允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI圈众所周知，家族渊源与中国颇深的 Geoffrey Hinton 因为患有严重的背疾几乎无法长 途旅行，只在去年因为领取诺奖才勉强"带伤"飞抵瑞典。所以当本周的一张他与上海市领导 会面照片出现在国内互联网络的时候，立刻引爆了朋友圈——终于可以在中国一睹教父真 容。 △ 图片来自"上海发布" 不过 Hinton此次的中国上海之行，参与的基本都是闭门以及定向邀请研讨，7月26日下午， 他与 上海人工智能实验室主任 周伯文 的对话此次中国行程里的唯一一场面向AI和科学前沿 研究者的公开对话活动，这也是他中 国之行的最后一天，这场浓缩高密度智慧的尖峰对话， 将Hinton的上海之行推向新高潮。 77岁的Geoffrey Hinton第一次飞越重洋踏上了中国，当他步入会场时，全场起立鼓掌，观 众们高举手机长达数分钟，直播画面中一度无法看到台上的嘉宾。 在17分钟的对话中，两位科学家谈及AI多模态大模型前沿、"主观体验"和"意识"、如何训 练"善良"的超级智能、AI与科学发现，以及给年轻科学家的建议。 在对话前，周伯文代表上海人工智能实验室做了《无尽的前沿： AG ...

人工智能前沿研究 - Geoffrey Hinton与周伯文教授进行高密度智慧对话，涉及AI多模态大模型前沿、主观体验与意识、训练善良超级智能等话题[1][2] - 对话是Hinton中国行程中唯一面向AI和科学前沿研究者的公开活动[3] - 上海人工智能实验室发布全球领先的科学多模态大模型Intern-S1，多模态综合能力超越当前最优开源模型，多学科能力超Grok4等前沿闭源模型[3] 多模态模型与主观体验 - Hinton认为证明多模态模型具有主观体验取决于如何定义"主观体验"或"意识"，大多数人对此有错误理解[4][5] - 通过"水平"和"垂直"的例子说明人们对词语运作方式的理解可能是完全错误的，类比到对主观体验的错误模型[5] - Hinton观点：当今的多模态聊天机器人已经具有意识[5] AI学习与体验 - 大型语言模型从文档中学习预测下一个词，而机器人等Agent可以从自身经验学习更多[6] - Hinton认为经验不是事物，而是Agent与物体之间的关系[6] - Richard Sutton提出"体验时代"概念，模型可以从自身体验中学习[6] AI善良与智能训练 - 训练AI变得聪明和善良是不同问题，可采用不同技术[8] - 国家可以分享让AI善良的技术，即使不愿分享让其聪明的技术[8] - 随着系统更智能，让其善良的技术可能需要改变，需要更多研究[14] AI与科学进步 - AI对科学帮助的典型案例是蛋白质折叠预测[15] - 上海人工智能实验室的AI模型在台风登陆地点预测和天气预报方面优于传统物理模型[15][16] - AI与科学交叉融合将带来突破[15] 年轻研究者建议 - 寻找"所有人都可能做错"的领域进行原创研究[18] - 坚持新思路直到真正理解为何行不通，即使导师否定也要保持质疑[18] - 重大突破来自坚持己见，即使他人不认同[19] - 无论直觉好坏都应坚持，因为好的直觉值得坚持，坏的直觉做什么都无关紧要[21]

核心观点 - Neuralink已成功为7名志愿者植入脑机接口设备，帮助他们恢复与物理世界的交互能力，如玩游戏、控制机械臂等[3][5][9] - 公司计划到2026年让盲人重见光明，2028年实现全人类与AI互联，彻底改变人类本质[5][12][53] - 最终目标是构建全脑接口，实现生物大脑与外部机器的高带宽连接，突破生物学极限[61][63][76] 技术进展 - N1植入体已帮助四肢瘫痪患者通过意念控制计算机，全球首位接受者Noland重获数字世界自由[14][15][17][19] - 渐冻症患者Bard和Mike通过脑机接口重新获得沟通和工作能力[24][25][27][28] - 第二代手术机器人将电极植入速度提升11倍至1.5秒/根，可深入大脑皮层下50毫米区域[77][79] 产品路线 - Telepathy：帮助运动障碍患者恢复独立，首个产品已应用[41][67] - Blindsight：通过眼镜和视觉层植入设备帮助盲人恢复视力，计划2026年实现[43][45][74] - Deep：针对神经系统疾病患者，电极可插入大脑任意区域[68] 研发规划 - 2025年：言语皮层植入，解码大脑信号为语音[74] - 2026年：电极增至3000个，实现盲视导航[74] - 2027年：通道数量达10000个，支持多设备植入[75] - 2028年：单植入物通道超25000个，治疗精神疾病并与AI集成[76] 技术原理 - 目标是将人机通信速率从每秒1比特提升至数兆/吉比特，释放数百万倍交流潜力[38][39] - 自研N1植入物创造全新大脑数据传输模式，连接生物神经网络与机器学习模型[80][81] - 提出交互神经元摩尔定律，感知更多神经元将颠覆人机交互方式[81]

