智能也有「元素周期表」：人类和细菌同一格

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：

一块石头、一只恒温器、一个细菌、一个人、一个正在调用工具的大模型智能体，还有物理学思想实验中无所不知的「拉普拉斯妖」，能否放进同一张表里比一比？

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。

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。

智能体的五种能力与强弱等级

「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：

一个系统凭什么被称为智能体？

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：

任何智能体都可以建模为一个开放的信息处理系统。

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。