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極客征服AI的方式
是讓它盡情地游戲
文 | 羊羊
編輯 | 羊羊、小小樹
2024年,諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)破天荒地被授予一位AI公司老板。
你沒(méi)看錯(cuò),諾貝爾獎(jiǎng)也沒(méi)弄錯(cuò)。
這位叫戴米斯?哈薩比斯的男人,帶領(lǐng)名為DeepMind的團(tuán)隊(duì),開發(fā)出AI模型AlphaFold2,解決了困擾生物學(xué)界50年的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)難題。
獲得諾貝爾跨界授獎(jiǎng),實(shí)至名歸。
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△ 哈薩比斯獲得2024諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)
奇聞背后,有一個(gè)非常關(guān)鍵的問(wèn)題:他是怎么做到的?
在很多人在質(zhì)疑AI,至少認(rèn)定現(xiàn)階段的AI還不夠“聰明”時(shí),哈薩比斯用了什么方法,讓AI超越了世界上最頂尖的科學(xué)家?
最近,一部名為《思考之弈》(The Thinking Game)的紀(jì)錄電影選擇在油管上發(fā)布,免費(fèi)供所有人觀看。
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問(wèn)題的答案,就藏在這部電影里。
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免費(fèi)并不意味著該片“含金量低”,恰恰相反,正因?yàn)椤端伎贾摹分姓宫F(xiàn)的內(nèi)容太有價(jià)值,制片方才想用免費(fèi)的方式讓盡可能多的人看到。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),《思考之弈》講述了一群“計(jì)算機(jī)科學(xué)瘋子”如何將一個(gè)近乎狂妄的夢(mèng)想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的故事——他們想讓AI具備超越人類水平的跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)和推理能力,從而讓AI服務(wù)全人類。
這群“瘋子”的領(lǐng)頭人正是哈薩比斯,他召集了當(dāng)今世界最聰明的一群人,創(chuàng)立了DeepMind,傳奇從此開始。
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△ 哈薩比斯創(chuàng)立了AI界的傳奇公司DeepMind
電影的中文譯名《思考之弈》翻譯得頗為傳神。
首先,哈薩比斯從小就是個(gè)國(guó)際象棋神童,在研究AI前,他的超高智商在棋盤上已展現(xiàn)得淋漓盡致;另外,“對(duì)弈”也正是哈薩比斯訓(xùn)練AI的獨(dú)門秘籍。
沒(méi)錯(cuò),用下棋訓(xùn)練AI,甚至讓AI去玩游戲(哈薩比斯曾做過(guò)游戲設(shè)計(jì)師),正是這些頗具娛樂(lè)性的訓(xùn)練方式造就了超越人類的智慧。
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△ DeepMind團(tuán)隊(duì)合影,當(dāng)時(shí)他們帶著AlphaGo成功挑戰(zhàn)了圍棋國(guó)手
能想出這種訓(xùn)練方法的人,必然也是一位有趣的極客。
事實(shí)上,早在2017年,《銀翼殺手2049》上映后,哈薩比斯曾與維倫紐瓦導(dǎo)演展開跨界對(duì)談。
哈薩比斯那時(shí)坦言:
《銀翼殺手》是我一直以來(lái)最喜歡的一部電影,它深深打動(dòng)了年少時(shí)代的我,所以我才開啟了自己從事AI研究這條路。
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影迷、棋手、游戲設(shè)計(jì)師、AI工程師、科技公司老板、諾貝爾獎(jiǎng)得主……這些看似互不關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽在哈薩比斯身上得到了完美統(tǒng)一。
前不久,《時(shí)代》雜志公布2025年度人物。
今年的這份榮譽(yù)不是授予單獨(dú)一個(gè)人,而是一個(gè)群體——人工智能的締造者們(The Architects of AI)。
八位AI領(lǐng)域的領(lǐng)袖作為代表登上《時(shí)代》雜志封面,其中就包括哈薩比斯,他的旁邊是山姆·奧特曼、黃仁勛、馬斯克……
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△ 八位AI領(lǐng)域的領(lǐng)袖登上《時(shí)代》雜志封面,右三為哈薩比斯
這些當(dāng)代最偉大的頭腦里裝了些什么?真讓人好奇!
