为了让同学们了解人工智能如何做几何证明，王晓茹先讲解了人类证明一个定理的过程。"一般来说， 我们首先要明确定理的基本假设，然后基于这些假设推导出一些中间结果，再基于这些结果往前推导， 直到推出要证明的结论。这一证明方式是通用的，只不过头脑聪明的同学会选择更有希望的方向去推 导。" 而计算机完全可以模仿这种技能，从最初的假设一点点得出结论。"它可能智商很低，没有任何技巧可 言，但是它的速度非常快。"王晓茹告诉同学们，基于此，人们提出了很多新方法和新思路。 "在之前的一次讲座中，有个同学问我什么时候能获图灵奖？我思考了一下，回答他'我还年轻，我会继 续努力'。现在我把这句话也送给大家。"课堂最后，王晓茹勉励同学们在人工智能的道路上不断钻研。 作为2025年弘扬科学家精神系列活动之一，本次活动由北京市科技教育中心（北京市科学技术协会党 校）在北京市科学技术协会的指导下联合北京市石景山区科学技术协会共同开展，北京市石景山区八宝 山街道办事处和北京市黄庄职业高中大力支持。未来，市科协党校将持续深化科学家精神宣传教育，引 导广大青少年走近科学家、理解科学事业，为培育具备科学素养与家国情怀的时代新人，为服务北京国 际科技创 ...

公司核心战略 - OpenAI确立三大核心目标：成为个人AI订阅服务、构建大规模基础设施、最终实现对人类真正有用的AGI [4] - 公司战略已转变为垂直整合模式，认为为实现AGI使命必须比原先想象中做更多事情，并引用iPhone作为成功垂直整合案例 [8][9] - 在资源分配上，当存在资源限制时，GPU将优先分配给研究而非产品支持，基于构建AGI的终极目标研究享有最高优先权 [33][34] 技术发展路径与AGI展望 - Sora项目表面与AGI不直接相关，但公司认为构建真正出色的世界模型对AGI的重要性将超出人们想象 [11] - 推出Sora的理由包括：制作优秀产品获得用户喜爱、让社会提前适应视频模型、视频比文本有更多情感共鸣、帮助推进AGI研究以及增加乐趣和喜悦 [16] - 未来人机交互界面将包括实时渲染视频的世界模型和新型环境感知硬件设备 [19] - 个人认为图灵测试的等价物是AI能够进行科学研究，并预测两年内模型将承担更多科学工作并做出重要发现 [21][22] 基础设施与行业合作 - 公司决定进行非常激进的基础设施押注，因对研究路线图和经济价值从未如此自信，需要整个行业佼佼者的支持 [29] - 公司将与众多伙伴合作，涉及从电子级别到模型分发的所有环节，未来几个月预计有更多动作 [30] - 若对模型能力发展的预测正确，规模扩展的上限离当前位置还非常遥远，但若只有今天模型则不会如此激进 [31][32] 行业宏观观点 - 能源是AI最大的瓶颈之一，历史上更便宜充足的能源是提高人类生活质量最有影响力的事情 [44] - 批评西方长期排斥核能是令人难以置信的愚蠢决定，其推广速度取决于是否具有完全压倒性的经济优势 [44] - 认为AGI的到来是连续性的过程，而非奇点大爆炸 [44] - 深度学习是一个持续给予奇迹的技术，公司能够用当前技术制造出能够找出下一个突破的东西 [24][27]

对话核心观点 - 奥特曼与戴维・多伊奇就AI能否发展为具备意识的超级智能展开讨论，奥特曼以假设的GPT-8为例，认为其若能解决量子引力问题并解释其思考过程，则应被视为具备高级智能 [1][14] - 戴维・多伊奇最初认为AI无法发展为超级智能，但被ChatGPT的对话能力所改变观点，并指出判断智能的关键在于能否提供“过程故事”，并最终认同奥特曼的GPT-8假设场景 [7][14] - 双方讨论凸显AGI定义标准模糊且目标不断变化，缺乏明确的衡量基准 [3][9][10] 奥特曼的观点 - 奥特曼高度评价戴维・多伊奇的著作《无穷的开始》，认为其乐观阐述了在AI世界中人类依然有无限价值与探索空间 [5] - 奥特曼认为AI有可能发展成具备意识的超级智能，并以GPT-8假设案例进行论证：若GPT-8能解决量子引力问题并讲述其思考过程，则应被认可 [1][14] 戴维・多伊奇的观点 - 戴维・多伊奇曾认为AI无法发展为超级智能，但ChatGPT的出现改变其观点，承认其在广泛主题下进行开放式对话的能力 [7][8] - 他强调现有AI系统缺乏“解释性创造力”，真正的通用智能需具备主动选择动机的能力，而非机械响应提示 [10][11] - 他指出图灵测试并非AGI基准，判断智能的关键在于能否提供如爱因斯坦发现相对论般的“过程故事” [9][13][14] 行业技术讨论 - 对话触及AGI衡量标准的核心难题，即缺乏测试基准来区分机器输出与真正的创造性智能 [9][10][12] - 戴维・多伊奇作为量子计算奠基人，其理论框架为量子计算机发展奠定数学基础，并证明量子算法的指数级加速效应 [15][17]

