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他刚坐下，英国技术代表杰米斯爵士又举起了手。
“非常感谢你给同行上的生物课。
请问你是生物学家吗？或者神经学家？或者有医科学位？”
“都不是。
但2029年上班的第一个月，我的团队就招募了四位顶尖的认知神经学家。
其中一位是你的剑桥校友，你们认识。
接下去两年我就差跟他们睡觉了。”
爵士笑着说声“真有钱”
就坐下了。
他身边的嘉德接过来：“也就是说你还是个外行。
请问这里有专业人士吗？他刚才说的是权威理论，还是华丽的想象？还有，这些跟我们今天的主题真的有关吗？”
会场安静了片刻。
瑞士代表团一位女士怯生生站起来：“我在海德堡大学教过二十年神经生理学，也许能给个参考。
图先生刚才讲的，原则上很准确。
只是……省略了很多细节，经过高度抽象。
我刚才听起来也像是才明白。”
图海川向她鞠了一躬：“谢谢您证明我的大脑还在正常工作。
嘉德女士，我向你担保，刚才这些问题关系重大。
因为下面我就要讲为什么别人造不出来，我却造出来了。
“当今的概率学ai做法很精明。
他们不去妄想整个世界的数据，而是专攻非常狭窄、非常单纯的一点。
比如规则简单到极致的围棋。
阿尔法狗上手先看几百万张棋谱，这比任何人加上他的所有祖先能下的棋还要多得多。
所以人永远下不过狗了，这样看没有任何意外。
课题稍微宽泛一点，概率学ai的吃力程度就指数上升。
因为它的架构原则不是为复杂数据准备的，缺乏通用潜力，更没有几亿年累积的世界模型。
比如人脸识别，ai最成功的领域之一。
从上个世纪开始搞了八十年左右，投入不计其数的智慧、金钱和算力，计算过上百亿张脸，现在ai终于超过人了。
还不是完全超越，抗干扰能力和跨年龄识别还远远比不上。
大脑呢？刚才那个吃奶的婴儿就会识别人脸。
等他八十岁的时候，还能识别八岁时见过的脸！
“正是这样成功的例子，让我在2029年接近完全绝望。
这个世界太大、太复杂，数据量无限。
我们用概率学ai攻克人脸识别这样一个小小的领域都需要八十年的消耗战，什么时候才能建成一个世界模型？”
图海川的声音变低了，眼睛不再看听众，似乎坐在那里自言自语。
听众们全神贯注，跟着浸入2029年那颗独自沉思的大脑之中。
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