核心观点 - 人工智能领域两位顶尖专家就“智能的本质”展开激烈辩论，图灵奖得主Yann LeCun认为“通用智能”是胡扯，人类智能是高度专业化的产物，而诺贝尔奖得主、谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis则认为通用智能不仅存在，且人脑是其存在性证明，双方的核心分歧部分在于对“通用”一词的定义和理解[1][6][8][13] - 尽管对智能本质的哲学观点存在分歧，但双方在实现AGI（通用人工智能）的实践路径上均将“世界模型”视为关键，但对其具体内涵和实践方向的理解存在差异：LeCun倾向于将世界模型视为用于决策的抽象认知框架，而Hassabis则更侧重于将其视为能够模拟和生成世界的“模拟器”[20][21][22] - 这场辩论反映了AI领域长期存在的根本性思辨，如符号主义与连接主义、端到端学习与模块化系统之争，这些辩论共同推动着技术发展方向的定义与演进[22] 主要人物与立场 - Yann LeCun (Meta AI科学家，图灵奖得主)：认为“通用智能”概念是“complete BS”（纯粹胡扯），主张人类智能是进化过程中为适应物理世界而形成的、高度专业化的能力，并非真正通用[6][8][14] - Demis Hassabis (谷歌DeepMind CEO，诺贝尔奖得主)：强烈反对LeCun的观点，认为其混淆了“通用智能”与“全能智能”的概念，强调人脑在理论上是近似图灵机的通用系统，并以其惊人的成就证明了通用智能的潜力[8][9][10] - Elon Musk (企业家)：在争论中表态支持Hassabis，称“Demis is right”，其立场可能受到与Hassabis的长期友谊及曾是DeepMind早期投资者的关系影响[2][4] - Jürgen Schmidhuber (LSTM之父)：在争论之外提及，其早期工作与LeCun正在创业的“世界模型”概念高度相似，并长期在AI领域进行“维权”，强调自身贡献[22][24][27] 关于智能本质的辩论要点 - LeCun的核心论证： - 人类智能是专业化的：人类在现实世界导航、社交等方面表现出色，但在国际象棋等特定领域表现不佳，甚至不如某些动物，这表明人类是“专才”而非“通才”[6] - 理论完备不等于实际通用：人脑在理论上（配合无限资源）是图灵完备的，但在资源有限的实际问题中效率极低，因此是资源约束下高度优化的专门化系统[14] - 大脑可实现的功能比例极小：以视觉为例，从100万比特输入到1比特输出的所有可能布尔函数中，人脑能实现的只占“一个无穷小的比例”，这证明大脑是高度专门化的[17][18] - Hassabis的核心论证： - 大脑具有极强的通用性：大脑是目前宇宙中已知最精妙复杂的事物，只要给予足够时间、内存和数据，就能够学习任何可计算的内容，是近似的图灵机[9] - 人类成就证明通用潜力：人类能发明国际象棋、科学乃至现代文明（如波音747），考虑到大脑本是为狩猎采集进化而来，这些成就已充分展现其惊人的通用潜力[9] - 智能的关键标准是通用性与学习能力：以1997年“深蓝”为例，其虽擅长国际象棋但不会玩简单的井字游戏，体现了非通用程序的局限性，而人类大脑则展示了通用智能的可行性[10] 实现AGI的路径与方法论 - Hassabis提出的三步方法论： - 预测为基石：智能的本质在于预测（如下一个单词或蛋白质结构），这是所有认知活动的基础形式[10] - 引入搜索与规划：AI需建立世界模型，并在此基础上在巨大组合空间中进行搜索规划以找到最优解[11] - 通向深度强化学习：结合深度学习（模式匹配）与强化学习（试错与规划），模拟大脑的神经通路与多巴胺奖励系统，实现自主进化[12] - 双方共识与分歧点： - 共识：实现AGI需要构建“世界模型”[20] - 分歧：LeCun认为世界模型应追求掌握控制理论和认知科学，关注用于决策的抽象表征，而非渲染像素；Hassabis则认为世界模型应能理解世界的因果关系与“直观物理学”，并能生成逼真世界以证明其理解[20][21][22] 行业动态与商业布局 - LeCun的创业计划：即将从Meta离职，创立名为Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs)的新公司，计划于明年一月正式亮相，目标估值30亿欧元（约247亿元人民币），专注于世界模型研发[20] - 谷歌DeepMind的进展：已于2024年8月推出新版世界模型Genie 3，并持续开发如Veo等视频模型，视可交互的世界模型为通往AGI的关键一步[21][22] - 历史技术路线之争：当前关于智能本质的争论是AI领域长期思辨的延续，历史上包括符号主义与连接主义、端到端学习与模块化系统以及当下的开源与闭源之争，这些辩论持续塑造着行业技术发展方向[22]