第378章 通用智力假說

  第378章 通用智力假說

  「新一屆計算機界最高榮譽圖靈獎揭曉，

  3月20日，阿美利肯計算機協會ACM萊特·陳為2026年ACM圖靈獎獲得者，以表彰他在人工智慧理論方面的基礎性貢獻，包括重塑了人類對腦電波和人工智慧聯繫的認知。

  萊特也是第二位同時獲得諾貝爾獎和圖靈獎的科學家.」

  每年的三四月份左右會公布前一年的圖靈獎得主。

  HBM在2026年年底一經公布，就成為當年圖靈獎毫無爭議的得主。

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  阿美利肯計算機協會把圖靈獎頒給任何其他學者，他們只會覺得這是一種侮辱而不是榮幸。

  因此ACM也沒有拖，在3月底就直接公布了，他們也知道陳元光不可能來阿美利肯參加頒獎典禮和頒獎晚宴，因此只是派姚院士嘗試著聯繫了一下陳元光。

  果然不出ACM所料，陳元光拒絕了，甚至沒有答應通過機器人的方式遠程參加。

  不過他倒是提出了一種新的方式，那就是派代表去參加，「姚先生，我到時候會找一位青年學者作為我的代表代為領獎。

  同時我會讓他講解一下我最新關於人工智慧方面的一些思考。」

  姚院士作為圖靈獎的第一位華人得主，陳元光不是給ACM面子而是給姚院士面子。

  「是否能麻煩你幫我在ACM的圖靈獎頒獎典禮上代為領獎，並且講解一下這篇論文的內容，具體內容詳見附件」

  杜高和往常一樣來到辦公室，習慣性打開自己的郵箱翻閱過去24小時的郵件往來。

  一封發件人署名為元光的郵件一下就吸引了他的注意力。

  元光？在他認識的人里只有一個人叫這名字，但人們一般不直接用真名稱呼他，而是叫他光神。

  杜高是申海科大的副教授，過去主攻課題是深度學習。

  由於研究生階段做過一些關於腦科學的研究，因此在申海科大做博士後期間，申請了和腦科學相關的機器學習課題。

  最終該課題在申報過程中沒有被自然基金看中，本來以為最多能夠評個省級課題，結果被陳元光看中，成為了21世紀人工智慧領域最偉大發現之一的HBM技術框架的前置研究組成部分。

  當然在華國學者看來，這個之一完全可以去掉，ChatGPT也很牛，但顯然要比HBM人工智慧技術框架低不止一個級別。

  也正是因為有幸參與過HBM技術研發，杜高也在HBM相關論文中獲得了一個共同作者的名頭，博士後還沒有做完就獲得了申海科大特聘副教授的職位。

  特聘副教授沒有編制，但無論是待遇還是穩定性方面都和有編制差別不大，至少放在之前，是杜高想都不敢想的職位，這可是申海的高校，含金量堪比二線城市211或者某欠發達省份的985了。

  過去學歷顯赫，但博士階段導師不出名，做的課題在人工智慧領域也屬於邊緣課題的杜高几乎是一瞬間就名聲鵲起。

  像百度每年會統計所謂人工智慧華人青年學者，從幾萬名華人學者中篩選出一百人，評價維度有學術水平、學術影響力、學術潛力等。

  杜高之前別說100人，就算是1000人他也選不上，因為這評判標準不是華國人，而是華人。

  華人顯然包括了海外華裔，可就是因為參與了HBM項目，他就順利入選了百度在4月評選的人工智慧華人青年學者。杜高是裡面唯一隸屬於非985/211高校的青年學者。

  其他青年學者的所屬機構都是什麼海外高校、華國科學院、985/211、國內外頂尖科技巨頭。

  杜高很清楚要跟誰混才有出頭之日，看到發送人為元光的郵件，他放鬆的姿態都一下緊繃起來，點開一看具體內容他內心更是心潮澎湃起來。

  「光神拿去年的圖靈獎了？這不奇怪，新聞早就滿天飛了，網友們甚至都脫敏了，換其他人估計得大吹特吹，這是光神，也就還行吧。

  也就只有光神能說出圖靈獎還行這種話了。

  讓我去代為領獎，這倒是一樁不錯的差事。」

  讓他ACM頒獎典禮代為領獎順便上介紹光神的最新論文，這無疑是一種榮耀。不然為啥不喊別人呢？

  光甲航天內部也不少人工智慧相關學者。

  其實主要是因為陳元光考慮到如果派光甲航天的員工，大家因為之前那件事有點過敏，怕去得了回不來。

  像陸奇要是代為跑到阿美利肯去參加ACM，回不來的概率超過90%。

  杜高對論文很是期待。

  大部分學者靠論文來為自己的學術能力做註腳，而陳元光從來不需要，光是這個名字隨便配上一個標題，不需要任何內容，放到任何學術會議上，該學術會議都會給他專門預留時間、場地，全球學者都會蜂擁而至。

