摘要：谷歌DeepMind的AI应用Gemini凭借图像编辑模型“Nano Banana”的火爆传播，成功超越ChatGPT，登上了美区苹果App Store的榜首。AI的“无所不能”说法再度引发热议。

智东西9月15日报道，谷歌DeepMind的AI应用Gemini凭借图像编辑模型“Nano Banana”的火爆传播，成功超越ChatGPT，登上了美区苹果App Store的榜首。AI的“无所不能”说法再度引发热议。

在全球瞩目的All-in峰会上，谷歌DeepMind的创始人兼CEO、2024年诺贝尔化学奖得主戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）却给这股火爆的热潮泼了一盆冷水。

当被问及如何看待业界部分人声称AI已达到“博士级智能”的观点时，他直截了当地说，这完全是“无稽之谈”。

此言一出，四座皆惊。一个亲手将AI推向神坛的人，为何反过来要亲手打破这个神话？

现在的AI能预测蛋白质结构，能写代码，能做复杂的文献分析，这些任务的专业性已经远超常人，称其具备“博士级能力”并不过分。

但哈萨比斯的看法，恰恰点出了一个被大众忽略的关键：能力的“稳定性”和“通用性”。

他举了一个非常现实的例子，现在的聊天机器人，你换个方式提问，它就可能在高中数学甚至简单的计数问题上出错。

一个真正的博士，其知识体系是系统且稳固的，绝不会在精通量子物理的同时，却搞不清10以内的加减法。

另一个常被用来证明AI创造力的例子，是十年前AlphaGo与李世石对弈时下出的“第37手”。这一步棋超出了当时所有人类顶尖棋手的理解，被誉为“神之一手”。

如今，谷歌的Genie模型甚至能根据一句话，凭空生成一个可供探索的虚拟世界。这难道不是从无到有的创造吗？

对此，哈萨比斯给出了更深层次的分析。他认为，我们必须区分“模式内的创新”与“模式外的创造”。

AlphaGo的“神之一手”固然惊艳，但它终究是在“围棋”这个既定的规则和框架内，通过海量计算找到的最优解。

哈萨比斯一针见血地指出，目前的AI系统尚无法创造出像“围棋”这样兼具优雅、深度与审美价值的游戏本身。

这才是根本性的区别。AI能成为一个完美的“工匠”，在一个给定的体系内做到极致，但它还不是一个能开创全新体系的“大师”。

它能通过学习大量视频来“逆向工程”物理规律，但无法像爱因斯坦那样，通过直觉提出全新的颠覆性理论。

尽管AI有缺陷，但考虑到它惊人的发展速度，很多人乐观地认为，这些问题最终会通过时间和算力解决。

哈萨比斯的观点再次提醒人们保持冷静。他明确表示，要实现真正的通用人工智能（AGI），可能还需要“一到两个突破性进展”，这意味着单靠扩大模型规模的“暴力美学”可能已经遇到瓶颈。

最有力的证据，来自他亲自领导的另一家公司——AI制药企业Isomorphic。在利用AI进行新药研发时，他们并不能完全依赖AI的端到端学习。

他们必须建立一个混合模型系统，把AI的概率学习和人类已知的基于物理化学规则的确定性约束（比如原子间的键角）结合起来。

这个做法直接揭示了AI当前的局限：在数据稀缺的尖端科学领域，AI不能完全从零开始发现规律，仍需要人类知识的“帮助”来引导。

这说明，通往AGI的道路并非一条坦途，而是需要攻克一系列基础科学难题的崎岖山路。

当哈萨比斯将“博士级智能”斥为“无稽之谈”时，他并非在否定AI的巨大成就，而是在呼唤一种更为严谨和诚实的科学态度。

这不仅是一位顶级科学家的冷静，更是一位远见者对终极目标的敬畏。

来源：瑛子的分享日常