孫宇立用點線面建構通用AI

这段音频详细介绍了孙宇利如何将其艺术创作中的核心几何语言——“点、线、面”，转化为构建通用人工智能（AGI）的底层架构。该理论认为，智能的本质并非数据的堆砌，而是结构的稳定与平衡。

孙宇利提出，通过模拟人类婴儿认知的四个阶段（Be, Being, Belonging, Becoming），AI可以建立起一套“深层语法”。在这一过程中，点、线、面不仅是几何元素，更是代表主语、谓语和宾语的认知原子。通过应用欧拉公式（V-E+F=2）作为结构的稳定性法则，系统能够在无标签的原始数据中自主过滤噪声并形成稳定的知识模型。这种方法打破了传统AI对大数据标注的依赖，提供了一种更高效、可解释且具有本质理解能力的机器智能实现路径。它不仅是一种技术方案，更是艺术直觉与严谨数学在认知科学领域的一次深刻融合。