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Google AI掌門人萬字訪談首度披露：AGI五年內到來，機器人將成新Android系統
GoogleDeepMind掌門人、諾獎得主Demis Hassabis判斷，5到10年內將迎來通用人工智慧（AGI）。但這並非靠模型堆砌，而是需要解決創造力、一致性等根本難題。本文將為你揭示他眼中通往AGI的真實路線圖：什麼是比語言模型更重要的“世界模型”？機器人如何成為下一個“Android”？以及AI如何開啟下一個科學黃金時代。
通用人工智慧（AGI）的實現，大概還需要5到10年。
這不是某個分析師的預測，而是來自全球AI研究的引擎室——GoogleDeepMind的掌門人，諾貝爾獎得主Demis Hassabis的最新判斷。
他，是親手締造了AlphaGo和AlphaFold的男人。
然而，通往AGI的道路，可能和大多數人想像的完全不同。
今天的聊天機器人，那怕在某些方面表現出博士級的能力，但只要你換個方式提問，它可能連高中數學題都會算錯。Hassabis犀利地指出，這絕非真正的通用智能。在他看來，我們距離終點，可能還差一兩個關鍵的、尚未出現的技術突破。
那麼，那缺失的拼圖究竟是什麼？我們真正該關注的方向在那裡？
這篇訪談，將帶你深入這位AI教父的思考底層，理解他眼中通往未來的真正路徑——那是一條超越語言，直抵物理世界，並最終將開啟新一輪科學復興的道路。
理解了這一點，你將能看清未來十年的科技全景。
通往AGI的真實路徑，並非無限堆砌語言資料，而是要讓AI真正理解我們所處的物理世界。這才是解鎖機器人、科學發現，乃至更高階智能的鑰匙。
以下是Hassabis揭示的核心洞見：
當所有人都在關注語言模型的參數量時，Hassabis和他的團隊亮出了一個“王炸”——Genie。
你看到一段遊戲畫面，一個角色在房間裡走動，拿起噴漆在牆上塗鴉，然後轉身，再回頭，牆上的塗鴉還在原處。
這看起來平平無奇，對嗎？
但可怕之處在於——這個世界、這個房間、這些像素，在角色看到它之前，根本不存在。
這不是一段預先製作的視訊或遊戲，而是一個AI模型根據一句簡單的文字提示，即時生成的可互動世界。你按下前進鍵，它就為你“創造”出前方的道路。你輸入“來一輛水上摩托”，摩托就會立刻出現在畫面裡。
這一切的背後，沒有一行預設的物理程式碼，沒有3D建模。
Genie通過觀看數百萬個YouTube視訊，自己“悟”出了光影如何反射、水波如何蕩漾、物體如何運動。它在反向工程我們世界的“直覺物理學”。
這就是世界模型。
Hassabis認為，要實現AGI，系統必須理解物理世界，而不僅僅是語言、數學等抽象世界。這是讓機器人走出實驗室、讓智能眼鏡成為得力助手的前提。
如果說語言模型讓AI學會了“說”，世界模型則是在教AI“看”和“懂”。一個能生成世界的模型，才算真正理解了世界。
既然技術進展如此神速，為何Hassabis仍說AGI還需要5到10年？
因為今天的AI，依然無法回答一道來自1901年的“考題”。
Hassabis提出了一個思想實驗：
把一個AI系統的知識庫鎖定在1901年，然後看它能否在1905年獨立提出“狹義相對論”。
答案是，不能。
今天的AI可以證明一個你給它的猜想，但它無法自己提出一個全新的、開創性的理論。它能學會AlphaGo的“第37手”妙招，但它設計不出一款像圍棋一樣優美、平衡、深刻的遊戲。
這就是當前AI所缺失的——真正的創造力。
另一個缺失的環節是一致性與可靠性。
Hassabis直言不諱地反駁了“AI已達博士水平”的說法。他認為，真正的博士智能，是全方位的、可靠的，絕不會在簡單問題上犯錯。而目前的系統，表現極不穩定，像一個知識淵博但時常短路的“偏才”。
在AGI實現之前，我們必須跨過“創造力”和“可靠性”這兩道檻。而這，可能需要一到兩次根本性的演算法突破，而非僅僅是資料和算力的堆砌。
當AI擁有了對物理世界的理解，它最直接的應用，就是驅動機器人。
關於機器人，Hassabis有兩個核心判斷：
第一，機器人產業需要一個“Android系統”。
就像Android系統催生了智慧型手機應用的 Cambrian 大爆發一樣，未來一定會出現一個通用的、標準化的機器人軟體平台。開發者可以在這個平台上，為不同形態的機器人開發功能，而無需從零開始解決感知、理解和行動的難題。Google正在做的，就是打造這個“機器人版Android”。
第二，人形機器人是重要的，因為世界是為人設計的。
很多人質疑人形機器人的必要性，認為特定任務有更最佳化的形態。Hassabis認為，在工廠、實驗室等特定場景確實如此。但在我們日常生活的通用環境中——樓梯、門把手、各種工具——一切都是圍繞人類的身體結構設計的。
與其改造整個世界去適配機器人，不如讓機器人來適配我們的世界。因此，人形將是通用機器人的一個重要方向。
不過，他也保持著克制。H...assabis 認為，我們仍處於機器人時代的“PC DOS 紀元”，真正大規模應用的“爆點”或許在未來幾年才會到來，還需要演算法和硬體的進一步成熟。
那麼，費盡心力打造AGI，終極目標是什麼？
Hassabis的答案始終如一：加速科學發現。
這是他投身AI事業的初心。他創辦的另一家公司Isomorphic Labs，正是基於AlphaFold的突破，致力於用AI徹底革新藥物研發。
傳統藥物研發需要數年甚至十年，而他相信，在AI的幫助下，未來這個周期可以縮短到幾周甚至幾天。他們正與禮來、諾華等製藥巨頭合作，向癌症、免疫學等領域發起衝擊。
這只是一個開始。
從設計新材料、控制核聚變反應堆，到更精準地預測天氣，AI正在成為科學家的終極工具。
很多人擔心AI的巨大能耗，Hassabis卻看到了硬幣的另一面。他堅信，AI在最佳化電網、發現新能源、設計節能材料等方面創造的價值，將遠遠超過其自身消耗的能源。
它消耗的是電，但產出的，可能是解決能源危機的鑰匙。
在訪談的最後，Hassabis被問及十年後的世界。
他平靜地描繪了一個“新的科學黃金時代”和“一場新的文藝復興”。
這是一個由AGI驅動的未來，人類智慧與機器智能相得益彰，共同探索宇宙的奧秘，解決人類面臨的最嚴峻挑戰。
這不僅是一位技術領袖的願景，更像是一份來自未來的行動綱領。它提醒我們，在被 бесконечные AI 工具和應用席捲的當下，真正重要的，是抬頭看看那片由第一性原理指引的、更遠的星辰大海。 (草台AI)