机器智能的顶层边界 - 机器间的沟通
我们知道了机器智能底层边界，我们再来看看机器智能的顶层边界，我们人类智能的顶层是协同演化，同样机器智能的顶层也是协同演化。但是复杂系统理论告诉我们任何系统的协同演化都是需要催化剂的。根据之前的分析，促成人类协同演化的重要催化剂是我们人类的语言。
对于我们人类而言，语言极大地丰富了人类的思维，拓宽了我们对世界的理解。例如：在对事物的“量”进行描述与处理的数学语言还没有诞生之前，由于人类使用的自然语言中并不包含“量”的概念，所以我们就无法认识与发现与“量”有关的知识，就不会有科学的诞生。而我们中国也正是因为在数学的引进上比西方晚了几百年，造成了曾经在科学与技术上比西方落后了几百年的时间。另外一个案例直接与机器智能有关，20世纪初随着形式语言（计算机编程语言）的诞生，又一次开拓了人类语言的使用范围，我们可以通过计算机编程语言与机器进行交流，让智能机器为我们人类服务。但是，正如之前讨论语言时阐述的，语言既丰富了我们的思维，同时又将我们的思维限定在了语言概念范围之内。
对于机器智能而言，虽然在人类的帮助下，机器能够理解与接受人类制定的多门形式化的计算机编程语言，但至今为止机器间的沟通语言恰恰又仅是通过我们人类为机器定制的形式语言，有了这一些语言（协议），机器看似能够沟通了，但根据语言决定思维的原理，这从根本上注定了机器沟通与思维只能在人类制定（限定）的语言范围之内进行，也就是说机器对信息的认识与处理水平，已经由人类的认知水平决定了。这个边界不打破。那么机器只能在人类赋予的思维空间里活动，而无法超越这个范围。
当然，人类也不是从一诞生起就拥有自己的智能语言的，语言和智慧都是在过程反馈、协同演化等高层次智能机制的引导下，不断迭代、协同发展而来。那么机器是否能在它们之间的协同演化过程中产生出由它们自己定义的机器自沟通语言（机器语言一词已经被广泛使用了，这里只能创造一个新词“机器自沟通语言”）呢？我个人觉得这是完全可能的。但这里有一个前提条件，那就是此时机器间的交流必须是要分布式，要去中心化的，各种机器间的连接结构必须是可淘汰的耗散结构。因为不是这样的形式与结构，就不可能产生优胜劣汰这一协同演化的必要机制，协同演化的效率就达不到相乘效应的指数级的增长，这样就不可能演化出机器自沟通语言体系。
机器智能要开拓更加广阔的天空，就必须突破所有沟通语言都是由人类制定的限制，而必须靠机器自身在耗散结构下的优胜劣汰来自举式地发展出机器自沟通语言，只有这样在这样的“语言”催化作用下，才会突破机器智能的顶层边界。
篇外：
有很多人告诉我ChatGPT已经非常智能化了，和它对话几乎感觉不到是和机器人对话，完全超乎之前的想象。我在试用后也完全赞成这样的判断，所以我在之前的说明中认为ChatGPT已经通过了图灵测试，具有了上世纪六十年代我们对机器智能的设定。但是如果仔细分析ChatGPT回答结果的话，就会发现ChatGPT答案都是没有灵性的机械式答案，它所能提供的答案都是网络中已经存在的信息加以处理的结果，并无任何新知。其本质还仅是有记忆的搜索引擎外加人工自然语言理解与表达系统而已。这里没有任何贬低ChatGPT的含义，不但ChatGPT是如此，现在热门的AI绘画也是如此，未来的其它智能应用如没有自己的语言、自己的思维，结果都会如此吧。因为它们还仅是搜索，匹配、堆积人类的知识，还无法自身实践探索、交互沟通，这样就不会产生新的“概念”，不会有新的发现、新的思想。
