加里·马库斯(Gary Marcus)是谁？
加里·马库斯（Gary Marcus）是一位著名的心理学家、神经科学家和人工智能（AI）批评家。你可以把他理解为“AI领域的冷静派和警示者”。
他的核心身份和观点可以快速概括为：
1. 老本行是研究人脑：他不是计算机科班出身，而是研究人类大脑如何产生智能的科学家。因此，他始终用 “人类智能” 作为标尺来衡量AI。
2. 主流AI的“头号批评者”：他是当前最火爆的大语言模型（如ChatGPT） 最著名的反对者之一。他早在这些模型普及前就尖锐地指出其核心缺陷：
* 缺乏真正的理解：他认为它们只是高级的 “随机鹦鹉” ，擅长模仿和组合数据中的模式，但并不理解其含义。
* 没有常识和逻辑：模型可能会编造事实（幻觉），并且缺乏最基本的常识推理能力。
* 不可靠和不安全：基于以上两点，他认为依赖这种技术处理重要事务（如医疗、法律）是危险且不负责任的。
3. 他提倡“混合路径”：他并非反对AI，而是反对“一条腿走路”。他主张将当前的深度学习与传统的符号逻辑和规则系统结合起来，走一条混合AI（神经符号AI） 的道路，以期创造出更可靠、可解释、真正拥有推理能力的AI。
OpenAI 栽了大跟头？AI 界的“大杠头”加里·马库斯又跳出来说：这回科学总算干赢吹牛了？但看完你会发现，事情没这么简单！
几年前，OpenAI 火得简直没边了。不是说它真造了个世界，但它确实让全世界都信了它的“神话”：只要把模型做得足够大，AI 就能变成“万能AI”（AGI），甚至开启人类新文明。媒体像追星一样捧着 Sam Altman（山姆·奥特曼），把他吹成“年轻版爱因斯坦”。ChatGPT 一出来，大家感觉明天它就能攻克癌症、解决气候变暖，顺便帮你写情书追到对象。
结果呢？三年过去了，AI 没让咱暴富，GDP 也没见因为它起飞，倒是一堆人学会了用 ChatGPT 写周报——然后被老板逮住，当场“社会性死亡”。
加里·马库斯 (Gary Marcus) 这位老哥，常年就像在 AI 狂欢派对角落喝凉茶、看热闹、专泼冷水的“扫兴大叔”。早在 2020 年 GPT-3 出来时，他就放话：“这玩意儿就是个‘流畅的废话生成器’。” 那会儿根本没人鸟他，反而全网嘲他是“AI 黑子”、“柠檬精”、“不懂技术的老古董”。
连杨立昆 (Yann LeCun)、埃隆·马斯克 (Elon Musk) 这些大佬都出来踩他，奥特曼更是在推特上直接骂他是“网络喷子 (troll)”。搞笑的是，等马库斯认真回怼之后，奥特曼立马删帖溜了，简直是科技圈“嘴炮王者，实战怂包”的典型。
讽刺的是，GPT-5 发布才一周，整个舆论就来了个 180 度大掉头。以前的“歪理邪说”突然成了“神预言”，马库斯也从“AI 公敌”一夜变成了“全网唯一清醒人”。CNN、Futurism、纽约客、华尔街日报……这些大媒体全都调转枪口开始质疑：“咱是不是被忽悠了？”、“GPT-5 到底强在哪儿？”、“这东西真比 GPT-4 强吗？还是纯粹更费电了？”
GPT-5 让人有多失望？
这么说吧，就像你盼了三年的 iPhone 15 Pro Max，到手一看，嚯，是 iPhone 14 换了个壳，系统还变卡了。用户纷纷嚷嚷：“我要退回到 GPT-4！”——这在整个科技产品史上都算奇观了。你见过谁买了新车嚷嚷“还是旧车好开”吗？除非这新车真是个坑货。