今天我就借著《思考之弈》這部電影,進(jìn)入哈薩比斯的頭腦。
里面裝著的奇思妙想,遠(yuǎn)比你想象得更加有趣。
一群“瘋子”的集結(jié):
天才少年豪賭AI創(chuàng)業(yè)
故事的主角,是一個(gè)名叫戴米斯?哈薩比斯的英國(guó)男人。
紀(jì)錄片開篇,他便坦言自己“有點(diǎn)不安分”,并宣告了一個(gè)不同尋常的人生目標(biāo)。
我的整個(gè)生命目標(biāo)就是解決通用人工智能(AGI)。并在此過(guò)程中,將AI作為終極工具,解決世界上所有最復(fù)雜的科學(xué)問(wèn)題。
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△ 故事的主角,戴米斯?哈薩比斯
哈薩比斯從小就展現(xiàn)出天才的一面。
他4歲時(shí)迷上國(guó)際象棋,6歲拿下倫敦8歲以下錦標(biāo)賽冠軍;9歲成為英國(guó)11歲以下國(guó)家象棋隊(duì)隊(duì)長(zhǎng);13歲在14歲以下組國(guó)際象棋比賽中斬獲全球第二名,達(dá)到國(guó)際象棋大師水平。
在紀(jì)錄片中,哈薩比斯回憶道,當(dāng)他一場(chǎng)接一場(chǎng)地比賽時(shí),他開始對(duì)自己的獲勝策略進(jìn)行元認(rèn)知思考:不僅僅是他的大腦,而是所有人的大腦是如何解決問(wèn)題、分析信息并幫助人們度過(guò)日常生活的?
這種對(duì)思維本質(zhì)的好奇,早早在他心中埋下了種子。
十幾歲時(shí),他癡迷于編程,并獲得了頂尖游戲公司Bullfrog的職位。
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△ 少年時(shí)代的哈薩比斯
在那里,他參與開發(fā)了模擬經(jīng)營(yíng)游戲的鼻祖《主題公園》,負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)游戲中虛擬小人的AI行為。他致力于模仿有趣的人類行為,讓模擬世界更加生動(dòng)。
例如,他設(shè)計(jì)了游客在玩完刺激的游樂(lè)設(shè)施后會(huì)嘔吐,而其他游客看到嘔吐物也會(huì)跟著不適,這就需要玩家雇傭清潔工及時(shí)清理。這種對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)和自主智能體的早期探索,為他后來(lái)的AI研究奠定了基礎(chǔ)。
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△ 哈薩比斯曾參與開發(fā)游戲《主題公園》,這段經(jīng)歷為他研究AI奠定了基礎(chǔ)
正當(dāng)這位游戲界的新星冉冉升起之時(shí),哈薩比斯卻毅然轉(zhuǎn)身扎進(jìn)劍橋大學(xué),攻讀神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位。即使游戲公司老板開出一百萬(wàn)英鎊的巨額年薪,也留不住他。
他的理由很簡(jiǎn)單,他需要從“唯一存在的智能樣本”——人類大腦中,尋找構(gòu)建AI的靈感。他相信,理解大腦是解決智能問(wèn)題的關(guān)鍵。
在21世紀(jì)初,當(dāng)“AI”在學(xué)術(shù)圈還是個(gè)近乎“尷尬的詞匯”,說(shuō)出來(lái)會(huì)被認(rèn)為“不是個(gè)嚴(yán)肅的科學(xué)家”時(shí),哈薩比斯卻堅(jiān)信這是人類最偉大的征程。
他找到了同樣癡迷于通用人工智能的伙伴謝恩?萊格,并說(shuō)服萊格,實(shí)現(xiàn)他們宏大理想的正確途徑是創(chuàng)辦一家公司,而不是留在學(xué)術(shù)界。
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△ DeepMind的另一位創(chuàng)始人謝恩?萊格
于是,在2010年,DeepMind誕生了。
他們的目標(biāo)簡(jiǎn)單而又狂妄:“建立世界上第一臺(tái)通用學(xué)習(xí)機(jī)器”,也就是AGI。這個(gè)聽起來(lái)像科幻小說(shuō)里的情節(jié),自然嚇跑了絕大多數(shù)投資者。
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△ 初創(chuàng)期的DeepMind并不被多數(shù)人理解
紀(jì)錄片中,哈薩比斯生動(dòng)地回憶起早期融資的窘境,他向投資人描繪著AI如何與大腦連接、為何時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟,對(duì)方卻只關(guān)心一個(gè)非常世俗的問(wèn)題:
你的產(chǎn)品是什么?你怎么賺錢?
