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人工智能的增长没有止境，人工智能的强大没有极限。但是，可以证明至少两个已知的限制因素——物理的海森堡不确定性原理、数学的哥德尔不完全性定理——决定了人工智能必然是无限！而有界、万能而不全能。
人类智能不擅长计算，数据驱动的开普勒范式和模型驱动的牛顿范式(鄂维南)，运行不足千年就已接近极限。人工智能面临的维数灾难，原本就是人脑自己的麻烦。但人类智能具有某种解决维数灾难的特殊算法，也即飞鸟智能。
飞鸟实验室预言：正如一切搬运都已交付蒸汽机，未来一切计算都将交付人工智能。但人类智能并不会因此而被边缘，相反，人类将从本身并不擅长的计算中解脱出来，去发展无限可能的飞鸟智能，进入一个思想大解放的时代。
模型描写随机行走的一种特例，即以比布朗运动更大的随机性，在不可预知的时刻，以不可预知的步伐，飞到不可预知的地方。 葛尔曼：研究已表明物理学、生物学、行为科学，甚至艺术与人类学都可以用种新的途径把它们联系在一起。
2008年，弗里导·戴森的演讲《飞鸟与青蛙》将数学家分为两类，“有些数学家是鸟，其他的则是青蛙。鸟朝翔在高高的天空，俯瞰延伸至遥远地平线广袤的数学远景……” 飞鸟实验室认为，这个划分不止标记数学家类型，实际描写了还原论与整体论(演生论、复杂性科学)两大科学范式。2021年，诺贝尔物理学奖授予三位研究复杂系统的科学家，“这标志着人类对世界的探索，已从还原论为主导，逐步过渡到与复杂性研究并重的新阶段。"(陈晓松)
整体论实际是千年徘徊的古老范式，它在忽视因果关系而关注关联关系方面，与人工智能的认知范式是一致的。还原论的青蛙算法依靠逻辑（归纳与推理）即可进行，整体论的飞鸟算法要想有所作为，则必须依靠大教据与大算力的支持，人工智能的兴起将为整体论的复兴提供前所未有的历史机遇，可能开启一个整体论的“大发现时代”。
关于科学研究活动的分类，唐纳德·斯托克斯《基础科学与技术创新：巴斯德象限》提出一个“应用与基础”二维模型，以“应用与基础”、“基础”两个维度定义了4个象限的研究类型，即好奇心驱动的基础研究（波尔象限）二维模型，以“应用”、应用驱动的基础研究（巴斯德象限）、应用驱动的工程研究（爱迪生象限），以及致力于技术训练与经验推广的研究（汤斯、皮特森象限）。
现在，人工智能在四个象限都表现出强大的研究能力，而且我们看不到任何限制性因素阻碍它取代应用与基础的全部研究工作。但人类智能并非多余，因为人类智能的结构内部，有一个自伽利略实验科学时代以来就被刻意排斥在科学活动之外的基本算法，包括而不限于跳跃性思维、艺术灵感、第六感直觉等等。目前还没有描述这种算法的科学语言，概指“飞鸟智能”。
与之相应地，应将应用与基础的二维模型拓展为“应用+基础+趣味”的x、y、z三维模型，定义一个独立的趣味驱动的飞鸟研究类型。由于不存在不可被数学描述的算法，所以人工智能也能学会飞鸟智能，例如高维函数的相关算法。但飞鸟智能因其非线性、反逻辑、跳跃混沌的特性，虽非人类智能之独有，也不可被人工智能所独占，更不可被人工智能所穷尽。
所有物理学家和工程师都知道，靠一张20%光速的“邮票飞船”去寻找地外文明，分明就是痴心妄想。但是，霍金在“突破摄星”计划的启动仪式上说：“什么是让人类独一无二的品质？在我看来，超越极限是我们独有的品质。今天，我们迈出了驶向宇宙的又一大步，因为我们是人类，我们的本质就是飞翔。”
应用研究以经世致用为目的，基础研究以探索本源为目的，然而，目的论是哲学而非科学，人类的存在本身并没有目的，宇宙作为一台巨大的计算机也没有目的，人类智能的根本目的就是飞，马斯克言称：“我认为未来将是一个极度繁荣的时代，一个物质极大丰富的时代。 物资和服务不会再短缺，每个人都能拥有他们想要的东西。随着人工智能和机器人的出现，商品和服务的成本将会趋近于零。”
因此，我们需要重新审视一个难以置信但本就天经地义的观念：短缺并非必然，自由即是自然。
人工智能越过奇点之后，人类智能不会式微，更不会消亡，而必将实观某种巨大的解放，从本身并不擅长的计算活动中全面解脱出来，去发展无限可能的飞鸟智能。"science，the Endless Frontier"，范内瓦·布什的格言送给人工智能；"Bird intelligence，the Endless Frontier"，新的格言留给我们自己。
