“五年之内,AI能不能证明人类没有证明的猜想或者公式?比如三体问题、黎曼猜想或是流体力学问题。”
5月17日,中国工程院院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤透露,自己去年年底时和中国科学院外籍院士、美国国家科学院院士、知名数学家丘成桐先生就这个问题打了赌。
张亚勤认为,AI在五年之内会证明一个公式或猜想,再过五年会发明一个,不一定发明到薛定谔方程这样的,但会发明人类可能没有的。丘成桐却认为,AI还做不到。
“我儿子在微软做软件工程师,90%的代码已经是AI帮他写了。”张亚勤补充说。
坐在张亚勤旁边,一直关心自然科学公式和理论、讲了三年多物理课的搜狐董事长张朝阳也好奇:现在人工智能给出的一些结果都对,各种公式它都能写出来,但是人工智能真的理解了吗?比如,它真的知道什么是量子力学、波粒二象性吗?
张亚勤的观点是,AI不一定真理解,但是现在来看,任何有规则的、有答案的、有结构化的,人工智能都会超过人类,如下棋,编码,语言。但有一些比较模糊的东西,AI就会差一些。像波粒二象性这样的,即使AI不理解,它仍可以做出很多创新,给人类提供更多的灵感。
而在猎豹移动董事长傅盛看来,在结构化、规则化的领域,AI凭借强大的计算能力和模式识别能力,能够快速完成推理与验证。可以说在语言认知推理层面,AI已经相当强,几乎在每个领域没有明显短板。但在物理层面或者说具身层面,AI要真正实现理解还要很多年。
清华大学基础科学讲席教授、心理与认知科学系主任刘嘉预计,如果AI真的在人类未知的领域,没有借助人类过去已有的积累,天马行空地从0到1做出来东西,这就是AI真正智能诞生的时间,也就是大家所说的“理解”。
尽管对于AI未来的科学突破表示乐观,但张亚勤也提到,现在AI、人脑的区别依然很大。人类大脑经过几十万年的进化,效率十分高,比如860亿个神经元,百万亿级的突触,只有不到3斤重,消耗20瓦的能耗。再看前沿大模型,基本上万亿级的参数,需要超高的算力和能耗。如果把大脑作为一个参数权重,大模型还差100倍,整个效率和架构需要大幅度颠覆。
例如人类的记忆系统有海马体短期的定义,有大脑皮层长期记忆。“AI可以理解,定义可以不同,但是比人类还是差得挺多的。”张亚勤说,但有些地方AI比人做得好,比如固定的公式、任务、固定答案,包括智能驾驶等。此外,智能是可以重复拷贝迭代的,但是一个人教另外一个人学习,需要很长的教育过程。
而对于“奇点”何时降临,张亚勤说,过去自己特别不喜欢“通用人工智能”这个词, 因为它本身定义不太严格,后来他试图把它纳入一个规范,一是具备通用性和泛化能力,二是拥有持续学习、进化和迭代的能力,三是在绝大多数任务中超越绝大多数人类的表现。从这个角度来看,需要差不多15到20年。
其中信息智能,也就是语言、文字、视频等自然语言内容的智能,在ChatGPT出现那一刻,AI在对话方面、语音方面已经通过测试了。需要四到五年,在视频各方面达到人类的水平,五年左右可以达到信息智能的通用AGI。物理智能包括无人驾驶、机器人特别是人形机器人、无人车等,可能至少需要十年时间。更难的是生物智能,比如脑机接口,把人工智能、人的大脑、器官、人的生命体真正连在一起,整体需要15到20年时间。
谷歌将在实验室外测试AI搜索模式;消息称微软Azure平台将托管马斯克的Grok AI模型;多邻国推出148门AI生成的新语言课程。
①全球首个“AI+甲骨文”创新赛事在豫启动;②上海交大推出AI三大基金和“AI十条”;③天工Ultra研发企业:即将量产人形机器人,未来价格和小轿车差不多。
腾讯云大模型知识引擎已率先接入MCP,拓展AI应用边界;阿里通义万相开源首尾帧生视频模型。
在安全领域,深信服安全大模型可24小时不间断工作,将需要多次手动操作的安全运营工作量减少了92%。
①Meta发布人工智能新模型系列Llama 4;②微软公布基于Muse AI生成的《Quake II》游戏技术演示DEMO;③广西高速公路启用AI治理拥堵。