,心智观察所：AI产业和相关技术演进是业界持续关注的热点，您对目前AI的基本现实有哪些判断？,谢耘：AI迄今依然处于“前科学”状态，其科学理论或称智能科学理论至今没有出现，只有一些零碎的认识。人类从神经生理学和心理学两个角度研究了100年左右，前者是从低向上、后者是从外向内试图解开人类意识/智能之谜，但一直没有能够实现突破。所以人工智能迄今为止依然是一门没有科学理论支撑的、基于经验的、解决具体问题的实用技术，属于现代工匠技艺。,有人认为，这样做下去智能科学原理一定就会出现。但是从历史上看，科学的出现并不是工匠技艺不断积累的一个必然结果。否则中国就不会错过人类科技发展的机遇了。,人工智能在70年的发展历程中，尝试过包括逻辑推理在内的多种方法，效果都不令人满意：通用性差，难以应对复杂情况。2010年随着计算机暴力计算能力的出现，深度学习的统计方法相比其它方法而言，成为了能够适用于更多类型问题的方法，成为当下人工智能的中流砥柱。但统计方法受制于统计样本自身蕴含的信息，无法超越这些信息所能反映的问题范围。,心智观察所：有关AGI（通用人工智能）的范式、路径等问题，业界多有讨论且聚讼不休，您对通往AGI之路的方法论怎么看？,谢耘：AGI包含两方面的含义。第一种含义是，找到一个通用的人工智能方法而不是应用系统，通过对其进行适当的参数设置（学习），构造出不同的应用系统，可以用它们分别去解决几乎所有类型的人工智能问题；第二种含义是，构造出一个应用系统，它是“万能”，可以解决几乎所有类型的人工智能问题。,
,再谈谈通用人工智能的方法。因为没有科学理论，所以从理论上无法推断出是否存在这样的方法；从实践上看，目前所有的具体方法，包括基于深度学习的大语言模型，都不具有这样的通用能力。是否把不同的方法集成在一起就能够形成这样一种“万能”的方法，因为没有理论支撑，只能依靠未来的实践来回答这个问题。而人类过去的实践没有这样的先例——高精尖的技术，都是基于科学理论发展出来的，靠工匠探索可以形成横向的百花齐放，但是纵向深入的程度有限。,通用人工智能应用系统这个目标从现有的基础来看还无法实现。就人脑来说，人脑在一般的意义上可以说是一个通用的智能“方法”或“平台”，可以通过学习训练解决各种智能活动。但是从具体的一个人来说，也就是当一个大脑成为了一个实际的“应用系统后”，它也不是通用万能的，而是每一个人都有自己的侧重。,由于上述的情况，所以AGI，特别是通用人工智能方法，现阶段作为科学探索比较合适，作为产业应用来开发，还缺少基本的前提条件。推荐阅读：
以党建引领ESG治理 陆金所控股探索创新“乡村振兴+碳中和”模式