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　　在婴儿九个月大时，一场深刻的变革正在摇篮中悄然酝酿。美国发展心理学家迈克尔·托马塞洛（Michael Tomasello）将这一个关键节点称为人类认知发展的“九月革命”，它标志着婴儿从孤立的个体走向共享的心智，具备了成为文化学习者的基本条件。我们将这一过程称作“九月蜕变”，因为它不仅体现了生理成长，更是一次认知结构的重组。当人工智能正试图跨越从“工具”到“伙伴”的鸿沟时，摇篮中的秘密也许能为我们提供重要启示。

　　一、“九月蜕变”与“认知大爆发”

　　人类认知发展的“九月蜕变”主要体现在共同注意、意图理解、指点行为与模仿行为四个方面。这些能力的萌芽，就像心智发展中的四根支柱，为婴儿搭建起通往语言、文化与社会生活的桥梁。

　　共同注意：从“我和你”到“我们和世界”。共同注意指两个人同时将注意力聚焦在同一个外部目标上，并意识到彼此都在关注它。这看似简单，但却是人类心智发展中的里程碑。正因如此，婴儿开始意识到另一个人的目光和心智，并逐渐建立起“我们一起在看”的心理通道。在婴儿、家长与世界的三元互动中，通过对共同注意关系的理解，婴儿同样可以成为交际链条的主导者。他们会根据自己的交际意图，主动吸引他人的注意，并观察对方的反馈。这也进一步使语言学习成为可能。通过三元互动，婴儿可以逐渐学会将他们听到的声音与同时看到的事物关联起来，进而建立声音模式、信息结构与现实意义之间的对应关系。共同注意提供了语言系统的坐标系，构建了“形式—结构—意义”的三维地图。

　　意图理解：行为背后的“小侦探”。婴儿逐渐明白，一个人做出某个动作，不只是身体的物理运动，更是出于心理目标的驱动。此时的婴儿不再只是观察者，而开始主动尝试理解他人行为背后的意图。意图理解奠定了社会互动的基础。突破对行为的简单模仿，使婴儿开始成为一个能揣摩他人、预测行动、参与协作的社会成员。与此同时，婴儿还会积极从语音线索中捕捉规律。例如，通过韵律特征来区分说话者的意图，将降调理解为默认配置，而将非降调（如高调或升调）理解为可以引起注意的手段。

　　指点行为：摇篮里的“第一句话”。伴随主观意识的萌芽，婴儿开始用手指指向物体，同时还会伴随眼神交互或咿呀的“话语”。这种“指点”行为不仅限于索取东西的“命令性指点”，他们还会指向感兴趣的物体，希望大人同他们一起关注，这是一种“宣告性指点”。这些指点行为是婴儿早期交流的重要方式，而当大人忽视他们的指点时，他们会用自己的方式吸引大人的注意，显示出对交流互动的期待。指点是心智透明化的第一步，是语言背后的社会性动力在现实中的体现。

　　模仿行为：社交游戏的开端。模仿，是婴儿学习社会行为的法宝。通过模仿，婴儿不只是复刻动作，而是在“扮演”对方的心智。幽默，这一高级社交能力得以在模仿中萌发。婴儿会开始做鬼脸，会假装做大人不让做的事情以逗引大人。这种“有心智的模仿”标志着婴儿进入了社会性学习的轨道。模仿不只是学习行为，更是进入文化的钥匙。在一次次你做我学的互动中，婴儿逐渐掌握了社会习俗、交际规则和行为规范。同时，这也为语言发展早期阶段的“模仿发音”行为打下了基础。

　　二、探索人工智能的路径与思辨

　　观察当下AI领域的主要探索方向，有两条截然不同的路径：一条注重输出表现，重视最优解的判定链条；另一条则关注过程模拟，试图还原智能的生成逻辑。哪一条路径更有希望通向真正的智能？答案或许就隐藏在婴儿那场九个月左右悄然爆发的深刻变革之中。

　　人工智能技术的主流发展路径之一，是建立在大规模数据训练基础之上的黑箱式方法。这种方法关注输入和输出之间的映射关系，目的在于寻求获取最优解的最佳路径，而不考虑中间过程的可解释性与机制建构。依此构建的大语言模型，能够在众多任务中展现出接近人类水平的语言生成能力。然而，模型内部却并不真正理解语言的意义，也不具备稳定的世界知识结构。这种形式的智能，只是对表面模式的高效提取和重组，而非源于内部认知系统的主动建构。

