圖靈獎得主炮轟AGI是胡扯，諾獎得主回懟大錯特錯

哈嘍，大家好，今天小墨這篇評論，主要來分析兩位AI界大佬為了"通用人工智能到底存不存在"這件事公開互懟的故事。

AI圈很少見到"教父"級別的人物在公開場合直接開撕，這次真就撕起來了。

本周，Meta的首席AI科學家、圖靈獎得主楊立昆和谷歌DeepMind的創始人兼CEO、諾貝爾化學獎得主戴密斯·哈薩比斯，為了通用人工智能（AGI）到底存不存在這個問題，吵得不可開交。

事情起因是楊立昆最近的一次采訪，作為卷積神經網絡之父，他一直對"AGI"這個被硅谷過度炒作的詞匯保持警惕，這次他的表態尤為激進。楊立昆認為，所謂的"通用智能"根本就是一種偽概念。

他的理由是，人類的智能遠非我們想象中那樣通用，是高度特化的產物。從進化生物學的角度來看，人類的大腦是為了適應特定的物理環境、為了在地球上生存繁衍演化出來的。

"我們之所以會產生自己擁有'通用智能'的錯覺，完全是因為我們無法想象那些我們看不見的問題，"楊立昆犀利地指出。

換句話說，人類的智能是有邊界的，我們擅長處理視覺、語言和社交，在面對那些超出我們進化適應范圍的復雜維度時，我們依然是無能的。他斷言："通用智能這個概念完全是胡扯（BS）。"

楊立昆的潛臺詞非常明確：AI的發展不應追求一個虛無縹緲、全知全能的"神"，應該致力于構建能夠理解物理世界運作規律的"世界模型"，解決具體且復雜的問題。

他在Meta主導的AI研究方向，就是讓AI像動物一樣先學習物理常識，不需要追求在所有任務上都達到人類水平，只要在特定領域足夠強大即可。

楊立昆的這番言論顯然觸動了戴密斯·哈薩比斯的底線。作為DeepMind的掌門人，哈薩比斯的職業生涯幾乎全部建立在"解決智能，然后用它解決一切"這一宏大愿景之上。面對楊立昆的否定，哈薩比斯在社交媒體和公開回應中毫不客氣地指出了對方邏輯中的致命漏洞。

哈薩比斯的核心論點在于：楊立昆混淆了"通用智能"（General Intelligence）和"萬能智能"（Universal Intelligence）這兩個概念。"Yann在這里簡直是大錯特錯，"哈薩比斯反駁道。

他承認，根據"沒有免費的午餐"定理，在有限的資源下，任何系統必然會在某些特定任務上表現得比其他任務更好，這并不意味著"通用性"不存在。

為了佐證自己的觀點，哈薩比斯祭出了三個強有力的論據。首先，他強調大腦本身就是"通用性"的最佳證據。作為宇宙中已知最精妙的物質結構，人腦展示了驚人的適應力。

他引入了計算機科學的基石，圖靈機理論。從理論上講，只要給予足夠的時間、內存和數據，一個通用的計算架構有能力學習任何可計算的事物。人類大腦和現代AI的基礎模型，在本質上都是這種"近似圖靈機"。

最后，哈薩比斯拋出了一個極具畫面感的例子，徹底反駁了楊立昆的"特化論"。他承認人類大腦確實是為原始社會的"狩獵和采集"演化的，進化的奇跡在于，就是這個原始的生物神經網絡，最終讓我們發明了微積分、譜寫了交響樂、甚至制造出了波音747客機。

"想一想吧，從叢林狩獵到造出波音747，這種跨度本身就足以令人驚嘆，"哈薩比斯指出。如果人類智能僅僅是"特化"的，我們應該止步于制造更鋒利的長矛，不是去探索量子力學或在國際象棋上擊敗對手。這種將原始能力遷移到完全陌生領域的"泛化能力"，正是通用智能存在的鐵證。

這場大佬之間的唇槍舌劍，表面上是關于定義的爭執，實則是兩種AI發展哲學的碰撞。楊立昆代表了"實用主義"與"生物模擬"的一派。他深信AI需要像動物一樣先學習物理常識，無需追求在所有任務上都達到人類水平，只要在特定領域足夠強大即可。他的愿景更接地氣，也更強調AI作為工具的屬性。

哈薩比斯則代表了"理想主義"與"計算主義"的一派。DeepMind的AlphaGo、AlphaFold以及最新的Gemini模型，都在試圖證明一種通用的算法架構可以解決圍棋、蛋白質折疊乃至數學推理等截然不同的問題。

對他而言，承認AGI的存在，就是承認人類有能力創造出一種能像我們一樣思考、學習并解決未知問題的智能體。

有意思的是，盡管雙方言辭激烈，在某種程度上，他們都在談論同一件事的不同側面。楊立昆強調的是"智能的生物局限性"，提醒我們不要神話AI。哈薩比斯強調的是"智能的計算潛力"，鼓勵我們探索算法的邊界。

圖靈獎得主楊立昆說通用智能是"胡扯"，諾獎得主哈薩比斯回懟他"大錯特錯"。兩位AI界大佬的爭論，折射出當今AI界兩條截然不同的技術路線。

無論我們將其稱為"通用智能"還是"高級特化智能"，AI正在以超越人類生物進化的速度學習和成長。