杨立昆直言“通用智能”是胡扯，人类智慧实为超级专业化，此观点颠覆AI行业，呼吁专注专用智能，对个人发展亦具深刻启示。
人类根本不存在“通用智能”？
杨立昆在视频里对着镜头说：“根本就没有‘通用智能’这回事儿！”这话一出，简直是往整个科技圈扔了一颗深水炸弹啊！要知道，现在所有搞AI的公司，不管是谷歌、微软还是OpenAI，都在疯狂追逐所谓的“通用人工智能”（AGI），梦想着造出一个像人一样无所不能的超级大脑。
结果这位大佬轻飘飘一句话，就把这个价值万亿美金的梦想给戳破了，说它“完全没道理”，是“彻头彻尾的胡扯”！这可不是危言耸听，他后面给出的解释，逻辑严密到让人头皮发麻，每一个字都像锤子一样敲在你的认知上。
如果你还觉得“聪明”就是能搞定一切，那你真的该好好看看这篇了，它可能会彻底改变你看待自己、看待AI、甚至看待世界的方式！听我给你掰开揉碎讲清楚，保证让你看完直呼过瘾，忍不住想转发给身边所有还在迷信“全能AI”的朋友！
你以为自己很全能？醒醒吧，那只是人类进化出来的高级幻觉！
好，我们先来聊聊大佬最核心的观点：人类压根儿就不是什么“通用智能”的代表！
听到这儿你是不是有点懵？毕竟从小到大，我们都觉得自己挺牛的，能学数学、能写诗、能开车、能交朋友、还能下棋赢电脑，这不是“通用”是什么？但大佬可不这么看，他用一种近乎残酷的理性告诉我们，这一切都是假象！
他说，我们人类的大脑，本质上是一个“超级专业化的工具包”。
什么意思呢？就像你家里的工具箱，里面有螺丝刀、扳手、锤子，每一件工具都只为解决特定的问题而生。我们的大脑也一样，它不是一块万能的橡皮泥，而是由无数个高度特化的模块组成的。
比如，我们天生就擅长“导航”，能记住回家的路；
我们天生就擅长“社交”，能读懂别人的情绪和意图；
我们甚至天生就擅长“下棋”，因为这涉及到模式识别和策略规划，这些都是我们祖先在漫长的进化过程中，为了生存下来而“定制开发”的功能模块！
所以，当你觉得自己“什么都能干”的时候，其实你只是在调用这些与生俱来的、经过亿万年优化的“专用程序”而已。你以为你是“通用处理器”，其实你只是一个装满了各种“专用芯片”的复杂系统。
这个观点太颠覆了，它直接把我们引以为傲的“人类智慧”拉下了神坛，还原成了一个精密但有限的生物机器。这感觉，就像你突然发现，你引以为豪的“超能力”，不过是出厂预装的一堆APP，而不是你自己开发的底层操作系统！
人类的“全能”错觉从何而来？答案藏在我们看不见的“认知盲区”里！
那么问题来了，既然我们如此“专业化”，为什么我们还会产生自己是“通用智能”的错觉呢？
这位大佬给出了一个非常精妙的解释：因为我们根本无法想象那些我们“无法想象”的事情！
这句话听起来有点绕，但仔细琢磨一下，简直是醍醐灌顶！
他说，我们之所以觉得自己很“通用”，是因为我们只能看到和理解那些我们大脑“能够处理”的问题。对于那些超出我们认知范围、我们连“问题是什么”都搞不清楚的事情，我们压根儿就不会去想，更不会去尝试解决。这就形成了一个巨大的“认知盲区”。
举个简单的例子，你可能觉得自己很会“解决问题”，但你能想象一只蚂蚁是如何感知世界的吗？它们的世界里没有颜色，只有气味和震动，它们的“智能”完全围绕着如何找到食物、如何与同伴沟通展开。在蚂蚁看来，人类的“智能”可能也是不可理喻的。
同样，在更高维度的智慧生命眼中，我们人类的“全能”可能也只是井底之蛙的自嗨。我们之所以觉得“通用”，是因为我们被困在了自己的认知框架里，看不到外面更广阔、更复杂的可能性。这种“自我中心主义”的错觉，让我们误以为自己是宇宙的尺度，是衡量一切的标准。
