聊几句AGI 6park.com

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种种迹象表明， 中国在AGI研发上远落后于美国。 不久前openAI CEO奥特曼无意中提到他们的目标是开发AGI，让它"发现科学"。对这个重要的透露，中国tech大佬没有任何反应（也可能笔者漏掉了什么）。中国记者采访大佬时， 也没问到相关的问题，还是老生常谈， 什么数据呀， 算力呀，( 最近加了个)电力。 大佬和记者们可能都不太清楚奥特曼的话是啥意思，"发现科学"是啥意思。 6park.com

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AGI的登峰造极就是Digital God （DG), 就是像上帝一样无所不知的人工智能。 人类知道的， DG知道；人类不知道的，DG也知道。DG 可望发现可科学，帮助人类解决重大问题。  6park.com

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比如说，如果问DG，怎样获得室温常压超导材料。 它可能会告诉你， 把什么什么材料按什么什么比例混合，在什么温度和什么压力下冶炼， 然后再怎么怎么淬火等等，可得室温常压超导材料。如此这般，世界上百多个凝聚态物理材料物理团队几十年来苦心孤诣而不得的材料，一举得来。  6park.com

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再比如说， 当地球人面临危机时， 如何迅速逃离地球？马斯克等人类想到的是坐飞船去火星。（ 不可行， 太远， 也不宜居）。 DG可能会告诉你，可以如此这般造一个虫洞，从虫洞走， 达到另一宇宙上的一个可居行星。 从虫洞走， 逃离地球， 搞得好只有一步之遥，可以瞬间到达 。 6park.com

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DG的前景太诱人了，眼下流行一句话， "得AI者得天下 "，应改成， "得AGI/DG者得天下"。AGI/DG的价值不可估量。先得者不太可能与他人/它国分享。相关开发技术可能永远不会开源。不过目前从公开信息看， 许多人，许多国家的政府，都还没有意识到这一点。 6park.com

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那么， 如何 训练AI使其成为AGI   / DG?  毫无疑问，必须站在巨人的肩膀上，即， 让AGI 掌握人类的全部知识。人类的知识主要包括用语言表述的和用方程的表述两大类， 几乎所有高深的知识都是用（数学）方程表述。开发AGI， 需要设计一套 方案，训练大模型推理能力的方案，掌握由方程表述的知识。这个方案比目前广泛使用的训练图像识别和自然语言处理的方案要困难许多。 6park.com

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主要困难在于人才难得。AGI 对研发者知识结构/学术 背景有很高的要求。必须是多专业跨学科、富有传造性的人才。否则，" 以己昏昏， 使人昭昭" 怎么可能？怎么可能训练AGI? 6park.com

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比如，要想让AI提出可行的制造虫洞通道的方法， 必须先训练它掌握广义相对论， 量子场论， 全息宇宙学等。问题是，整个中国，可能很难找到一个人，既懂理论物理/宇宙学， 又懂深度学习/扩散模型/ transformer 等人工智能模型算法多。 6park.com

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一个具体例子就可以看出为什么人才难得。几年前，清华物理实验班（ 强基班？）的一个学在网上发帖称他们很焦虑，系里没人开广义相对论。如此看来，拥有不少国际奥物金牌学生也没法自己读懂广义相对论。 这还是相对比较简单的广义相对论，其它的更难。 6park.com

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所以，中国要想在开发AGI上逆袭， 迎头赶上， 当务之急是在全球寻觅寻找跨科学多专业的人才。这样的人凤毛麟角， 是AI研发乃至第四次工业革命必不可少的"领军人物"。了解这一点， 就明白上文，"得AGI者得天下"，最好改成 "得"领军人物"者得天下"。