  作為開闢了凝聚態物理新方向和人工智慧新方向的頂級學者，這就是過往戰績積累的聲望。

  「技能不等同於智力，後者仍然沒有單一的定義。我們今天可以達成共識的是，目標導向和對不同環境的適應性至關重要。今天的深度學習系統仍然非常有限，因為它們本質上是在大量數據上訓練的技能程序。為了衡量人工智慧的智力標準，我們需要其他基準，這些基準側重於泛化和技能獲取效率，通過增加這些基準來構建一個統一的標準，這套標準不僅可以用來衡量人工智慧的智力水平，而且可以用來衡量人類的智力水平.」

  「關於智力這個術語，研究人員對一個單一的定義仍然沒有達成科學共識。但是，智力的常見特徵包括兩個方面:特定於任務的能力(「實現目標」)以及通用性和適應性(「在廣泛的環境中」)」

  「過去進化心理學對人類智力的看法認為許多認知功能是由於特殊目的的適應。換句話說，人類的大腦已經進化到擅長某些任務，因為這些技能是生存所必需的。這種觀點引起了針對特定任務性能的情報和評估協議的定義。這種方法的問題在於它缺乏通用性。只專注於特定任務的人工智慧通常在這些特定任務上表現要遠優於人類。但在解決一般問題時，它們缺乏人類的靈活性和適應性。

  因此，在過去人工智慧智力衡量標準中對特定任務性能的關注導致人工智慧缺乏普遍性.」

  「另一種常見觀點認為智力包括通過學習獲得新技能的一般性能力，這種能力可以針對各種以前未知的問題。這種對智力的認知反映了另一種長期存在的看法，這種看法強烈地影響了認知科學的歷史，它與進化心理學的觀點形成了鮮明的對比:將智力視為一種靈活的，適應性，高度通用的過程，將經驗轉化為行為，知識和技能.」