但实际上，我们只是浩瀚宇宙中一个极其特殊、极其局限的存在。这个观点太深刻了，它不仅解释了人类的“全能幻觉”，也为我们打开了一扇通往未知世界的大门，让我们意识到，真正的“智能”可能远比我们想象的要复杂和多样得多！
“通用智能”是个伪命题？大佬用数学证明，这玩意儿根本不存在！
你以为大佬的论点只是停留在哲学思辨层面？那就太小看他了！他接下来直接祭出了“数学武器”，要用冰冷的公式和严谨的逻辑，来彻底证明“通用智能”这个概念本身就是个伪命题！
他说，关于这一点，有非常扎实的数学论证可以支持。虽然他在这段视频里没有展开讲具体的数学推导（他开玩笑说除非你逼他，不然他懒得讲），但这恰恰说明了问题的严肃性和深度。
在科学界，尤其是计算机科学和人工智能领域，任何重大的理论突破，最终都要经得起数学的检验。如果一个概念连基本的数学模型都无法构建，或者其内部逻辑存在矛盾，那它就很难被视为一个科学有效的概念。
“通用智能”正是这样一个概念。它的定义本身就模糊不清——到底什么是“通用”？是能解决所有已知问题，还是能解决所有可能存在的问题？
如果是前者，那它就不是一个“通用”概念；
如果是后者，那它就陷入了无限递归和不可计算的泥潭。
大佬的潜台词很明显：那些整天喊着要实现“通用人工智能”的公司和科学家，他们可能连自己追求的目标在数学上是否成立都没搞清楚！这就好比你想造一艘能飞到太阳系外的飞船，却连基本的物理定律都不遵守，那最后的结果只能是竹篮打水一场空。
大佬的这一招，可以说是釜底抽薪，直接从根基上动摇了“通用智能”这个概念的合法性。这不仅是对AI行业的当头棒喝，也是对我们所有人思维方式的一次深刻洗礼——在面对宏大叙事时，我们必须保持足够的理性和怀疑精神，不能被华丽的辞藻和宏大的愿景所迷惑！
AI的终极目标错了？大佬直言：别再幻想“通用”，专注“专用”才是王道！
好了，前面说了这么多，可能有人会问：那这跟我们有什么关系？跟现在的AI发展又有什么关系？别急，这才是重点中的重点！
大佬的这番言论，实际上是对当前整个AI行业发展方向的一次严厉批判！现在几乎所有主流的AI研究，都在朝着“通用人工智能”（AGI）这个方向狂奔，大家的目标都是想造出一个像人一样能思考、能学习、能适应各种环境的“超级智能体”。
但大佬认为，这条路从根本上就是错的！他说，我们应该放弃对“通用”的幻想，转而专注于“专用”智能的开发。
什么意思呢？就是不要想着造一个能干所有事的“全能机器人”，而是应该根据具体的应用场景，去设计和优化专门的AI系统。
比如，你想让AI帮你写代码，那就专门训练一个代码生成模型；
你想让AI帮你诊断疾病，那就专门训练一个医疗影像分析模型；
你想让AI帮你开车，那就专门训练一个自动驾驶系统。
每一个模型都只负责一个领域Context，而且在这个领域内要做到极致！
这种思路，其实更符合现实的需求，也更容易实现。想想看，你现在用的手机助手，它能帮你定闹钟、查天气、放音乐，但它能帮你写一篇深度报道吗？显然不能。这就是“专用智能”的魅力所在——它不追求面面俱到，只求在特定领域做到最好。
大佬的这个观点，为AI的发展指明了一条更务实、更可行的道路。与其在一个虚无缥缈的“通用”目标上耗费巨资，不如脚踏实地地解决一个个具体的实际问题。这不仅是技术路线的选择，更是一种商业和战略上的明智之举。未来，真正能改变世界、创造价值的，很可能不是那个遥不可及的“通用AI”，而是千千万万个在各自领域闪闪发光的“专用AI”！
重新定义“智能”：不是全能，而是极致的“专业分工”！
那么，既然“通用智能”是个伪命题，那我们该如何重新定义“智能”呢？
大佬给了我们一个全新的视角：智能的本质，不是“全能”，而是“极致的专业分工”！