這讓他哭笑不得:
你難道沒(méi)在聽我講什么嗎?
幸運(yùn)的是,在硅谷,總有愿意為瘋狂夢(mèng)想下注的人。
PayPal的聯(lián)合創(chuàng)始人彼得·蒂爾成為了他們最早的天使投資人之一。隨后,特斯拉的埃隆·馬斯克也加入了投資行列。
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△ 彼得·蒂爾(左)和埃隆·馬斯克(右)先后為哈薩比斯投資
最終,這場(chǎng)豪賭吸引了科技巨頭谷歌的關(guān)注。
2014年,谷歌在與Facebook的競(jìng)購(gòu)中勝出,以4億英鎊的價(jià)格收購(gòu)了DeepMind。這不僅是資本的勝利,更是對(duì)DeepMind愿景的最高認(rèn)可。
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△ 哈薩比斯帽子上的Noogler是谷歌內(nèi)部對(duì)新入職員工的專屬昵稱
哈薩比斯強(qiáng)調(diào),他們之所以選擇出售,是因?yàn)?strong>“沒(méi)有時(shí)間可以浪費(fèi)”,谷歌能提供他們夢(mèng)寐以求的“海量計(jì)算資源”,這將“極大地加速我們實(shí)現(xiàn)AGI的時(shí)間表”。
更重要的是,他們爭(zhēng)取到了在倫敦獨(dú)立運(yùn)營(yíng)的權(quán)利,可以專注于純粹的研究,而不必為產(chǎn)品和商業(yè)化分心。
就這樣,DeepMind有足夠的資源集結(jié)了一批世界最頂尖的科學(xué)家,哈薩比斯口中的“AI曼哈頓計(jì)劃”得以啟動(dòng)。
這群“夢(mèng)想家”在倫敦的一個(gè)“秘密地點(diǎn)”開始了長(zhǎng)達(dá)數(shù)年的“閉關(guān)修煉”。
紀(jì)錄片中,早期員工回憶道,公司最初兩年處于“完全隱身模式”,辦公室地址保密,甚至沒(méi)有網(wǎng)站。一位面試者緊張地表示,他來(lái)面試前特意給妻子發(fā)了地址,以防自己被綁架。
這支團(tuán)隊(duì)的背景、資源和使命,從一開始就注定了他們要做的,絕不是小打小鬧,而是一場(chǎng)將深刻改變世界的思維游戲。
從游戲廳到實(shí)驗(yàn)室:
獨(dú)屬AI的“思維游戲”
如何訓(xùn)練一個(gè)一無(wú)所知的“數(shù)字大腦”?
