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万围观。他认为 LeCun 混淆「通用智能」和「普适智能」。虽然「天下没有免费的午餐」没有算法能完美解决所有问题但人类大脑和 AI 基础模型近似于图灵机。只要给够时间、内存和数据理论上啥都能学。最精彩的是他对「下棋」的回应人类大脑的出厂设置明明是为了在大草原上「采集和狩猎」的结果我们用这套硬件不仅发明了国际象棋还造出了波音 747。这难道还不算「通用」得令人惊叹吗以下是 Hassabis 的原话Yann 在这一点上完全错了他混淆了通用智能general intelligence与普适智能universal intelligence。大脑是我们目前在宇宙中已知的最精妙、最复杂的现象而且它们实际上具有极高的通用性。显然人们无法绕过无免费午餐定理因此在一个实际且有限的系统中针对正在学习的目标分布总是必须存在一定程度的专业化。但关于通用性的重点在于从理论上讲在图灵机的意义上这样一个通用系统的架构只要给予足够的时间和内存以及数据就能够学习任何可计算的事物。而人类大脑以及 AI 基础模型都是近似的图灵机。最后关于 Yann 对国际象棋选手的评论人类最初能发明国际象棋以及现代文明的所有其他方面从科学到波音 747这本身就令人惊叹更不用说像 Magnus 这样的人能达到如此辉煌的水平了。他可能不是严格意义上的最优解毕竟他的记忆有限决策时间也有限但考虑到我们的大脑原本是为了狩猎采集而进化的他和我们所能做到的事情简直不可思议。许多人同意 Hassabis 的观点认为人类大脑的适应性和创造力证明其通用性。也有许多中立的讨论。LeCun 本人也很快回复了 Hassabis。LeCun 并没有退让他认为这不仅是词汇定义的问题更是数学事实理论上可行不代表实际上有意义。就像视神经传递的信息量是巨大的能在这么庞大的数据里找到规律人类能理解的那一小部分世界在数学概率上简直微乎其微。比起惊叹于人类「能造波音 747」LeCun 更倾向于感叹人类「居然能在充满随机熵的宇宙里理解这么一点点东西」这才是奇迹但这依然改变不了我们高度「专用」的本质。以下是 LeCun 的原话我认为分歧主要在于词汇的定义。我反对使用「通用」General一词来指代「人类水平」Human Level因为人类是极度专业化Specialized的。你可能不同意人类思维是专业化的这一观点但事实的确如此。这不仅关乎理论上的能力更关乎实际效率。显然一个受过恰当训练且拥有无限纸笔的人脑是图灵完备的。但在处理绝大多数计算问题时它的效率极低这使得在资源受限的情况下例如下国际象棋人脑的表现是高度次优的。让我打个比方理论上一个双层神经网络可以以任意精度逼近任何函数。但在实践中几乎每一个有意义的函数都需要在隐藏层中包含数量大到不切实际的单元。因此我们使用多层网络这实际上正是深度学习存在的根本原因。再看另一个论点视神经拥有 100 万根神经纤维。让我们做一个简化的假设即信号是二元的。因此视觉任务就是一个从 1E6 比特到 1 比特的布尔函数。在所有可能的此类函数中大脑能够实现的比例是多少答案是微乎其微的一部分。 100 万比特的布尔函数总数是 2(21E6)这是一个难以想象的巨大数字大约是 2^(1E301030) 或 10^(3 x 1E301029)。现在假设人脑有 1E11 个神经元也许有 1E14 个突触每个突触用比如说32 比特表示。那么指定整个连接组所需的总比特数最多为 3.2E15。这意味着整个人脑可表示可计算的布尔函数总数最多为 2^(3.2E15)。与 2^(1E301030) 相比这是一个极小的数字。我们不仅不是通用的而且是极其专业化的。可能的函数空间是巨大的。我们之所以没有意识到这一点是因为这些函数中的大多数对我们来说都难以理解地复杂看起来完全是随机的。我喜欢阿尔伯特·爱因斯坦的这句名言「这个世界最不可理解的事情就是它是可以理解的。」 在世界所有可能的随机组织方式中我们实际上能找到一种方法去理解其中的一小部分这真是令人难以置信。我们不理解的部分我们称之为熵。宇宙中的大部分信息内容都是熵那些我们要么无法用微弱的思维去理解要么选择忽略的事物。这场神仙打架自然少不了各路大佬的围观。谢赛宁显然是支持 LeCun 的。他推荐了 Frans de Waal 的书《Are We Smart Enough to Know How Smart Animals Are?》我们足够聪明到知道动物有多聪明吗表示这本书彻底改变了他对人类智能和动物智能的看法让他感到更谦卑。他的潜台词很明显人类别太自恋了动物的智能远比我们以为的要复杂这种「通用性」的优越感该放放了。黑天鹅理论指极不可能发生实际上却又发生的事件之父 Nassim Nicholas Taleb 从哲学角度切入认为 LeCun 实际上是在阐述 Quine 的经验主义教条在 AI 领域的投射。他认为任何智能都是「领域特定」的逃不开进化和结构的束缚。马斯克依旧保持了他的简洁风格转发并评论「Demis 说得对。」顶级免疫学家 Derya Unutmaz 则觉得 LeCun 陷入了概念混乱。不过两位大佬的争论看似围绕「定义」实质上反映的是对 AGI通用人工智能发展路径的不同判断。Hassabis 的立场更接近于通用计算主义只要系统在架构层面具备足够的通用性例如近似图灵机并在现实约束下不断扩展算力、数据和训练时间其能力边界可以持续外推。从这个角度看人类大脑虽然并非为下棋或工程设计而进化但依然能够发展出科学、工程与复杂文明这本身被视为通用智能的一种体现。LeCun 则强调实际可实现性与效率约束在他看来理论上的可计算并不等同于现实中的有效学习。智能系统无论是生物还是人工都必须在极其有限的资源下运行因此必然高度依赖结构、归纳偏置和与物理世界相匹配的表征方式。与其追求抽象意义上的「全能」不如构建能够高效理解和预测现实世界的世界模型。因此这场分歧并不简单是「谁对谁错」而是两种研究范式的差异一方更关注通用架构在规模化后的潜力上限另一方更关注在现实环境中可扩展、可学习、可泛化的具体机制。在 AGI 尚未真正实现之前这两条路径很可能会长期并行、相互借鉴。争论本身或许正是推动这一领域前进的重要动力之一。如何系统的学习大模型 AI 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