核心观点 - 萨姆·奥特曼与戴维·多伊奇就“AI能否发展为具备意识的超级智能”展开对话，奥特曼以未来GPT-8可能解决量子引力问题并解释其思考过程为例，论证AI具备超级智能的可能性 [1][8][22] - 戴维·多伊奇最初认为AI无法发展为具备意识的超级智能，但被奥特曼的GPT-8假设说服，认为如果AI能提供解决复杂问题（如量子引力）的“过程故事”，则可被视为具备解释性创造力 [1][11][12][22] 奥特曼的观点 - 奥特曼极度乐观地认为，即使在AI世界里，人类依然永远不会缺少可以做的事、可以发挥价值的方式、可以解决的问题和可以探索的未知 [6] - 奥特曼认为AI有可能发展成具备意识的超级智能，并以GPT-8为例，假设其能搞懂量子引力并讲述如何做到，以此论证AI的超级智能潜力 [1][8][22] 戴维·多伊奇的观点 - 戴维·多伊奇最初认为AI不会发展成为具备意识的超级智能，并指出现有系统（如ChatGPT）的能力是知识的副产物，而非真正的AGI [11][12][13] - 多伊奇强调“解释性创造力”和“过程故事”是判断智能的关键，认为真正通用的智能需具备主动选择动机的能力，而非机械输出 [18][19][21] - 多伊奇被奥特曼的GPT-8假设说服，认为如果AI能提供类似爱因斯坦发现相对论那样的“过程故事”，则可被视为具备超级智能 [22] 对话背景与影响 - 对话围绕AGI定义标准模糊、目标不断变化展开，引发网友讨论，有人认为AGI无法衡量，目标已转向ASI（超级人工智能） [3] - 多伊奇是量子计算奠基人，曾提出量子图灵机理论框架和Deutsch-Jozsa算法，为量子计算机发展奠定数学基础 [23][24][26]

人工智能的起源与图灵测试 - "人工智能"一词于1956年达特茅斯学院研讨会正式提出，但学术奠基可追溯至图灵1950年提出的"图灵测试"[1] - 图灵测试通过人机对话判断机器是否具备人类思考能力，核心设计为黑箱隔离测试环境，仅评估输入输出结果[3][5] - 测试标准存在主观性缺陷：33%人类应答率即被视为通过（2014年Eugene Goostman案例），但未形成科学共识[7] 人工智能的科学性争议 - 图灵论文存在科学规范问题：将神经细胞与计算机部件速度类比（声称计算机快1000倍）缺乏实证依据[8][9] - 行业普遍存在非科学方法论：欧盟"蓝脑计划"（2005-2016）因脑模拟假设不成立而失败，耗资超10年研发周期[12][13] - 术语滥用现象突出："摩尔定律"（非科学定律）、"尺度定律"（参数规模决定性能）等概念被包装为科学原理[15][16] 技术发展现状与挑战 - 当前AI仍属"现代工匠技艺"：依赖暴力计算（参数规模达万亿级）而非科学理论驱动，但应用范围持续扩展[19][20] - 关键瓶颈在于认知科学：人类自我意识机制未解（如神经元工作原理），导致类脑计算缺乏可靠理论基础[11][12] - 商业化加速概念炒作："涌现"等术语被滥用为技术突破的伪科学解释，资本推动夸大宣传[17][18] 行业方法论批判 - 德雷弗斯1965年报告指出：AI发展类似炼金术，需建立化学级基础理论而非表面突破[18][19] - 学术研究存在三大误区：将想象类比作为论证依据（如脑模拟）、虚构概念包装（如数据科学）、混淆技术表现与智能本质[10][16][17] - 技术有效性不依赖科学理论：AI在图像识别等领域准确率超95%，但底层仍无统一智能理论框架[20][21]

美股市场表现 - 美股整体暴跌，其中与进出口相关的硬件公司受影响最严重 [1] - 苹果股价下跌9.25%，台积电下跌7.63% [1] - 微软仅下跌2.3%，表现相对抗跌，可能因市场认为软件行业受影响较小 [1] - 亚马逊暴跌9%，可能因其电商业务受关税影响较大 [1] 中概股表现 - 中概股表现强劲，腾讯ADR上涨 [1] - 港股大跌的股票在美股市场反而上涨 [1] - A股成为全球唯一外资资金流入的市场 [2] 行业表现差异 - 硬件行业受冲击明显，软件行业相对抗跌 [1] - 微软的云基础设施采购可能来自墨西哥而非台湾，规避了高关税影响 [1] - 黄金市场表现疲软，与中概股形成鲜明对比 [2]

关税影响 - 关税政策导致纳斯达克指数期货下跌 [1] AI技术进展 - AI通过图灵测试，技术成熟度显著提升 [1] - AI技术进步可能加速行业裁员进程 [1]