  杜高覺得自己的知識儲備有些不夠了，整整上百頁的內容，裡面大量關於認知科學的內容哪怕他接受過部分腦科學相關課程，仍然閱讀起來非常吃力。

  無論是陳元光提到的進化心理學還是認知心理學，杜高覺得自己都有必要提前補課，或者找本校對應專業的教授進行諮詢，才能把該論文的通讀給進展下去。

  到頒獎典禮上去，如果只是單純念稿，那沒啥問題，念稿誰都會，要選總統的候選人能夠在演講過程中全程看提詞器，他看提詞器也問題不大。

  可會後晚宴其他學者們的疑問全部推給光神就完事了，反正你問我什麼，我都說我不知道，我是來幫光神出席這次頒獎典禮的。

  但無論是陳元光在郵件中的要求是講解，還是說杜高希望在ACM頒獎典禮上和大佬們混個臉熟，能夠和頂級大佬們有一些學術合作，他都必須要對論文有著足夠深的把握。

  更何況，什麼是先機，這就是先機。

  HBM誕生後的這半年，各大學術期刊和學術會議有超過一半的論文都是圍繞HBM展開。

  對HBM人工智慧模型的驗證可以發論文。

  自己制定一個評價標準，然後自對HBM人工智慧模型進行改進，在自己評價標準里相關參數有所提高又能發表一篇論文，類似的論文不勝枚舉。

  用華國產的拓撲半金屬計算卡和阿美利肯的英偉達計算卡分別訓練HBM人工智慧模型，然後分析他們之間的差異，論證英偉達計算卡為什麼訓練效果不佳也能發表論文。

  分別用不同城市司機的腦電波數據對應訓練HBM模型，然後分析兩種HBM模型在自動駕駛中的差異，看他們和不同城市司機的駕駛差異是否吻合，同樣能發表論文。

  陳元光把HBM開源，工業界的應用還沒有誕生多少，但學術界的論文已經大爆炸了。

  你只要有個稍微好點的想法，就能夠基於HBM模型發表論文，期刊們也愛發。

  圍繞HBM模型的學術課題簡直就像一個誠信互刷的副本一樣，大把的人在裡面廝殺。

  現在光神看大家副本好像有點少，又來開闢新的副本了，而杜高搶先知道副本位置，肯定要藉助這樣的優勢猛猛刷怪。

  他都做好準備了，一邊精讀該論文為在ACM頒獎典禮上講解做準備，另外一邊圍繞光神給出的方向，自己多寫幾篇論文，申海科大一年的學術KPI就完成了，剩下半年還不美美躺平。

  另外在精讀論文的過程中有任何疑問都能郵件請教光神，還有比這個更好找光神拉近距離的機會嗎。

  說的誇張一點，也算是讀了光神的研究生了，阿美利肯頂級名校不少這種一個課題就結課的研究生，還都是頂級名校的項目。

  耶魯專門針對老中推出的項目，只有八個月的授課型碩士，快進快出學費一點不少，入學門檻還設置的賊高，純純給你過一道耶魯，套個新的出身。

  「你是說你想給人工智慧的智力評測設置一套標準？」杜高通過自己在浙大的同學約到了浙大心理與行為科學系一位青年學者劉鵬飛。

  對方在浙大還沒拿到教職，屬於三年期非升即走的階段，做的課題和人工智慧沾點邊。

  劉鵬飛只覺得杜高有點急，昨天才約好，今天下午就在浙大門口的咖啡館見到了。

  杜高說：「沒錯，不是我的想法，我這是幫我認識的一位前輩問的，他制定的這套標準不僅要測人工智慧的智力，還要測量人類的智力。

  相當於這套標準需要做到既能衡量人工智慧的智慧程度，又能衡量人類的智慧程度。

  把這兩者納入到同一個範疇里。」

  劉鵬飛一下就明白了對方的意思，這不是什麼新的想法：「之前很多學者都想過要做相關研究。

  老實說這不是什麼新的idea。只是大家在嘗試過程中沒人能夠做出一個好的結果。

  畢竟過去對人工智慧智力的測評，是基於技能熟練與否的度量來作參考標準。這種對特定任務的關注會導致在其他方面度量的缺失，比如穩定性和靈活性。

  所以這需要超越基於技能的評估的標準，需要一套更高泛化等級的系統。

  這套更高泛化等級的系統，難點在於，這套泛化的評價體系，如何去度量人工智慧處理此前從未處理過情況的能力。

  智力測試和技能評估其實屬於心理測量學的範疇，它也是心理學範疇。但既然是測試，那麼勢必然說明這套評價體系是針對特定問題展開的，人工智慧完全可以通過專門訓練來解鎖這套評價體系。

  所以這太難了，我不認為以現有學術框架能夠做到這一點，如果你朋友能做到這一點，我覺得他拿一個圖靈獎綽綽有餘。」劉鵬飛認為杜高的朋友不切實際。

  杜高心想，不，今年的圖靈獎只有可能頒發給我這位「朋友」，哪怕他本人不會到現場去領獎。

  「另外你聽說過G因子假說嗎？」劉鵬飛問道。

  杜高搖頭：「沒有。」

  「這是關於智力研究領域心理學家們提出來的一種假說。

  因為智力測試有很多，像韋氏智力測試、斯坦福-比奈量表、瑞文標準推理測驗等等，這些測試的側重點不同，但有些人在各種智力測驗中得到的分數都是趨同的，都比較高。

  而且這些人在生活中各方面的表現，似乎都比其他人要好一點點。學習任何領域都會更快一點，上手任何技能也都比其他人要更熟練。

  所以心理學家們猜測，這背後是否存在著通用因素，使得這些人的智力表現整體就更高。

  這個通用因素就像一個催化劑，可以跟不同領域、不同技能結合，讓他們在方方面面的表現都更出色。

  這也是最近這些年比較流行的g因子理論，g是general的意思。

  如果你那朋友真的想要做一個整體性的框架，那麼我覺得先找到g因子，然後驗證人工智慧也符合g因子假說，會是一個不錯的方法。」

  （還有更新耶）