（掏出小本本）咱先唠唠冯·诺伊曼这尊大神。这位爷可不得了，左手玩转原子弹研发，右手发明现代计算机架构，结果1951年喝着咖啡突然一拍脑门："卧槽！生孩子这事儿不就是个自动编程系统吗？"（咖啡洒了一键盘）
您猜怎么着？他琢磨出来个惊天大秘密：每个生物体内都藏着套"乐高说明书"（DNA）+ "乐高组装机器人"（细胞工厂）。最绝的是这套系统还能自我复制——就像你买了个打印机，结果这打印机不光能打印文件，还能打印出个新的打印机！连"怎么打印打印机"的说明书都自带！（此刻生物学教授们的假发纷纷飞起）
（压低声音）更邪门的是，老冯这个脑洞开完才两年，沃森和克里克就真的在实验室发现了DNA双螺旋结构。您说这不是未卜先知是什么？这老头怕不是穿越回去的吧？
（切换频道）再说说图灵这个神人。这位二战破译密码的大佬，闲着没事就用数学公式推演毛毛虫怎么变蝴蝶。他提出细胞之间会发"微信"（化学信号），靠点赞转发量来决定谁当皮肤细胞谁当神经细胞——这不就是生物版的微信群接龙吗？（实验室小白鼠集体竖起耳朵）
（突然激动）最绝的是！这俩大神一个没碰过试管，一个没养过小白鼠，纯靠数学公式就把生命密码给破译了！现在回头看，什么基因编辑、人工生命，全是跟着他们画的图纸在搞！（CRISPR科学家们默默点赞）
（最后甩王炸）所以说啊，现在搞AI的整天吹"通用人工智能"，要我说啊——您低头看看自己的DNA，这玩意儿七十亿年前就实现AGI了好吗！（全场生物学家哭晕在厕所）
敲黑板正经总结：
1. 自然计算（Natural Computing）
计算机在人类造出"人工计算机"之前，早就存在于自然界了。
大自然本身就是个超级计算机！比如DNA存储信息、蚂蚁群体找最优路径，这些都是天然的计算过程。
理解这一点不仅能推动计算机和AI发展，还能帮我们搞懂物理规律和生命奥秘。就像发现"自然界早就发明了计算机"。
2. 神经计算（Neural Computing）
人脑是自然计算的完美范例。
现在AI用的电脑太耗电了！要是能把电脑改造成像人脑那样节能又高效（人脑功率才20瓦），AI的智商和续航都能暴涨。就像把台式机升级成生物电脑。
3. 预测智能（Predictive Intelligence）
大语言模型（比如ChatGPT）的成功揭示了智能的本质。
所有智能本质上都在干一件事——根据过去经验预测未来（包括预测自己下一步要放什么屁）。现在的AI还要分"训练"和"使用"阶段，但未来AI会像人类一样边用边学，随时升级。就像小孩长大不需要先关机装系统。
4. 通用智能（General Intelligence）
智能不一定需要生物大脑。
虽然总有人说"AI永远比不上人脑"，但现在的AI已经能在很多领域吊打人类了（比如背圆周率、下围棋）。所谓"通用人工智能"可能早就实现了，只是人类每次都耍赖改标准。就像总说机器不会创新，等AI真会了又说这不算"真正的创新"。
5. 集体智能（Collective Intelligence）
智能可以通过规模扩大来提升。
三个臭皮匠顶个诸葛亮，但得会分工合作才行！人脑神经元、AI智能体、人类社会都是这个道理。这提示我们可以搞"AI团队"——让不同AI各司其职，既省电又安全，还能避免所有AI变成一个思维。就像公司里不需要人人当CEO，AI界也该搞"职业分工"了。
总结：这五条其实在说，别老用人类的标准框定AI，大自然早就有更牛逼的计算方式。未来AI可能像生态系统一样，各种"智能物种"共同进化。