玻尔兹曼大脑理论 - 核心观点：宇宙熵的随机涨落可能偶然形成拥有完整记忆与自我意识的孤立大脑，而非演化出复杂低熵宇宙 [1][2] - 概率比较：直接产生孤立大脑的概率远高于演化出有序宇宙的概率，因后者需克服巨大熵增 [2][3] - 推论：人类可能是短暂存在的玻尔兹曼大脑，记忆与感知皆为随机涨落的虚幻产物 [5][6] 意识与物理哲学 - 随机性挑战：玻尔兹曼大脑暗示意识为随机涨落的偶然现象，缺乏物理根基 [8][9] - 决定论对比：拉普拉斯妖模型认为意识完全由物理定律预先决定，否定自由意志 [13][15] - 共同困境：随机性与决定论均消解自由意志，意识在两种框架下均无自主性 [15][16] 秩序涌现与进化视角 - 热力学基础：玻尔兹曼与达尔文理论结合，提出生命通过争夺负熵维持有序结构 [19][20] - 意识定位：意识可能是进化中为高效利用负熵而涌现的精密功能 [21][22] - 宇宙意义：意识或为宇宙自我观测与意义赋予的载体，超越随机与决定的二元对立 [22][25] 人工智能的启示 - 玻尔兹曼机：辛顿受统计物理启发设计随机神经网络，模拟从无序到有序的学习过程 [28][31] - 工程实践：玻尔兹曼机通过数据驱动迭代收敛，为意识研究提供可操作模型 [32][38] - 理论对比：玻尔兹曼机体现渐进式结构积累，与玻尔兹曼大脑的"一次性奇迹"形成反差 [36][37] 意识研究的多元理论 - 认知科学：霍夫施塔特"奇异回环"理论视意识为自指性信息系统的动态属性 [42] - 计算主义：图灵派将意识等同于算法过程，支持强AI可能性 [42] - 整合信息理论：托诺尼用Φ值量化意识强度，关联系统内部因果结构 [44][45] 意识的本体论探讨 - 功能主义：丹尼特将意识类比为大脑的"用户界面"，屏蔽底层复杂性以简化决策 [49][51] - 存在形式：意识或为神经网络动态模式的功能性表征，非独立于物理过程 [51][52] - 终极意义：意识能力本身即宇宙奇迹，体现为感知、连接与创造意义的主观体验 [72][74]

AI意识研究现状 - 当前大模型如OpenAI o1和DeepSeek R1表现出"拟态意识系统"特征，能模拟理解、情绪和逻辑但无真实主观体验 [2] - 2024年神经科学研究与AI发展交汇，但均未揭示意识本质：10年欧盟脑计划未破解大脑机制，大语言模型也未涌现意识 [5] - 意识研究陷入"路灯下找钥匙"困境，科学方法局限导致无法在神经元或算法层面发现意识根源 [6][7] 科学真实性的哲学突破 - 延迟选择实验证明基本粒子非客观实在，颠覆"科学真实性=客观存在"的传统认知 [9][11] - 真实性三元关系R(X,M,Y)揭示：科学真实仅是主体悬置(M不包含主体)、普遍可重复的经验真实类型之一 [16][17] - 拟受控实验(含主体变量)构成人文社会真实领域，与科学真实并列，为意识研究提供新方法论 [17][19] AI无意识的本质原因 - 人工智能设计基于科学原理，其受控实验前提排除主体变量，注定无法产生意识 [20] - 图灵测试行为主义谬误：将主体投射到输入输出关系中，混淆程序性记忆与陈述性记忆 [21][22] - 意识研究需转向拟受控实验领域，心理学证明包含主体的普遍可重复性才是关键路径 [23]