如果机器真的有思维的话，那么它应该首先以自己的方式“思维”。说出“有意义”的话是次要的，怎样更快的说话，哪怕是胡言乱语才是是先决条件，因为从胡言乱语到意有所指只是差一步“解释/解码”，毕竟在隐空间中发生的任何事情在表观世界看来都是不可理喻的。因此拆分这个问题——智能=抽象的符号学能力（必要条件）+被另一个自我意识承认（充分条件）。因而承载思维的能指（对机器而言是向量）如果能更快进行这种变换，就能更快的、更大规模的模拟这种差异性运动——剩下的工作就交给各行各业的“翻译”（从人类反馈强化学习对齐到拉投资的商业愿景），靠它们去俘获诸位自我意识的承认。

我们之所以能把大语言模型称作人工智能，是因为语言是人类智能的侧写。但智能指的是那种能够扬弃自身的否定性，是那种觉得自己不够而改造自身的能力，因而是实践能力，语言不过是实践移境性的转写，即把主体实践经验注册进主体间网络的工具。但是没有主体间网络的确认，主体实践经验是不成立的，因此语言本身就是实践活动得以完成的一部分。相比于具体的实践形式，语言相对而言的统一性和可操作性为智能模拟提供了蓝本，也就是说现在智能不需要像旧时代的机器一样深究专业工人的手艺（对内行而言，每种专业机器人本身都是一种智能，甚至每种专门工具本身都是一种智能，正如斧钺（王）会成为父姓秩序的图腾受到崇拜），而专注于主体间网络模拟其中能指的转换，就足以使任何主体（而不仅仅是某个专业的内行）感受到智能的涌动。但归根结底它告诉我们两件事：为了感知这种智能，必须进入这一符号网络，必须共享同一张主体间网络（正如那块沙漠石碑上的刻字的倾诉对象是一位能指人，只有它才能领略石碑上符号的智能）；为了这种智能被感知，它必须被另一个智能所承认（图灵测试，或更经典的自我意识之间的承认关系）。总之要使智能在人类的意义上被认可，就要么能直接进入人类的符号系统，要么以自然力的方式干预人类的生产生活从而间接的进入人类的符号系统。

但是在向这两个方向迈步以前，有一个先决条件，即在机器进入人类符号空间以前，它必须具备一般意义上的符号变换能力，就像所有婴儿在说话以前，它必须有胡言乱语的能力——即纯粹的符号学运动能力。用语言模型的术语来说，就是一个巨量的词表（容纳差异性的符号空间，可能的配置空间）与快速的变换能力（状态转换的动力学）。总之，这些是模拟思维运动的必要条件。