GPT-8能解开量子引力？奥特曼与物理学巨擘激辩AI意识

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奥特曼的惊人设想：GPT-8与量子引力之谜

为了具象化自己的观点，奥特曼提出了一个大胆的思想实验：

> “想象一下，未来的GPT-8不仅成功解决了物理学界的圣杯——量子引力理论，并且还能清晰地向你阐述它的整个思考过程：它最初关注了哪些问题，为何选择这个研究方向，以及推导过程中的每一个逻辑步骤。尽管其输出形式仍是我们熟悉的语言模型风格，但它确实解决了人类几代顶尖物理学家都未能攻克的难题。到那时，你会承认它拥有真正的智能吗？”

这个设想的巧妙之处在于，它直接挑战了对当前AI“黑箱”操作和缺乏真正理解能力的批评。奥特曼描绘的GPT-8不再是一个只会模式匹配和文本生成的工具，而是一个能够进行原创性科学发现并解释其内在逻辑的“思考者”。这让我们不禁思考，从我们今天使用的ChatGPT官方模型到GPT-8，需要跨越怎样的技术鸿沟？对于许多想了解ChatGPT国内如何使用的用户来说，亲自体验当前最先进的模型是理解这一演进路径的第一步。像 https://chat.aigc.bar 这样的平台，提供了一个稳定的ChatGPT镜像站，让用户能体验到ChatGPT不降智的强大能力，直观感受AI能力的边界。

量子计算奠基人多伊奇的哲学反思

作为量子计算领域的开创性人物，戴维·多伊奇的观点则更为审慎和深刻。他认为，真正的通用智能核心在于“解释”和“理解”，而不仅仅是解决问题或输出正确答案。

多伊奇的核心论点是，人类智能的独特之处在于我们能够创造出解释性的知识理论。我们不仅知道“是什么”，更追求“为什么”。他认为，目前的大语言模型（LLM）架构，无论未来如何迭代，其本质仍然是基于现有数据进行关联和预测，这与人类从零到一构建解释性理论的能力存在根本区别。在他看来，即使AI能够解决量子引力，如果它不能从根本上“理解”其理论的意义和内涵，那它依然不具备与人类同等的通用智能。

这位牛津大学的物理学教授，曾提出量子图灵机理论，并设计了首个证明量子算法优越性的Deutsch-Jozsa算法，他的质疑代表了严肃科学界对AGI实现路径的深刻思考。

AGI的“移动门柱”：我们如何定义真正的智能？

奥特曼与多伊奇的辩论，也揭示了通用人工智能（AGI）领域一个长期存在的困境——“移动的门柱”效应。

几十年前，人们认为能在国际象棋中击败世界冠军就是智能的标志；后来，这个标准变成了围棋。每一次当AI攻克一个曾经被认为是人类专属的智力领域后，我们便会重新定义“真正”的智能，将门柱向更远的地方移动。

这场对话在网络上引发热议，许多人认为，AGI的定义本身就模糊不清、目标不断变化。当GPT-8真的解决了量子引力，或许又会有人说，这还不够，我们需要ASI（超级人工智能）才能算数。这使得衡量AGI的进展变得异常困难，争论也往往会从技术探讨滑向哲学思辨。

从GPT-4到GPT-8：通往未来的技术路径

尽管GPT-8仍停留在构想阶段，但从GPT-3到GPT-4，再到未来模型的演进速度，是任何人都无法忽视的。奥特曼的设想为我们指明了OpenAI的星辰大海：一个不仅能模仿，更能进行原创性科学发现的AI。

要理解这场关乎未来的辩论，最好的方式莫过于亲身体验当前AI技术所能达到的高度。对于国内用户而言，直接访问GPT官网可能会遇到网络等问题。通过可靠的渠道，如访问 https://chat.aigc.bar，可以轻松上手ChatGPT官方中文版，探索其在编程、写作、逻辑推理等方面的惊人表现。这种第一手体验，将帮助你更深刻地理解奥特曼的乐观和多伊奇的审慎，并形成自己对AI未来的判断。

结论

奥特曼与多伊奇的这场对话，远不止是关于GPT-8的技术幻想。它是一场关于智能、意识和创造力本质的深刻探讨。一方是站在技术浪潮之巅的实践者，相信通过规模和架构的不断演进，智能的涌现终将发生；另一方是坚守科学哲学的思想家，强调当前路径与真正理解之间存在着本质的鸿沟。

这场辩论没有最终的赢家，但它为我们所有人提出了一个至关重要的问题：在迈向通用人工智能的道路上，我们究竟在追寻什么？答案或许就隐藏在每一次我们与AI的交互，以及对AI能力边界的不断探索之中。