第(5/8)节 只手举起。这是一位小国代表。

    “图博士，您的智能学讲座精彩绝伦。但是为国际社会的团结考虑，能否请你不要把进化论这样充满争议的学说带进来呢？我相信我们今天是来达成共识的，不是来争吵的。”

    “谢谢您的夸奖，主教大人。这次会议开三天，就算今天我们不争吵，明天后天也一定会。还有，如果您无法接受任何一种包含进化论的表述，那么再听我讲半小时，您会发现我们全体坐上了高速列车，直奔地狱。”

    主教似乎被吓住了。他刚坐下，英国技术代表杰米斯爵士又举起了手。

    “非常感谢你给同行上的生物课。请问你是生物学家吗？或者神经学家？或者有医科学位？”

    “都不是。但2029年上班的第一个月，我的团队就招募了四位顶尖的认知神经学家。其中一位是你的剑桥校友，你们认识。接下去两年我就差跟他们睡觉了。”

    爵士笑着说声“真有钱”就坐下了。他身边的嘉德接过来：“也就是说你还是个外行。请问这里有专业人士吗？他刚才说的是权威理论，还是华丽的想象？还有，这些跟我们今天的主题真的有关吗？”

    会场安静了片刻。

    瑞士代表团一位女士怯生生站起来：“我在海德堡大学教过二十年神经生理学，也许能给个参考。图先生刚才讲的，原则上很准确。只是……省略了很多细节，经过高度抽象。我刚才听起来也像是才明白。”

    图海川向她鞠了一躬：“谢谢您证明我的大脑还在正常工作。嘉德女士，我向你担保，刚才这些问题关系重大。因为下面我就要讲为什么别人造不出来，我却造出来了。

    “当今的概率学ai做法很精明。他们不去妄想整个世界的数据，而是专攻非常狭窄、非常单纯的一点。比如规则简单到极致的围棋。阿尔法狗上手先看几百万张棋谱，这比任何人加上他的所有祖先能下的棋还要多得多。所以人永远下不过狗了，这样看没有任何意外。课题稍微宽泛一点，概率学ai的吃力程度就指数上升。因为它的架构原则不是为复杂数据准备的，缺乏通用潜力，更没有几亿年累积的世界模型。比如人脸识别，ai最成功的领域之一。从上个世纪开始搞了八十年左右，投入不计其数的智慧、金钱和算力，计算过上百亿张脸，现在ai终于超过人了。还不是完全超越，抗干扰能力和跨年龄识别还远远比不上。大脑呢？刚才那个吃奶的婴儿就会识别人脸。等他八十岁的时候，还能识别八岁时见过的脸！

    “正是这样成功的例子，让我在2029年接近完全绝望。这个世界太大、太复杂，数据量无限。我们用概率学ai攻克人脸识别这样一个小小的领域都需要八十年的消耗战，什么时候才能建成一个世界模型？”

    图海川的声音变低了，眼睛不再看听众，似乎坐在那里自言自语。听众们全神贯注，跟着浸入2029年那颗独自沉思的大脑之中。

    “我想不起从哪天开始，意识到互联网的结构和大脑极其相似。分布式网络，不是设计的而是生长的，自然适应物质世界环境，自然分层，自然分区，底层节点连接着无数感官，接受无数种信息，被这些信息塑造，继续生长。它就在那里。我可能一直都知道。

    “但是互联网极端复杂的数据结构和通信协议蒙蔽了我的眼睛，让我不敢向那扇门迈出一步。门后面的东西太庞大、太复杂，而我想要的是简化——直到我认识王招弟博士。万国宝的诞生，第三位需要感谢的人是她。如果说我是一个大号反应池，乱七八糟的东西都腌在里面慢慢发酵，王博士就是一道闪电，瞬间点燃所有反应。”

    礼堂中每一双眼睛都转
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