对于工程技术问题的分析解决，人类可能有如下几个层次。目前，AI基本处于第3层次，符合其“有知识但缺乏头脑”的特征，实际价值有限。
第1个层次：现象观察者（缺乏基础能力）
入门级新手技术人员。仅停留在描述“症状”（e.g., 机器不转了），无因果假设，面对问题，手足无措，依赖外部指导。
第2个层次：假设生成者（基础逻辑欠缺）
能提出原因假设，但不会构造实验数据进行验证，常凭直觉“试错”。其特征是，随机性强，效率低，解决问题像“瞎猫撞上死耗子”。
第３个层次：实验执行者（综合逻辑单一）
能生成假设并直接实验验证，但忽略预判（如逻辑一致性检查），导致重复劳动和低效。具有知识储备，但思维路径线性，经验不足以优化。
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第４个层次：逻辑预筛者（初步综合）
先对假设进行逻辑符合性判断（e.g., 排除违反物理定律、现实矛盾、进一步出错的假说），再针对性构造实验。效率提升，减少无效路径。
第５个层次：迭代精炼者（动态优化）
基于每个实验结果，实时缩小范围、精选新假设，并设计更精准的“针对性实验”（e.g., 从广义测试到微观探针）。强调反馈循环，接近“科学方法”的核心。
第６个层次：系统预测者（跨域整合）
超越单一问题，能整合多学科知识预测潜在连锁效应（e.g., 在调试软件bug时，预见硬件兼容性或安全隐患）。不只解决问题，还设计“预防性方案”或“鲁棒架构”，如通过模拟多场景来避免未来故障。特色：经验转化为“模式识别”，思维从线性到网络状，效率指数级提升。
第7个层次：范式创新者（创造性重构）
面对顽固或新型问题，不满足于修复，而是重构问题本身（e.g., 从“为什么这个算法慢”转向“是否需要全新算法范式”）。涉及原创假设生成、跨界类比（如借用生物学启发工程设计），并通过“思想实验”预验证。常见于顶尖工程师/科学家，解决问题的输出往往是可复用框架或突破性发明。
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