　　黑箱路径的成功，容易让人产生错觉：只要系统能够模拟出人的行为输出，就可以认定它拥有了人的智能。被誉为“人工智能教父”的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）认为，既然大语言模型能够完成许多复杂任务，我们就无需过多关注其内部机制，甚至可以将模型本身视作一种全新的认知体系。与黑箱路径相对的，是一种强调过程建构和认知模拟的发展思路。这条路径认为，真正的人类智能，不仅仅体现在输入与输出的对应关系上，更蕴含于中间复杂而动态的信息加工过程之中。Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）认为，人工智能如果想达到动物乃至人类的智慧水平，就必须学习婴儿认知世界的方式，包括自主探索、动机驱动、因果推理、跨模态整合等多种机制。

　　“九月蜕变”揭示的不是经验驱动下行为技能的简单积累，而是内在机制推动的认知架构的系统性重组。人工智能的发展，不仅需要学习“结果”，更要学习“过程”；不仅要模仿表象，更要内化机制。这种路径虽然发展更慢、实现更难，但它所指向的，或许才是更接近人类认知本质的智能形态。

　　三、破解摇篮镜像下的智能密码

　　“九月蜕变”是人类智能真正启动的关键时刻，它不仅揭示了人类认知发展的基本逻辑，也为人工智能的未来提供了重要的理论参照。回顾婴儿智能的萌芽过程，具有三点核心启示。

　　首先，本质突破不是量的堆积，而是质的转变。真正意义上的智能飞跃，并不是因为婴儿接收了bet188体育官网_188比分直播【首页】的信息输入，而是因为其认知机制本身发生了结构性的变化。人类智能的根本特征不是信息处理本身，而是对他人意图、关注与情感状态的感知和理解。因此，AI系统仅仅复现人类的语言形式或行为表征还远远不够，真正的智能需要在交互中推断、理解甚至预期他人的意图。实现智能突破，并不会单纯依赖模型规模的扩展或训练数据量的增长，更关键的是系统内部触发的认知变革，以及信息整合和意义建构的机制。

　　“多模态融合”是人类认知世界的天然特性，但对于AI来说，整合语音、图像、动作等多模态信息，不仅需要同步算法，更重要的是形成对“哪类信息该与哪类信息同步”的感知偏好和推理能力。AI想要提升智能，就必须具备在互动中理解心智的能力，例如利用副语言信息等多模态特征捕捉社交情境、识别言语意图、理解情感态度，而不仅仅局限于解读文字的表面含义。

　　其次，智能的关键在于主动建构，而非被动响应。婴儿从一个依赖外界刺激作出反应的客体转变为一个能主动参与社会互动的主体，使学习成为一种主动建构过程。他们通过注视、声音、手势等方式，吸引他人的注意，分享自己的兴趣和体验。这种主动性标志着婴儿学习模式和交互方式的转变。

　　被动响应型系统，只是在已有信息上做匹配和优化；而主动建构型系统，则需要不断生成新的交互机会、创造新的信息链接。AI系统不能局限于根据输入给出最优回应，更要能够在交互中提出问题、引发探索、表达意图、建构新解，以实现从“感知—反应”系统向“交互—建构”系统的跃迁。

　　最后，从“黑箱”到“过程”，智能需要可解释性和演化性。婴儿的认知发展是一个连续展开、不断调整和重塑的过程，而不是一次性完成的结果拟合。“九月蜕变”展现了人类智能演化的过程性特征，新的能力不是直接“获得”的，而是在与环境和他人持续的互动中自我组织、自发生成的。

　　当前，大多数人工智能系统bet188体育官网_188比分直播【首页】依赖的是结果导向的优化。然而，真正有生命力的智能，不是单纯的“输入—输出”拟合，而是需要经历一个动态演化的学习过程。系统内部需要存在可以持续调整、不断丰富的表征体系；外部环境则提供多样化、可塑性的交互机会。两者相互作用，智能才得以真正形成和成长。从婴儿的“九月蜕变”中可以看出，真正类人的人工智能，必须经历从孤立信息处理到社会认知理解、从单向输入到双向建构的认知飞跃。在未来，AI系统可能不仅仅是人类指令的执行者，还会成为能够理解人类意图、共同建构知识、参与社会互动的协作者。面对人口老龄化、教育资源不均、乡村振兴等重大社会问题，基于“九月蜕变”设计的社会型智能系统，或将成为破解未来挑战的重要力量。随着人工智能沿着婴儿认知发展的轨迹逼近类人智能，bet188体育官网_188比分直播【首页】：机器意图、情感理解与社会参与的伦理问题将日益凸显。真正的心智意味着责任的诞生，我们必须重新界定智能体的社会地位与边界。未来，如何在推动智能成长与守护伦理底线之间取得平衡，将成为人工智能发展不可回避的挑战。理解婴儿“九月蜕变”的智慧，不仅是技术创新的钥匙，更是智能时代中维系人文关怀与责任意识的灯塔。

　　[ 本文系中国社会科学院语言学重点实验室（2024SYZH001）阶段性成果 ]

原文刊于“中国社会科学报”（2025年7月1日）