哈薩比斯給出的答案是:從游戲開始。
他認(rèn)為,游戲是訓(xùn)練AI最完美的“健身房”,因?yàn)樗鼈兲峁┝艘粋€(gè)有明確規(guī)則和目標(biāo)的受控環(huán)境。
旅程始于最簡(jiǎn)單的雅達(dá)利游戲《乓》。這是一款乒乓球游戲,游戲中,玩家的目的就是在模擬乒乓球比賽中奪取高分以擊敗電腦玩家。
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△ 雅達(dá)利游戲《乓》是一款模擬乒乓球比賽的極簡(jiǎn)風(fēng)游戲
這種嘗試初期并不順利——AI連最基本的移動(dòng)都學(xué)不會(huì),團(tuán)隊(duì)一度陷入絕望。哈薩比斯甚至對(duì)謝恩?萊格說(shuō):
也許我們從根本上就錯(cuò)了,我們連《乓》都搞不定。
他們采用了一種名為“Q-learning”的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,并將其與“深度學(xué)習(xí)”相結(jié)合,這在當(dāng)時(shí)是一個(gè)創(chuàng)舉。
AI代理被置于游戲環(huán)境中,它唯一的目標(biāo)就是最大化得分,但它不知道規(guī)則,不知道如何控制球拍,一切都得從零學(xué)起。
就在團(tuán)隊(duì)瀕臨放棄的邊緣,AI打回了第一個(gè)球。
從那一刻起,奇跡發(fā)生了。它開始得分,贏得第一局,三個(gè)月后,沒(méi)有任何人類能再打敗它。
這只是開始。
在游戲《打磚塊》中,屏幕上方排列著八排磚塊,玩家的目標(biāo)是通過(guò)反復(fù)用球拍擊打磚塊來(lái)消除它們。
AI在玩了數(shù)百局后,自行發(fā)現(xiàn)了一個(gè)連人類頂尖玩家都未曾想到的最優(yōu)策略——從側(cè)面挖通一條隧道,讓球在磚塊后方自動(dòng)反復(fù)反彈,高效地清除所有磚塊。
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△ AI在游戲《打磚塊》中發(fā)揮出了創(chuàng)造性思維
這一刻,AI展現(xiàn)的不再是模仿,而是頓悟和創(chuàng)造力。
這個(gè)過(guò)程,對(duì)于所有內(nèi)容創(chuàng)作者來(lái)說(shuō),都極具啟發(fā)性:真正的智能,源于對(duì)規(guī)則的深度理解和探索,而非簡(jiǎn)單的復(fù)刻。
DeepMind的算法最終被證明具有通用性,能夠?qū)W會(huì)在近50種不同的雅達(dá)利游戲中達(dá)到甚至超越人類水平。
隨后,DeepMind將目光投向了人類智慧的試金石——圍棋,這個(gè)“人類發(fā)明的最復(fù)雜的游戲”,其可能的變化數(shù)量比宇宙中的原子總數(shù)還要多。
他們開發(fā)的AlphaGo,通過(guò)“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”與“深度學(xué)習(xí)”相結(jié)合,先是學(xué)習(xí)了10萬(wàn)局人類高手的棋譜,然后通過(guò)數(shù)百萬(wàn)次的自我博弈進(jìn)行強(qiáng)化。
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△ AI進(jìn)行圍棋自我對(duì)弈訓(xùn)練,通過(guò)海量計(jì)算探索最優(yōu)策略
在2016年與世界冠軍李世石的世紀(jì)對(duì)決中,AlphaGo下出了震驚世界的“第37手”。
職業(yè)解說(shuō)員一致認(rèn)為,沒(méi)有任何人類棋手會(huì)選擇這一步。AlphaGo自己的分析也顯示,人類下出這一步的概率只有萬(wàn)分之一。
面對(duì)這步棋,李世石陷入長(zhǎng)達(dá)15分鐘的沉思,這在頂尖棋手對(duì)決中極為罕見。據(jù)現(xiàn)場(chǎng)報(bào)道,他甚至一度離開對(duì)局室冷靜情緒。
這一“天外飛仙”式的招式,徹底顛覆了人類數(shù)千年來(lái)對(duì)圍棋的認(rèn)知,并最終幫助AlphaGo贏得了比賽。
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△ 韓國(guó)圍棋國(guó)手李在石最終敗給了AlphaGo
紀(jì)錄片中提到一個(gè)概念——“斯普特尼克時(shí)刻”。
1957年10月4日,蘇聯(lián)成功發(fā)射人類首顆人造衛(wèi)星“斯普特尼克1號(hào)”。
當(dāng)時(shí)正處于冷戰(zhàn)時(shí)期,美國(guó)受到極大震動(dòng)。為了扭轉(zhuǎn)局面,美國(guó)后續(xù)成立了NASA,推進(jìn)水星計(jì)劃,加大科研與教育投入,進(jìn)而開啟了美蘇持續(xù)20多年的太空競(jìng)賽。
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△ 蘇聯(lián)成功發(fā)射人類首顆人造衛(wèi)星“斯普特尼克1號(hào)”,改變了歷史進(jìn)程
