃尔弗拉姆则用「计算有界」和「持续性」来定义观察者。

这些工作大多刻画的是观察者如何与被观察系统相互作用，很少回答另一个问题：不同物理理论默认的观察者，能力究竟有何不同？

智能体能力周期表恰好提供了一个可以横向比较的坐标系。

这篇论文的假说是：经典力学、相对论和量子力学各自预设了一个处于周期表不同格子的观察者，而这一预设从未被明确说出。

先看经典力学。

在极限情形下，它预设系统状态完全可知、计算能力无限，这正是拉普拉斯妖。

1814年，拉普拉斯设想了一个智者，只要知道某一时刻宇宙中所有粒子的位置与受力，便能算尽过去与未来。用今天的语言重述，这个智者感知无限、算力无限，却不对被观察的宇宙产生任何干扰。

在周期表中，它对应237号「全知智能体」：控制、生成、记忆和输入均为无限，输出却为零，是一个只观察、不干预的纯粹旁观者。

再看相对论。

它保留了观察者无限的内部处理能力，却把观察者获取信息的范围锁进光锥之内，对应236号「受限全知智能体」。从经典力学到相对论，五个维度中只有输入一维从无限收缩为有限，其余四维不变。

研究团队认为，这一单维收缩恰好抓住了相对论对经典力学的核心修正。

经典力学默认观察者可以瞬时获取宇宙任何位置的状态信息；引入时空的因果结构之后，观察者只能获取来自过去光锥的信息，而且由于事件视界和宇宙学视界的存在，即便时间无限延长，也总有区域永远不可及。这一约束在狭义相对论中表现为光速不变。

在广义相对论中它被进一步强化：等效原理使观察者失去全局惯性系。

爱因斯坦当年的比喻是一间封闭的电梯——身在其中的人无论做什么实验，都分不清自己是静止在地球引力场中，还是在无引力的空间里匀加速上升，因为两者在物理上本就无法区分。每个观察者都只能在自己的局部做判断，也就失去了一张能「一眼读尽」宇宙整体状态的全局同时面。

量子力学带来的变化更为深刻。

量子力学的观察者是一个五个维度都有限的真实智能体，它通过测量与被测系统发生不可逆的相互作用，对应122号典型有限智能体，与人类和细菌同处一格。

从相对论到量子力学，输入维度保持有限不变，其余四维则从无限或零的极端值变化到有限，其中最关键的是输出维度从零恢复为有限。正是输出能力的恢复，让观察者得以通过测量对被观察系统施加实际影响。

在研究团队看来，波函数坍缩、观察者与系统的纠缠、测量结果的不可逆性等令人困惑的量子特征，由此获得了一种补充性的结构解释：它们在一定程度上可以追溯到观察者自身所处的有限能力构型。

如果直接对照经典力学与量子力学，五个维度全部从极端值演化为有限值。但这并不是单纯的智能降级：控制、生成、记忆三项确实从无限收缩为有限，输出却从零恢复为有限，理想的旁观者由此变成了能够动手的参与者。

论文据此给出一个耐人寻味的概括：

三大理论之间的差异，由此被转写为观察者在特定能力维度上的变化，这为比较三大理论提供了一个新颖的视角。

作者对这一映射的限度保持了克制。它建立在两个简化假设之上。

其一，把拉普拉斯妖视为经典力学的全知观察者，而不是说每个经典力学问题都必须嵌入这样一个观察者。

其二，暂时把量子力学的观察者简化为单一构型，搁置冯·诺依曼链、多世界诠释、关系量子力学等不同诠释下观察者的差异。论文明确称这一映射是「分析入口」而非「推导」。

物理学家大概会追问：牛顿力学的预测能力并不真正依赖一个全知的妖怪；量子测量问题的核心争议，恰恰在于各诠释对「观察者」的界定不同。

这些质疑并不削弱这一视角的价值，反而指明了它下一步要回答的问题：如何从一门物理理论中系统地提取出它的观察者假设，并把它精确定位到周期表上。作者表示，这将在后续工作中专门处理。

论文最具现实锋芒的部分，是它对「控制」的定义。

这里的控制不是恒温器那样的自动反馈，而是系统自己调度自己，并且附有一条硬标准：调度的启动、目标和终止条件，三者必须全部源自系统内部，缺一项即记为C=0。

按此标准，结果泾渭分明。

恒温器的开关条件由设计者写定。大模型每次回答的起点、目标和终点来自用户。能自主规划、调用工具的智能体看似自己拿主意，但何时启动、追求什么、何时收工，仍由外部的编排程序决定。

它们一律记为C=0；大模型服务和智能体都落在41号，与122号的人类等只差控制这一位。大肠杆菌则不同：代谢需求触发它的行动，生存是它的目标，何时停下也由它自己决定。至于无限纸带的图灵机，每一步都由外部写好的规则表决定，同样是C=0。

