具身智能的开发，智能成果不仅取决于硬件、模型、算法机制，更取决于具身机器硬件在实际物理时间空间经历过程的传感，其实际经历过程的感知信息、采集数据的训练所沉淀的成果。从进化的长河中，大象神经元的数量级，即硬件上具备超越人脑的可能，至于为什么没有出现超越，我觉得还是因为大象的生存形式，不能以强化学习的模式训练和演化它的大脑。所以具身智能的超越，离不开它在实际物理时空的强化学习模式。量的积累隐含质的模式突变，微观的神经元电信号触发转导模式，量级积累，涌现出宏观智能的表象。生物体的物理存在形式，限制其大脑的训练可能性，限制其了智能的进化。现在的直接数据的训练，可以理解为克隆现有的、已经完成阶段进化的智能的模式，可以理解为克隆，类智能克隆。语言大模型是一种克隆模式，克隆人脑存储在互联网上的现成数据。具身智能的采集人的反馈模式的训练，也可以理解为克隆人脑的运动反馈的智能。具身智能和世界模型是一体化的同一智能，要让智能理解世界模型，必须是通过具身智能的技术路线发展出来，所有不同的生物，不同的智能形态，都是直接决定于这个生物在物理时空中的生存形式。各种生物对物理反馈，都可以看作这种生物对世界的一种理解形式，所以，直接在物理时空中的具身化发展和训练出的智能，才能理解世界。智能“理解”世界，这个所谓的“理解”，其实是它的生存形式的模式化。没有固定的对世界的“理解”，“理解”存在于具身智能在物理世界中的存在特定形式中。在物理时空中的存在形式决定其智能的真正能力，世界模型的开发，必须通过具身智能的技术路线发展，在实验室从数据到数据的研究开发，发展不出真正的能理解世界的智能。辛顿的观点提到硬件、模型的智能成果的可能性，硅基具备与碳基等效的可能性，落到实出，如何实现，必须在具身智能的技术路径中才可行。最直观的例子，所有不同形态的生物，其智能的表象形式，都是决定于该生物的物理生存形式，智能取决于在实际物理时空中的交互，利用数据到数据的研究开发只是克隆部分的类智能形式，而不是真正的智能的自身进化。智能取决于在实际物理时空中的交互，即时空博弈的历史过程，是强化学习模式。比如，人类在时空中一直不能与暗物质发生交互，所以人类智能就无法直接理解暗物质。所有的科学实验，都是人类大脑与物理时空的交互，在交互中产生知识（智能进化出了新的符号表达）。

大象之脑受限于其躯体结构的约束，受限于其躯体结构约束下的存在形式。智人的双脚站立、双手解放自由度、眼耳感知广域的躯体结构形式，超越了原始人之爬行的存在形式，其生存时空中的更高级阶段的人生经历的感知训练，沉淀而成现代人脑的智能。

在宏观时空过程中、大样本个体的不同映射（不同的神经网络链接权重参数集），对相同感知模态，生成不同行动模式，导致不同的后果，经过宏观的“选择+淘汰”的博弈机制，沉淀出相对最优化的“感知-->映射-->行动”的映射集，这个最优化的映射集表象为“最聪明”的形式即“智能”。

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AI可以作为助手，辅助代码、参与部分讨论能起到启发作用

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自举形式的人类学比较：单个智能体相当于个体的人，智能体系统相当于人类社会，个体人在社会系统中接受教育塑造自身认知，相当于人类社会智能体系统的自举，人类智能的自己塑造自己。不同功能类型的智能体相当于人类社会中不同天才、专家，人类天才个体认知的扩散，带来社会群体智能的整体进步，类似的，单智能体对数据的智能处理结果，也会在智能体系统中扩散引发智能体系统的整体智能进步，智能体系统通过自举又循环驱动单智能体的智能进化，此为Ai智能体系统相似于人类迭代进化的自举循环形式。

现在我们开发Ai是用编程语言开发的，以后一种可能是，Ai模型或智能体被算子化，在将来的硬件能力上，一个Ai模型的能力实现对硬件支持来说相当于现在运行一个常规函数，并且算子化的Ai智能体已经有丰富的功能类型生态，那时的开发直接是用算子化的智能体进行组合（编程），形成高一层级的Ai智能体

自举的哲学意义​​：如同“用自己的大脑思考大脑如何工作，大脑自己优化设计自身”，是计算机科学中对​​自指（Self-reference）​​ 的终极实践。