布林：Transformer能通向AGI
布林对 AGI 的定义分了两层，我倒是更吃"能自我改进的系统"这一口。他说超级智能不等于能解 P vs NP，数学上证明不可能的问题，再聪明的模型也白搭，这点很清醒，把"万能"的妄念掐了。但他举的深蓝、AlphaGo 的例子更打动我：97 年深蓝赢卡斯帕罗夫后，下棋的人没消失，反而更多；AlphaGo 之后人类棋力整体还涨了。我原本对 AI 抢饭碗这事有点焦虑，尤其看看自己这行，写代码、做分析，哪个不像在被瞄准？布林的逻辑把我从情绪里拽出来：某个领域被 AI 超过，往往不是终点，而是整片水位被抬高。不过他透露的另一件事更关键：谷歌现在大量资源压在"用 AI 构建 AI"上，模型监控训练、生成训练数据，这套自我改进占了布林大部分时间。说白了，他们赌的不是"某个架构够不够格"，而是一套能自己迭代自己的系统工程。我个人的感受很矛盾：一方面觉得"让机器设计下一代机器"听着像科幻，另一方面又不得不承认，单靠人类手搓架构确实快到天花板了。与其纠结 Transformer 是不是终极答案，不如看清方向，AGI 更可能从"会进化的系统"里长出来，而不是某篇论文锁死的配方。这点，我现在信了。
发布于 福建
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