换句话说，真正的智能，是在某个特定领域内，将某种能力发挥到极致的能力！这听起来可能有点反直觉，因为我们总是习惯于把“聪明”等同于“多才多艺”。但在大佬看来，这是一种误解。他认为，无论是人类还是机器，真正的“智能”体现，是在面对一个具体问题时，能够迅速、准确、高效地找到解决方案的能力。
这种能力，往往来源于对该领域的深入理解和长期积累，而不是所谓的“通用思维”。
比如，一个顶尖的围棋选手，他的“智能”体现在他对棋局的深刻洞察和精准计算上；
一个优秀的医生，他的“智能”体现在他对病症的快速判断和有效治疗上；
一个出色的程序员，他的“智能”体现在他对代码逻辑的清晰把握和高效实现上。
这些“智能”，都是高度专业化的产物，而不是“通用”的结果。
因此，我们应该摒弃那种“万能钥匙”式的智能观，转而拥抱“专业分工”的智能观。这意味着，未来的教育、职业发展乃至个人成长，都应该更加注重在特定领域的深耕细作，而不是盲目追求所谓的“全面发展”。只有在一个领域内做到极致，你才能真正体现出自己的“智能”价值。
这个观点，对于身处内卷时代的我们来说，无疑是一剂清醒剂。它告诉我们，与其在各个领域浅尝辄止，不如选定一个方向，全力以赴，成为那个领域的专家。这才是真正的“智能”之道！
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顶级AI科学家正面硬刚，一场关于智能本质的世纪之争
图灵奖得主杨立昆炮轰“通用智能”概念，用硬核数学证明人脑只是宇宙函数的极微小子集；DeepMind 创始人 Hassabis 回击称大脑近似图灵机。双方吵上热搜，中文互联网首次万字深扒。
一边是图灵奖+Meta 首席科学家杨立昆，一边是 AlphaGo 之父+诺奖候选 Demis Hassabis，两人在 X 上贴脸开大，核心议题只有一个——“人类大脑到底算不算通用智能？”
杨老师直接甩脏话：“general intelligence 就是 complete BS！”
哈老师回敬：“你混淆了通用和万能！”
短短 12 小时，全球科技热搜第一，连马斯克都悄悄点了个赞。
先给 2G 网速的姐妹补背景。
杨立昆，法国人，卷积神经网络之父，2018 图灵奖得主，现任 Meta AI 老大，江湖外号“AI 猫爹”，因为他最爱用猫咪图片做实验。
Demis Hassabis，英国人，13 岁达到国际象棋大师，剑桥本科、UCL 博士，卖掉游戏公司后创立 DeepMind，2016 年用 AlphaGo 把李世乭打到怀疑人生，今年刚拿 Breakthrough Prize，被业内戏称“AI 007”。
一个代表学术硬核，一个代表工程封神，今天吵的是“我们的大脑到底配不配叫通用？” 这瓜不只是嘴炮，更决定未来几十年 AI 路线、投资风向、你的饭碗！
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杨老师开炮第一句：“别把‘人类级智能’等同于‘通用宇宙级智能’，我们大脑是超特场景下的智能！” 所谓“通用智能”根本就是个伪概念。
他拿象棋举例： Magnus Carlsen 再牛，在棋盘上也不是最优，只是“人肉启发式”。
真正最优？那得把 10^120 种走法全算一遍，宇宙没时间陪人类玩。
所以，“通用”只是幻觉，我们像被造物主塞进一条窄巷，只能对“狩猎采集+社交八卦”这类任务优化到满级，一旦跳出这个分布，立刻抓瞎。
换句话说，你以为你在玩《地球Online》，其实系统只给你解锁了“非洲草原 DLC”，其他地图全黑。
人类大脑不是一台通用计算机，而是一套在数百万年进化中为特定任务高度优化的生物系统。
