核心观点 - AI领域两位顶尖学者Yann LeCun与Demis Hassabis就“智能的本质”展开激烈论战，核心分歧在于对“通用智能”的定义和理解，这场辩论也指向了实现AGI的不同技术路径——世界模型 [1][2][3][8][30][31][42] 关于“通用智能”的争论 - Yann LeCun的观点：认为“通用智能”是胡扯（complete BS），人类智能是高度专业化的，是为了适应现实物理世界而专门进化出的能力，并非真正通用 [3][9][13][31] - 论证1：人类在某些领域（如国际象棋）表现很差，而有些动物更强，证明人类是“专才” [10] - 论证2：人类能理解的问题局限于自身认知范围，“通用”是一种错觉 [11] - 论证3：理论上的图灵完备不等于实际通用，人脑在资源受限下解决现实问题的效率远非最优，是高度优化的结果 [34][35] - 论证4：以视觉为例，人脑能实现的布尔函数在所有可能函数中只占一个无穷小的比例，证明其高度专业化而非通用 [36][37] - Demis Hassabis的观点：认为LeCun大错特错，混淆了“通用智能”与“普适智能”的概念，坚信通用智能存在且潜力巨大 [3][15][16][31] - 论证1：大脑是宇宙中已知最精妙复杂的事物，具有极强的通用性，是通用智能可行性的存在性证明 [17][24] - 论证2：从图灵机理论看，只要给予足够时间、内存和数据，人脑及AI基础模型能够学习任何可计算内容，具有通用性核心 [18] - 论证3：人类能发明国际象棋乃至整个现代文明，展现了人脑惊人的通用潜力 [19][20] - 论证4：衡量智能的关键标准是通用性和学习能力，以“深蓝”为例，其虽擅长象棋但不会玩井字游戏，足见其死板，反衬人脑的通用 [22] 争论的实质与共识 - 分歧核心：双方承认分歧部分在于用词，LeCun反对用“通用”指代“人类水平” [32][33] - 实质差异：两人谈论的是不同问题，LeCun强调“我们是什么”（智能是高度专业化的产物），Hassabis强调“我们能成为什么”（智能具有通用潜力） [41] - 共同指向：辩论共同指向如何实现AGI这一更深层议题，答案都聚焦于“世界模型” [42] 实现AGI的路径：世界模型 - Yann LeCun的路径：即将创业，新公司名为Advanced Machine Intelligence Labs，目标估值30亿欧元（约247亿人民币），专注于世界模型 [43] - 核心理念：世界模型即认知框架，追求掌握控制理论和认知科学，关注世界的抽象表征而非像素渲染，旨在捕捉用于AI决策的世界状态 [44][45][50] - Demis Hassabis/谷歌DeepMind的路径：同样将世界模型作为重点，已推出Genie 3等模型 [46][47] - 核心理念：世界模型即模拟器，指能够理解世界运行机制中因果关系与协同效应的模型，是一种“直观物理学” [47] - 实践形式：通过构建逼真的、可交互的世界（如视频模型Genie, Veo）来检验和理解世界，视为通往AGI的关键一步 [48][49][50] 行业背景与相关动态 - 历史争论：AI领域的跃迁常伴随类似争吵，如符号主义与连接主义、端到端学习与模块化系统、开源与闭源之争等 [51] - 相关人物动态：LSTM之父Jürgen Schmidhuber指出其团队在2014年已涉猎与LeCun创业方向高度相似的世界模型技术 [51][53] - Schmidhuber被称为“成熟人工智能之父”，其发明的LSTM在ChatGPT前被称为“最具商业价值的人工智能成就” [53] - 马斯克评价Jürgen Schmidhuber为“一切的发明者” [58]