更惨的是，奥特曼之前牛皮吹太大了。他说 GPT-5 是“通往万能AI的关键一步”，结果大家一看：哦，原来这“关键一步”指的是“关键地绊了一跤”。他前脚刚说目标是 AGI，后脚就在 CNBC 采访里轻飘飘地说“AGI 这词其实没啥卵用”。这操作，就好比你跟女朋友说“我要为你奋斗一辈子”，第二天就说“其实结婚也就那么回事儿”。
媒体们也终于不当啦啦队了。
《纽约客》直接站队马库斯，还引用计算机科学家 Cal Newport 的神比喻：“你可以不断升级你的凯美瑞，但就算改出花来，它也变不成法拉利。” 这话简直戳心窝子了——大语言模型 (LLM) 那种“堆参数”的路子，本质上就是给家用轿车换轮胎、喷新漆、加装音响，然后就幻想它能去跑 F1 赛道。可物理定律不骗人啊，AI 界的“规模神话”也该破产了。
连权威咨询公司 Gartner 都出来补刀，预测 AI 快要进入“幻灭低谷期”了——说人话就是：大家终于反应过来，AI 不是万能的，而且最近几年砸的钱可能全打水漂了。
这场大反转最该让人琢磨的，不是谁输谁赢，而是科学怎么在吵吵嚷嚷里保持清醒。过去几年，AI 圈的风气就是：谁嗓门大谁就有理，谁融钱多谁就代表未来。提意见的被贴上“反进步”、“阻碍创新”的标签，而吹牛皮的却能搞到几十亿投资，发布会开得跟科幻大片似的。
但科学不是选秀节目，不能靠打投和粉丝控评来决定对错。马库斯能“翻盘”，不是因为他运气好，而是因为他守住了最基本的科学精神：讲证据、讲逻辑、讲东西要能验证。他不怕被骂，不怕被孤立，因为他知道，时间会证明一切。
现在，越来越多的研究开始证明他的观点。比如 METR 的最新研究发现：LLM 在编程考试里分数很高，但在真实工作场景里却老出错——这说明啥？说明这些模型是“考试高手”，但不是“干活能手”。就像个只会刷题的学霸，一进职场连 Excel 表格都不会做。
我们真正需要的，不是会写诗、会编代码的 AI，而是能信赖、能解释、能控制的 AI。现在的 LLM 像个演技超好的骗子，说起来头头是道，但你根本不知道它哪句是真话，哪句是瞎编的。这种“一本正经地胡说八道”用多了，早晚得出大事。
马库斯一直鼓吹的“神经符号AI”（把深度学习和逻辑规则结合起来），现在慢慢被重视起来了。亚马逊已经在用这类技术了，《华尔街日报》也专门写文章讨论。这说明行业终于明白了：光靠猛喂数据堆出来的模型是有天花板的，真正的智能需要结构、规则和推理能力。
加里·马库斯不是反对 AI，他是反对无脑吹捧 AI。他正是因为热爱 AI，才不忍心看它跑偏。加里·马库斯，这个曾经被全网群嘲的“AI 扫地僧”，现在终于可以微微一笑，端起茶杯深藏功与名... 不过也别忘了，他这位所谓的认知学家自己可能也有“灯下黑”看不透的地方。
极客辣评：
这位加里·马库斯就是一个炒作者，啥也不懂。
这是符号接地（符号指引到物理世界，引用、指向的意思）问题，由Stevan Harnad博士于1990年首次发现并发表。你很快就会看到在这个领域取得进展的解决方案。
什么是符号接地？
符号指引到物理世界，引用、指向的意思，比如指鹿为马，如果你没有见过鹿和马动物，没有这些先验知识，没有开过眼界，那么你对“指鹿为马”没有感觉；如果你强烈的现实主义，被现实圈养，限制和约束，那么你对“指鹿为马”会大为生气，认为是胡说八道，你甚至为正义而革命。那么你可能反问，这样有什么不对？难道我们不是唯物主义吗？客观决定主观有错吗？其实没有错，关键是我们的思想精神不能被现实限制，肉体可以，精神是自由，可以联想，可以憧憬现实不存在的，这些才是人类真正精华。