原標題：今天的“非共識”探索可能會成為未來引領性技術  真正的AGI或將誕生于大語言模型外

　　在驚喜與擔憂之間，人們正學著接納和擁抱人工智能（AI），惴惴不安地揣測著通用人工智能（AGI）何時到來。然而，在業內專家看來，作為本輪AI熱潮的主角，大語言模型還只是一個探路者，離真正的AGI仍相距甚遠，甚至根本不是通達AGI的正途。

　　昨天開幕的首屆浦江AI學術年會“非共識研究與創新”專題論壇上，專家表示，在大語言模型及其尺度定律（Scaling Law）之外，人工智能還有著廣闊的發展空間。

　　大模型能找到“自己的DNA”嗎

　　“如果在兩年前，我會堅定地參加主流共識的論壇討論，而我現在卻更想探討‘非共識’。”香港中文大學副教授、上海人工智能實驗室領軍科學家成宇提到，如今風生水起的機器學習、神經網絡，在幾十年前都屬于非主流研究，今天的“非共識”探索，或許會成為未來一飛沖天的引領性技術。他相信，純靠數據“喂養”，現今大模型的智能水平不可能再提升一個級別，“我們一定需要探索新的編碼結構”。

　　經濟學中，菲利普斯曲線發現了通脹率和失業率之間的關聯性，然而當它不斷被修正后，反而不再被各國制定政策時參考采信。而生命科學中的孟德爾遺傳定律，至今仍發揮著重要作用。

　　同樣源于大量數據，為何這兩條“經驗性”理論會走向截然不同的結局？上海財經大學助理教授滕佳燁認為，一個理論的形成要經歷“從數據中來—普適性驗證—完善理論—普適性實踐”四步，上述兩條理論正是在第三步分道揚鑣——DNA的發現使孟德爾遺傳定律找到了更根本而堅實的基礎。

　　目前，來源于神經網絡模型的尺度定律，為大語言模型奠定了基礎。“如果它能避開不斷被修正、直到面目全非的陷阱，像孟德爾定律一樣找到‘自己的DNA’，未來將可能在更多地方開枝散葉。”滕佳燁認為，目前尺度理論只是在Transformer模型上獲得了成功，探討其適用邊界，即它在何時成立，也是一個極有意義的課題。

　　下一代AI離不開“腦啟發”

　　能耗過高、推理不行、智力欠缺……盡管大語言模型展現了空前強大的機器智能，卻仍被AI專家各種“鄙夷”，究其根本，是因為有人腦智能這種完美的存在。

　　與人腦相比，目前AI的“性價比”實在欠佳。中國科學院自動化研究所研究員李國齊說，人腦中神經元也就千億級別，功耗不過20瓦，而現在大語言模型的參數規模已經萬倍于這個數量，耗能更是超出人腦，但其所實現的智能水平遠不及人腦。“這說明，人腦一定有可借鑒之處。”

　　例如，神經元雖然數量有限，但每個細胞內部卻有豐富的動力學結構——如果用機器神經元模擬，需要用到幾十個、上百個常微分方程。李國齊認為，目前大語言模型的每個單元都非常單一，“大模型的外部規模不可能無限擴大，或許增加每個單元的內生復雜性，將會是大幅提升AI性能、降低總體能耗的一條重要路徑”。

　　在清華大學計算機科學與技術系副教授崔鵬看來，目前的大語言模型只是在數據與算力上“摸天花板”，而AI智力的天花板在何處，尚未觸及。“學術界應為AI探索更聰明的學習方式，比如機器智能是否有更強的舉一反三能力，能否用更少的數據達到更高的智力水平。”崔鵬認為，人類對自身的智能產生過程還知之甚少，AI發展之路還相當漫長。

　　北京大學人工智能研究院陳寶權教授則對機器智能抱有相當的敬畏之心。“人的生命有限，而機器壽命無限，這意味其知識可以不斷積累”。同時，未來量子計算加持下的AI智能將如何發展，或許完全超出想象。

　　多模態“解鎖”具身智能復雜動作

　　多模態與跨具身智能，同樣是“非共識”前沿探討的熱門話題。

　　“大模型也會有‘右利手’‘左撇子’，我們想通過平衡訓練實現‘雙手并用’，從而更充分地利用數據。”中國人民大學副教授胡迪發現，當同時訓練不同模態的兩個模型時，一個會越來越占優勢，用到更多數據，而另一個則會偏弱。于是，他帶領團隊探索出一套平衡策略，讓兩個模型能夠均衡發展，結果發現其合作的結果可使整體效能更強大。

　　在此基礎上，胡迪團隊將這一成果用于多模態AI模型。例如，通過視覺、聲音、觸覺的多種模態智能模型的合作，讓機械臂完成往杯子里注水的動作。他們驚喜地發現，機器人學會了在不同階段調用不同模態信息，來控制動作。“用多模態控制復雜動作，過去在具身智能中并不受關注，但未來可能發揮重要作用。”胡迪說。

　　“人形機器人雖然更容易復制人類行為，但其硬件成本高、電機力矩不足，很難完全模擬人手的功能。”即將赴新加坡國立大學任教的劉星昱正在研究如何通過跨具身形態的策略遷移，將人手與機械手在機械結構上盡可能實現統一。

　　“人形機器人會后空翻，卻從未演示過攀巖，這是因為受電機部件限制，它們的仿真手無法像真正的人手那樣發力。”劉星昱通過一系列的微調策略，根據需要將人手“變形”到目標機械手，這樣就能得到算法簡潔、可擴展性強、適用于不同任務、不同機器人的仿真手，讓機械人既方便制造與控制，又能實現更強功能。

　　（本報記者 許琦敏 《文匯報》2024-12-14 ）