诺奖得主哈萨比斯怒怼‘博士级AI’：当前人工智能并非博士级智能，通用智能面临挑战
（图片来自网络）
诺奖得主哈萨比斯怒怼“博士级AI”：当前人工智能并非博士级智能，通用智能面临挑战
近期，诺奖得主、谷歌DeepMind CEO哈萨比斯针对当前人工智能发展发表观点，公开表示将如今的大语言模型（LLM）称为「博士级智能」属于无稽之谈。他指出，当前的LLM虽然在特定领域展现出类似博士的能力，但从整体而言并不具备全面性和一致性，并非真正的「博士级智能」。
核心观点总结：
- 当前人工智能（如大语言模型）仅在某些领域有闪光点，但缺乏全面性和一致性，无法算作真正的博士级智能。
- 真正的通用人工智能（AGI）还需1 - 2项关键突破，距离实现大概还有5到10年的时间。
- 通用智能需在推理、一致性、持续学习等维度达到全领域博士级水平，现有AI存在低级错误等问题无法满足。
哈萨比斯以AlphaFold等混合模型为例，说明人工智能在科研领域（如蛋白质结构预测、材料设计等）已取得突破，但仍存在关键能力缺失。例如，在创造力、持续推理、跨领域迁移等方面，现有AI仍有明显不足。他强调，通用智能的构建需要「学习系统」与「定制化系统」的结合，参考AlphaGo到AlphaZero的改进方向，未来有望实现真正的通用智能。
在药物发现领域，基于AlphaFold技术的Isomorphic公司正尝试革新药物研发流程，有望将药物发现的周期从数年缩短至几周甚至几天。同时，AI在能源优化、气候变化等领域的应用潜力也被提及，但也需解决自身能源消耗等挑战。哈萨比斯认为，AI发展需脚踏实地，通用智能的实现还需时间与突破。
（声明：该内容经AI精编）
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