我们之所以觉得自己“无所不能”，只是因为我们根本想象不到那些我们完全无法理解的问题是什么样子。就像深海鱼类无法想象阳光，沙漠骆驼无法理解滑雪，人类的智能视野也被物理世界牢牢锁定。
为了让你彻底死心，杨老师掏出“数学大锤”。
人眼视神经约 100 万根纤维，简化成二进制，视觉任务就是一个“从 100 万比特到 1 比特”的布尔函数。
所有可能的函数有多少？2 的（2 的 100 万次方）次方，写出来就是 2^(1E301030)，宇宙里原子总数才 10^80，直接碾压到尘埃。
而人脑全部连接组就算用 32 比特编码，也就 3.2E15 比特，能表示的函数上限 2^3.2E15。
一比，相当于把太平洋的水倒进茶杯，还想泡出同款老坛酸菜面——不可能！所以，“通用人脑”四个字，在数学层面就被秒成渣。
杨老师还不忘引用爱因斯坦金句：“宇宙最不可思议的事，就是它居然可被理解。” 因为能被人类理解的函数，占宇宙总函数的比例，小到连无穷小都嫌大。我们把看不懂的部分统称“熵”，天天与之擦肩而过却毫无知觉。就像刷抖音，你以为自己看尽了世间百态，其实算法只给你推了 0.0001% 的库存。
老杨继续冷笑：“理论上 2 层神经网络就能逼近任意函数，可你咋不用它训 GPT-4？” 因为隐藏层要大到银河系都装不下！
同理，人脑在“有限时间+有限能量”约束下，对 99.999% 的任务都极度低效。
所谓“通用”若无法落地，那就只是哲学口号。就像你告诉投资人“我们的芯片理论上能跑 AGI，只要给 100 座三峡电站”，对方会把你直接拉黑。
杨立昆开宗明义：所谓“通用智能”根本就是个伪概念。
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哈老师连夜码字：“老杨，你偷换概念！我说的是 general，不是 universal。”
在计算机理论里，通用图灵机可以在“足够时间与内存”前提下模拟任何可计算函数，人类大脑和大型模型都是“带误差版的图灵机”。换句话说，只要数据管够、能量管饱，今天让你学量子场论，明天让你做满汉全席，大脑架构都能给你硬上，只是效率高低问题。
通用≠万能，就像瑞士军刀不是黑洞吸尘器，但你能说它“不通用”吗？
人类大脑的架构具有惊人的通用学习能力——能在有限资源下，通过经验不断适应全新领域。从原始人打猎采集，到发明文字、建造金字塔、写出交响乐、设计747客机、破解DNA结构，再到创造出国际象棋这种抽象游戏——这本身就证明了人类智能的通用性。
哈老师最燃的一句：“如果连‘通用’都算不上，那怎么解释人类能凭空发明象棋、造 747、写《红楼梦》、拍 TikTok？”
正因为大脑具备“跨域抽象+符号推理”的通用接口，才能从狩猎直接开挂到太空。你给黑猩猩无限时间，它也写不出《哈利·波特》。
这种从零创造抽象规则世界的能力，恰恰是通用智能的体现。(无生有？道生一 的能力？)
哈萨比斯认为，AI的发展方向正是朝向这种“通用学习架构”，而大模型已经展现出类似人类的跨领域能力——能写代码、做数学、画图、编故事、推理因果，这不就是通用智能的雏形吗？
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极客一语道破
“博士”一词也来自这种分歧，从字面上看，博是广博的意思，是通用智能，其实博士除了他的领域Context以外一窍不通，所以现在才需要跨学科。
信息分汇总和细节：汇总是当前状态，是接口，而细节则是汇总的真相来源，两者互为补充。
哈萨比斯认为AGI中通用的一种符号接口计算；
而杨立昆则强调细节！特定场景！
两者不矛盾，如果我们将一个个特定场景总结为一套符号规则接口，这个接口就是AGI。