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*基于原始电磁波的新人工智能范式是否可行？*<p>大家好，<p>我想提出一个新的理论人工智能范式，我称之为wAI（波动人工智能）。与传统的人工智能从人类可理解的数据（文本、图像、音频）中学习不同，wAI将直接从原始电磁波模式中学习。<p>其核心愿景是解锁人类感知之外的现实和信息维度。通过分析原始波动数据，wAI有可能解码动物和植物之间的交流，检测隐藏的生物信号以进行早期疾病诊断，甚至探索新的宇宙现象。这不仅仅是为了让人工智能变得更快；而是为了赋予智能一个全新的感知维度。<p>我知道这非常具有推测性。主要挑战是巨大的： * 我们如何定义从无结构波动数据中“学习”，而不依赖于预定义的人类模型？ * 我们如何大规模地收集和处理这些信息？ * 什么理论框架将支配这样的系统？<p>这更像是一个思想实验，而不是一个技术提案，我真心希望听到你们的看法。你们认为这是人工智能一个可行的未来方向，还是一个有趣但最终不可行的概念？你们看到哪些技术或哲学上的障碍？<p>期待你们的见解。