谷歌DeepMind掌门直言：AI离博士级智能还差得远，通用智能至少再等5-10年

谷歌DeepMind掌门直言：AI离博士级智能还差得远，通用智能至少再等5-10年

在近日举行的“All In峰会”上，谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯对当前人工智能的发展现状进行了冷静而深入的剖析。他公开质疑了市场上一些宣称已达到“博士级智能”的人工智能系统，并指出这些系统的实际能力与真正的通用智能标准仍存在显著差距。这一表态在业界引发广泛关注，促使人们对人工智能技术的现状与未来进行更理性的评估。

哈萨比斯在演讲中强调，真正的通用智能应当表现为跨领域、多任务的全面能力，即在多个不同学科均能达到博士级水平。然而，目前的人工智能系统虽然在特定任务中表现优异——例如OpenAI的GPT-5在自然语言处理方面取得显著进展——但其综合能力远未达到人类博士级别的理解、推理与判断水平。他特别指出，现有系统仍会在简单任务上出错，更难以在复杂情境中实现高层次认知操作，这反映了当前AI技术的核心局限。

进一步分析表明，人工智能系统目前面临的主要挑战包括缺乏持续学习与自适应能力。与人类不同，AI模型无法通过经验积累实现自我提升，其性能高度依赖于训练数据的规模与质量，以及在部署后的微调过程。这种局限性导致现有系统难以在动态变化的环境中保持稳定表现，更不用说实现跨学科的通用智能。

哈萨比斯对实现真正博士级智能的时间预期也相对保守。他认为，至少还需要5到10年的持续研究与发展，才可能在这一领域取得突破性进展。这一判断不仅基于技术层面的现实考量，也反映了对当前AI研发中存在的过度宣传与泡沫化趋势的警惕。他的观点为行业提供了重要的理性参考，呼吁各方避免不切实际的期望，转而专注于基础研究与长期能力建设。

业界专家普遍对哈萨比斯的分析表示认同。多位研究人员指出，尽管人工智能在图像识别、自然语言生成等垂直领域取得了令人瞩目的成果，但其整体智能水平仍处于狭窄的“弱人工智能”阶段。要实现向“强人工智能”或通用智能的跨越，仍需在算法创新、计算架构、认知建模等多个层面实现重大突破。

此外，哈萨比斯的发言也引发了关于人工智能伦理与社会影响的讨论。一些专家认为，过度夸大AI能力可能导致公众误解与技术滥用，而理性、透明的评估则有助于引导技术向更加稳健和负责任的方向发展。行业应当加强合作，共同建立更科学的评估标准，以推动人工智能技术的健康演进。

综上所述，哈萨比斯的观点不仅是对当前人工智能发展现状的一次重要审视，也为未来的研究方向提供了清晰的指引。实现博士级通用智能仍然是一个长期而复杂的目标，需要学术界、产业界与社会各方的共同努力。只有通过持续的基础研究、严谨的技术验证与理性的公共沟通，人工智能技术才能真正迈向成熟与普及。

（注：本文在资料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰写阶段使用了 AI 工具，最终内容经人类编辑核实事实、调整逻辑、优化表达后完成。）

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本文来源于极客网，原文链接: https://www.fromgeek.com/latest/703644.html