李飞飞对AGI与空间智能的核心观点 - 空间智能是实现通用人工智能(AGI)不可或缺的组成部分 没有空间智能 AGI就不完整 [1][4][29][33] - 3D世界建模是人工智能领域最基础且最具挑战性的问题之一 包括理解三维世界 生成三维世界 推理三维世界和在三维世界中行动 [7][8][33] - 创建超越平面像素 跨越语言障碍 真正捕捉三维世界结构和空间智能的世界模型是当前AI研究的终极目标之一 [9][33] ImageNet项目的历史意义 - ImageNet项目始于2007年 旨在通过互联网下载十亿张图片并创建视觉分类体系 为机器学习提供数据基础 [17][18] - 该项目包含14,197,122张图片和21,841个synsets索引 为计算机视觉研究建立了标准化数据集 [20] - 2012年AlexNet在ImageNet挑战赛中取得突破性进展 识别错误率从30%大幅下降 标志着数据 GPU和神经网络首次成功结合 [22][23][24] 计算机视觉的发展历程 - 从物体识别(如ImageNet解决的"识别猫或椅子")发展到场景描述 再扩展到三维世界理解 是计算机视觉研究的自然演进 [25][26][30] - 2015年左右 图像字幕生成技术取得重大突破 为后来的生成式AI发展奠定了基础 [27] - 视觉智能的进化历史长达5.4亿年 远比语言进化(3-5亿年)更复杂 这解释了为什么空间智能研究更具挑战性 [32][33] 空间智能研究的挑战 - 空间智能面临数据严重缺失的问题 与语言数据不同 三维世界的信息主要存在于人类大脑中 难以直接获取 [36] - 3D建模的数学复杂度远高于一维语言处理 需要将2D投影反向推导为3D结构 并遵守物理规律 [34][35] - 人类视觉皮层处理数据的神经元数量远超语言处理区域 这暗示了空间智能模型的架构可能需要与LLMs完全不同 [37][38] World Labs的研究方向 - 公司专注于解决空间智能这一AI领域最困难的问题 正在构建能够输出3D世界的基础模型 [31][40][41] - 研究团队由多位顶尖专家组成 包括Pulsar创造者 Justin Johnson和Nerf作者等 [34] - 应用场景涵盖设计 建筑 游戏开发 机器人学习以及元宇宙内容生成等多个领域 [41][42][44] 行业研究方法论 - 数据驱动方法需要与高质量数据并重 避免"输入垃圾输出垃圾"的问题 [73] - 鼓励跨学科研究 特别是在科学发现领域与AI的结合 [60] - 小数据研究和理论突破是学术界在资源受限情况下的重要方向 [61][62]