人工智能模型的優化和生物智能的進化
生物智能的進化的基於基因發生的突變，基因的突變，要接受環境的優勝劣汰的考驗，只有少數的突變能勝出而存活下來，這就形成了進化，但是這個過程是需要萬年或者更久。

人工智能模型的優化有幾分相似於生物智能的進化，但是過程是需要目前不到一年或者更快，尤其在電子科技比如計算芯片，平行運算的技術不斷進步下，優化速度更快，但是這對電力能源的需求也是大幅提升，不過能源技術也在不斷進步。

人類智能是基於尚未被完全了解的複雜腦神經系統，和通達周邊的神經網路，以感知外界的信息，和控制各種內外器官。比如對四肢的控制，觸覺功能，眼耳鼻口等感知功能和和各種器官的控制。
人類透過這些功能吸取信息（也就是各種型態的數據）學習新的知識和新的能力，這個學習是不間斷的發生在每天的生活之中。

人工智能模型的優化也是用大量數據訓練模型，目前先預訓練，可能加上某種程度的閉環的環境回饋強化訓練，然後再應用，主要數據是圖片語言文字。不過在向類似人類不斷地隨時都在訓練和優化的方向進步，也就是從單純圖片辨識，大語言模型的廣泛文字學習到物理模型和世界模型更廣泛學習的演進，而且也從預訓練學習向持續訓練學演進。
由於優化速度遠遠快於人類進步，人工智能模型是可解超過人類，這當然造成人類的恐慌，因為優勝劣汰的規律會使人擔心大多數人類可能會面對被淘汰的風險。
不過人工智慧也在協助加速基因工程的發展，也許人類智慧和能力包括對抗疾病和衰老也會大幅進步，而人類的適應和新的能力可能會找到一個與人工智慧互補互助互利而不是競爭淘汰的關係，至少如何訓練人工智慧的演算法目前還是由人類智慧在設計和發展。