聂卫平的个人成就与时代背景 - 聂卫平于2026年1月14日逝世，享年74岁，被尊为“棋圣”，是振兴中国围棋的核心人物[2] - 1984年，中日围棋擂台赛由日本NEC公司出资举办，中国《新体育》杂志总编辑郝克强力主参赛，但当时81%的中国人认为日本队能赢，中国棋手普遍悲观[3][4] - 聂卫平1952年生于高干家庭，少年学棋，十岁获北京市和全国少年围棋赛冠军，70年代末80年代初国内大部分围棋冠军由其获得，开启“聂卫平时代”[4][5] 中日围棋擂台赛的历程与影响 - 首届中日围棋擂台赛（1985年），聂卫平连胜三位日本“超一流”棋手，助中国队夺冠，其身穿印有“中国”字样的乒乓球队服参赛[9] - 第二届擂台赛，聂卫平陷入以一敌五绝境，决赛鏖战七个半小时；第三届实现个人九连胜，助中国队三连冠[9] - 擂台赛胜利打破了日本围棋“不可战胜”的神话，与女排“五连冠”共同成为改革开放初期提振国民信心的符号[10] “棋圣”称号的社会效应与商业关联 - 1988年，国家体委授予聂卫平“棋圣”称号，其为新中国围棋史上唯一获此称号者[12] - 擂台赛胜利在全国掀起围棋热潮，湖南一围棋学校校长回忆称当时报名孩子增长了10倍[12] - 聂卫平成为企业家偶像，雷军称其围棋复盘方法塑造了商业运营思维；金立手机董事长刘立荣（业余六段）推动公司连续11年赞助中国围棋甲级联赛；段永平创办企业赞助的“霸王战”赛事，称围棋思维影响其投资决策[13][14][15] 职业生涯的遗憾与传承 - 聂卫平职业生涯最大遗憾是未获世界冠军，1989年首届应氏杯决赛在2:1领先韩国曹薰铉的情况下，因航班延误、高烧等意外以2:3落败，冠军奖金达40万美元[17][18] - 其淡出赛场后担任国家围棋队总教练等职，通过道场培养人才，其弟子常昊获应氏杯世界冠军，其道场培养出柯洁、辜梓豪等超过26位世界及全国冠军[19] 人工智能（AI）对围棋的冲击与聂卫平的看法 - 2016年，DeepMind的AlphaGo战胜韩国棋手李世石；2017年，AlphaGo 2.0（Master）网络60连胜，击败聂卫平等顶尖棋手，随后以3:0战胜世界第一柯洁[25] - AlphaGo Zero版本通过自我强化学习，以100:0战绩击败曾战胜柯洁的AlphaGo Master[25] - 聂卫平曾断言电脑不可能战胜人类，后称认知被颠覆，但也指出AI辅助训练帮助年轻棋手水平迅速提高[27] 聂卫平与时代精神的象征 - 聂卫平的胜利象征着改革开放初期中国人敢于超越的决心；后聂卫平时代，AlphaGo所代表的技术成为全国关注和追赶的焦点，奋力争先的精神得以延续[29]

人工智能发展现状与未来展望 - 人工智能浪潮被视为第四次工业革命的起点和通往通用人工智能的必由之路，但对大模型技术的质疑因高质量训练数据减少和参数扩大边际效益递减而高涨 [1] - 大模型对传统就业市场和经济生态产生实质性冲击，引发部分群体的民意反弹 [1] 宇宙演化与智能涌现理论 - 宇宙演化历史中反复出现临界密度触发复杂性级联反应的模式，这是宇宙创造智能的方式 [10] - 从原子出现到生命诞生，宇宙已经历多个复杂性级联阶段，超智能是第十一阶段 [10] - 当一类物质超过临界密度后会产生复杂性级联反应和创造脉动，这一过程基于简单原理重复，无需外界力量推动 [15] 技术奇点理论 - 技术奇点在宇宙中会持续发生，过去已经历原子出现、生命出现等多轮奇点，未来还将出现高级智能等新奇点 [16] - 当前面临的转变将是人类历史中速度最快的一次，建议每个人在手机上安装AI并互动以了解基本工作方式 [16] AI技术发展时间线预测 - 到2028年，推理式AI将能像学者一样自主构建复杂答案并不间断工作，成为AI创新者 [17] - 2028年AI可能将写书时间从一人一年缩短至半小时内，同年AI驱动机器人将被大众接受 [18][20] - 到2034年，自主AI驱动的模型与设备能进行复杂协作，技术上可实现将AI机器人送往火星建立文明 [20] - AI将在几年内实现自行定义任务，并能进行根本性自我改进和自主部署 [21] 资源创新与技术进步关系 - 人类的终极资源是头脑，随着人口增加和技术发展，获得的资源反而越来越多 [7] - 美国最常用的26种商品在1850-2018年间的时间价格下降98%，平均每20年购买同一批商品所需工作时间减半 [22] - 从石器时代至今，光的成本已便宜60万倍，这种指数性减少趋势将继续甚至加速 [23] - 核聚变实现商用供电后将提供足够全球使用的安全能源，许多其他领域效率也在提高 [23] 人工智能商业应用与投资策略 - 大语言模型商业价值有限，主要商业价值将在代理性人工智能时代通过行业落地实现 [35] - 企业应对AI影响需区分效率提升和创造性流程两类事项，采用不同方法和组织形态处理 [28] - 投资策略可包括举办内部竞赛、建立创业加速器和风险胶囊基金等方式发掘创造性可能 [28] 中国在AI发展中的优势与挑战 - 中国优势包括电力基础设施投资领先全球、数据共享规则相对宽松、STEM人才规模庞大 [33][34] - 中国在AI领域的人才体量优势显著，全球约一半STEM专业学生在中国，美国顶尖AI科学家约一半出生在中国 [34] - 中国短板主要体现在芯片技术，预计到2027年中国芯片将达到英伟达当前水平，但届时英伟达会进一步领先 [37] - 软件层面演进可能降低硬件绝对重要性，行业专家深度的大模型部署比通用基础模型更重要 [37] 大模型技术发展路径 - 大语言模型基本概念可能变化，增强记忆能力可提高自我教学效率 [38] - 通过AI自我对弈模拟可解决数据枯竭问题，Waymo公司99.9%的自动驾驶训练在仿真环境中以比现实快35000倍速度进行 [39] - 具身智能可实时学习物理世界变化，补充模型不足，跨越数据墙 [41] - 采用多模型路由体系和红队式对抗审查可解决AI自生成数据导致的偏见问题 [42] AI对社会经济的影响 - AI可能使极少数人变得极其富有，但更重要的是普通人如何应对工作岗位流失 [30] - AI为教育带来变革，使贫困地区人员也能访问优质教育资源，需要终身学习模式 [32] - 未来可能提供基础免费公共服务，如教育、医疗、交通、互联网和AI服务，基本需求将得到满足 [50] - 人类需要追寻同情心、好奇心与创造力等独特价值，在AI创造大部分GDP的世界中保持人的意义 [49]

AI领域顶尖研究者学术影响力 - Yoshua Bengio总被引次数达987,920次，其中过去5年引用量为711,796次，占比72% [5] - Geoffrey Hinton总被引次数为972,944次，其中过去5年引用量为597,571次，占比61% [2][5] - 何恺明总被引次数超过75万次，达到756,424次，其中过去5年引用量为639,760次，占比高达84.6% [31][32] - Ilya Sutskever总被引次数超过70万次，达到706,612次，其中过去5年引用量为538,943次 [34][35] 高影响力论文与学术成就 - Bengio的《Generative adversarial nets》被引104,225次，《Deep learning》被引103,249次 [1] - Hinton的《Imagenet classification with deep convolutional neural networks》被引185,004次，《Deep learning》被引103,216次 [2] - 何恺明的《Deep Residual Learning for Image Recognition》被引298,327次，《Faster R-CNN》被引97,114次 [32] - Ilya Sutskever参与的《Imagenet classification with deep convolutional neural networks》被引185,909次 [35] AI领域发展里程碑 - 2018年Bengio、Hinton和Yann LeCun共同获得图灵奖，此后Bengio的引用量开始爆发性增长 [4][6] - 2012年AlexNet在ImageNet上取得突破性成果，被视为深度学习"引爆点" [17] - 2015年Nature发表LeCun、Bengio、Hinton的综述《深度学习》，成为标准理论引用来源 [19] - 2017年Transformer提出，2018年BERT证明预训练/微调范式，推动多模态与生成式AI发展 [21] AI学术生态发展趋势 - 2010-2022年全球AI论文总量从约8.8万增长至24万+，近乎三倍增长 [26] - AI占计算机科学论文比例从2013年的21.6%升至2023年的41.8%，几乎占据半壁江山 [26] - 2024年顶会投稿量激增：ICLR 2024共7,262投稿，NeurIPS 2024总投稿17,491，CVPR 2024投稿11,532 [26] - AI论文引用爆发式增长与AI时代发展相契合，奠基者的累积引用增长加速 [23][26] 其他高影响力研究者 - Yann LeCun被引次数超过43万次 [11] - Ian Goodfellow被引超过38万次 [40] - Jeff Dean被引373,153次 [44] - 李飞飞被引322,796次 [44] - Juergen Schmidhuber被引29万+ [40] - 吴恩达被引29万+ [40][47] - Noam Shazeer被引28万+ [40][55]