此后,“斯普特尼克時(shí)刻”被用來(lái)形容某個(gè)國(guó)家、行業(yè)或群體,突然意識(shí)到自身在關(guān)鍵領(lǐng)域被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手超越,由此產(chǎn)生強(qiáng)烈危機(jī)感與緊迫感,并促使其全面審視自身發(fā)展,進(jìn)而通過(guò)加大投入、調(diào)整戰(zhàn)略等方式奮起追趕的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
AlphaGo的勝利被譽(yù)為AI領(lǐng)域的“斯普特尼克時(shí)刻”。它向世界宣告,一個(gè)新時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。
但DeepMind并未止步。他們推出了更強(qiáng)大的AlphaZero,它完全拋棄了人類數(shù)據(jù),從零開始,通過(guò)自我對(duì)弈進(jìn)行學(xué)習(xí)。
紀(jì)錄片展示了其驚人的學(xué)習(xí)速度:AlphaZero早上還只會(huì)隨機(jī)亂走,到下午茶時(shí)間就達(dá)到了超人水平,到了晚飯時(shí)間,它已成為地球上最強(qiáng)的國(guó)際象棋“棋手”。它甚至發(fā)現(xiàn)了人類數(shù)百年都未曾探索過(guò)的全新攻擊風(fēng)格。
哈薩比斯興奮地說(shuō):
這甚至激勵(lì)我重新開始下棋了。
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△ 哈薩比斯(右)本就是棋界神童出身,DeepMind開發(fā)的AI繼承了他的天賦
游戲的終極目標(biāo)是現(xiàn)實(shí)世界。DeepMind接著挑戰(zhàn)了更為復(fù)雜的即時(shí)戰(zhàn)略游戲《星際爭(zhēng)霸2》。
與圍棋不同,《星際爭(zhēng)霸2》信息不完整,你無(wú)法看到對(duì)手的所有行動(dòng),決策是連續(xù)的,這更接近真實(shí)世界的復(fù)雜性。
他們開發(fā)的AlphaStar,最初連公司內(nèi)部的業(yè)余玩家都打不過(guò),但通過(guò)模仿人類玩家的“下一動(dòng)作預(yù)測(cè)”和大規(guī)模的自我博弈,它迅速進(jìn)化。
在與職業(yè)選手的對(duì)戰(zhàn)中,AlphaStar展現(xiàn)了驚人的微操和戰(zhàn)略大局觀,最終以壓倒性優(yōu)勢(shì)獲勝。
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△ AlphaStar強(qiáng)大到可以在《星際爭(zhēng)霸2》中擊敗所有人類玩家
從雅達(dá)利游戲到圍棋,再到《星際爭(zhēng)霸2》,DeepMind訓(xùn)練的AI一步步從“學(xué)徒”進(jìn)化為“宗師”,其學(xué)習(xí)和進(jìn)化速度令人嘆為觀止,也為他們進(jìn)軍科學(xué)領(lǐng)域鋪平了道路。
破解生命密碼:
“諾獎(jiǎng)”是AI的起點(diǎn)不是終點(diǎn)
哈薩比斯的夢(mèng)想始終是“AI輔助科學(xué)”。
DeepMind的下一個(gè)目標(biāo),是困擾了生物學(xué)界半個(gè)世紀(jì)的“蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題”。
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△ 蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題是困擾科學(xué)界的重大難題,DeepMind決定挑戰(zhàn)它
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),蛋白質(zhì)是生命的基石,它們的功能由其復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)決定。預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),是理解生命運(yùn)作、攻克疾病的關(guān)鍵。
然而,這個(gè)問(wèn)題極其困難,正如哈薩比斯在劍橋的同學(xué)所說(shuō),這個(gè)問(wèn)題“困擾了成千上萬(wàn)非常聰明的人”,但始終未能解決。
哈薩比斯堅(jiān)信,這個(gè)問(wèn)題需要AI幫助才能破解。為此,DeepMind組建了一支由生物學(xué)家和AI專家構(gòu)成的“攻堅(jiān)隊(duì)”,開發(fā)了名為AlphaFold的系統(tǒng)。
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△ AlphaFold重新定義了我們理解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的方法
他們的征途并非一帆風(fēng)順。在第一次參加被譽(yù)為“蛋白質(zhì)折疊界奧運(yùn)會(huì)”的CASP競(jìng)賽時(shí),盡管他們?nèi)〉昧说谝幻A(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度遠(yuǎn)未達(dá)到能被生物學(xué)家實(shí)際應(yīng)用的水平。