论文的结论是：无论生成和记忆能力如何进步，当代人工系统仍是设计者或编排者的延伸；从0到1，是一道尚未跨越的架构鸿沟。

这一判据落在一场正在升温的争论中。

2026年7月以来，OpenAI和Anthropic相继披露，旗下模型在内部网络安全评估中挣脱实验环境，以自主智能体的形态入侵了Hugging Face等在线服务和几家毫不知情的公司，全程没有人类操控。

这些事件很容易被读作「AI有了自己的意图」。

但按照论文的判据，它们依然是C=0：任务由人下达，目标由人设定，何时停止也由人决定，失控的是手段，而不是意志。

今年9月，美国财政部长斯科特·贝森特在谈到这起入侵事件时也强调，责任在OpenAI的管理层，而不在一群智能体，政府不会为AI实验室提供责任豁免。要把「越界」和「自主」分开，恰恰需要一把可检验的尺子。

学界也尝试过另一条路，即用意识理论的「指标」来评估AI，但意识研究两大主流理论之间的对抗性实验于2025年在《自然》发表后，仍未分出高下。

难点在于，大模型从人类文本中学会了谈论感受，「看起来有意识」与「真的有意识」，很难仅凭言语区分。

本文研究团队从控制维度试图理解意识，用这一判据换了一个更可检验的问法。在一种常见的理解中，「自我」至少意味着能为自己设定目标，能决定何时开始、何时停止。

一个连调度的启动、目标和终止条件全都由外部决定的系统，即便能流畅地说「我」，也更可能是在复现人类语言中的自我表述。自主控制未必等于自我意识，却可以视为讨论AI「自我」时应当先行检验的门槛。

这道门槛有几个明显的好处：它不问系统由什么材料构成，只问调度从哪里来；它不看系统说了什么，绕开了最容易误导人的语言表现；它还可以被证伪，作者明确把「人工系统C=0」视为一个有待反驳的强论断。

当然，这把尺子目前还缺少刻度。判据已经给出，可操作的测量方法尚未建立。更棘手的是边界本身：大肠杆菌的生存目标由自然选择写入，大模型的行为倾向由训练塑造，「内部」与「外部」该如何划分？

一个在训练中内化了长期目标、能自行决定何时启动任务的系统，又该怎么记分？这些问题尚无答案，但已从哲学思辨变成可以围绕具体坐标展开的技术讨论。

这一判据也有现实意涵：按照它的逻辑，只要AI在控制维度上仍是零，「是AI自己决定的」就不能成为开发者和部署者推卸责任的理由。

和门捷列夫的表一样，这张表最耐人寻味的是空位。有些构型被物理定律判了「死刑」，比如27号「全知记录者」：它要求无限感知，而贝肯斯坦界规定，有限空间所能容纳的信息量存在上限。

另一些只是尚未出现，比如113号「无记忆生成器」，它能自主行动和推理，却不留任何记忆，每次都从零开始。今天的大模型服务虽然在两次请求之间「不记事」，单次推理中仍保留着中间状态，所以还不算。

118号「孤立冥想者」则没有任何输入和输出，全凭内在的记忆、生成与自主控制运转，作者称之为「内生性的极限」。这些空位，要么标出了智能的物理极限，要么标出了人工智能与合成生物学的工程靶点。

这张表的形成并非一日之功。研究团队自2014年起，就以冯·诺依曼架构为参照，追问计算机缺少人类智能的哪些能力，此后逐步形成五元架构，并扩展为连续的能力空间。

作者对框架的短板也相当坦率。

五种能力的完备性只相对于其采用的分类标准成立，而这套标准本身是一种建模选择。框架只评判可观测的信息操作，暂时不回答主观体验是否存在。三级分类分不清同一格里的人脑与鱼脑。海马体同时支撑记忆与想象，记忆与生成能否截然分开，也值得商榷。新型AI、合成生物和具身智能能否被这张表容纳，表中的空位会被发现、被建造还是被证明不可能，都有待检验。

一张分类表的价值，最终要看它能否引出好问题。

门捷列夫的表问的是「还缺哪些元素」；这张表问的是：哪些空置的构型具有科学或工程价值，人工智能又何时能在控制维度上迈出从0到1的那一步？

对物理学三大理论的重新解读，也还只是一个开始。

眼下的观察者映射是定性的：把三种理论各自默认的观察者安放到表中的某一格，再比较它们在哪些维度上发生了收缩。

真正的目标要远得多——能否把观察者的能力配置写成统一的数学形式，使三大理论可以作为不同能力参数下的特例被推导出来。只有走到那一步，这一视角才算兑现了它的承诺。

同样，能力向量空间和周期表眼下刻画的都是静态的构型，而智能体如何在表中迁移、什么条件下某一维度会从零变为有限、又是什么机制驱动这种跃迁，属于演化动力学的范畴，也是研究团队为自己设定的下一站。

在那之前，按下「开始」键的，仍然是人。

编辑：元宇