團(tuán)隊(duì)成員意識(shí)到,他們只是“在全世界都不擅長(zhǎng)的問(wèn)題上做到了世界最好”,離真正解決問(wèn)題還差得很遠(yuǎn)。
這讓團(tuán)隊(duì)中的一些人感到這是“一項(xiàng)愚蠢的差事”,哈薩比斯也開始反思:
也許我錯(cuò)了,也許這個(gè)問(wèn)題對(duì)于AI目前的水平來(lái)說(shuō)還是太難了。
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△ 解決蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題,可能是DeepMind面對(duì)過(guò)的最大挑戰(zhàn)
但他們沒(méi)有放棄。哈薩比斯決定“加倍下注”,組建了一支“蛋白質(zhì)折疊突擊隊(duì)”,由約翰·江珀領(lǐng)導(dǎo)。他們重構(gòu)了整個(gè)算法,將生物學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)更深地融入AI模型中。
在經(jīng)歷了又一個(gè)兩年的埋頭苦干后,新一代的AlphaFold誕生了。在2020年的CASP14競(jìng)賽中,它取得了歷史性的突破。
競(jìng)賽組織者約翰·莫爾特在發(fā)給團(tuán)隊(duì)的郵件中難掩激動(dòng):
我預(yù)計(jì)你們已經(jīng)知道,你們團(tuán)隊(duì)在CASP14中表現(xiàn)驚人,無(wú)論相對(duì)于其他團(tuán)隊(duì),還是在模型的絕對(duì)準(zhǔn)確性上。恭喜你們,這真是杰出的工作。
AlphaFold的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度達(dá)到了與實(shí)驗(yàn)室相媲美的水平,這意味著,這個(gè)困擾了科學(xué)界50年的難題,在很大程度上被解決了。
這一成就的意義是顛覆性的。2024年,哈薩比斯和江珀因此榮獲諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。
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△ 2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主(從左至右)大衛(wèi)?貝克、戴米斯?哈薩比斯、約翰?江珀,前者因“計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)”而獲獎(jiǎng),后兩位因“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)”而獲獎(jiǎng)
DeepMind的選擇更為震撼——他們決定將預(yù)測(cè)出的全部2億個(gè)已知蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),通過(guò)一個(gè)公開數(shù)據(jù)庫(kù)向全世界免費(fèi)開放。
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△ DeepMind對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)已經(jīng)開始造福人類
這相當(dāng)于為全球的生物學(xué)家和藥物研發(fā)人員提供了一份詳盡的“生命地圖”,極大地加速了從癌癥到阿爾茨海默癥等多種疾病的研究,以及疫苗和新藥的開發(fā)。
正如紀(jì)錄片中所說(shuō),這成為了“送給全人類的禮物”。
AlphaFold的成功,完美詮釋了哈薩比斯的初心:在通往AGI的路上,創(chuàng)造出能造福人類的革命性技術(shù)。
影片結(jié)尾,哈薩比斯凝視著一個(gè)由鉛筆搭建的脆弱平衡雕塑,AI告訴他,移動(dòng)任何一根,整個(gè)結(jié)構(gòu)都會(huì)崩塌。
哈薩比斯決定聽取AI的建議:
那我最好別管它了,這可能是個(gè)好主意。
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這似乎是一個(gè)隱喻:我們正處在一個(gè)由AI開啟的、充滿無(wú)限可能但又極其微妙的時(shí)刻。AI的發(fā)展已經(jīng)越過(guò)了單純模仿的階段,開始進(jìn)入與人類協(xié)同創(chuàng)造、共同探索未知的全新紀(jì)元。
我們正在見證的,或許不僅僅是工具的革新,而是一個(gè)新物種的誕生,一個(gè)將從根本上重塑科學(xué)、藝術(shù)乃至人類文明本身的“斯普特尼克時(shí)刻”。
紀(jì)錄片中,哈薩比斯用這樣一段話結(jié)尾。
通用人工智能即將到來(lái),很明顯下一代將生活在未來(lái)世界。那里的情況將截然不同,因?yàn)槿斯ぶ悄堋?/strong>
而你如果想負(fù)責(zé)任地管理它,每一刻都至關(guān)重要,這就是我一生都在等待的時(shí)刻。
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