DeepMind掌门人：通往AGI之路，缺一不可量子位

想要实现AGI，技术创新和规模扩展得五五开，缺一不可。

在最新一期播客中，DeepMind掌门人哈萨比斯清晰地勾勒了他心目中通往AGI的一条现实路径：

从世界模型、模拟和智能体，一路聊到材料、超导体，甚至可控核聚变。这期播客里，哈萨比斯几乎是站在谷歌的当下，眺望AGI的全局图景。

AGI实现需要创新与规模化的双重努力：约50%的努力集中在模型扩展，50%集中在技术创新，二者结合是通向AGI的关键路径。

根节点问题推动科学突破：AlphaFold的成功验证了AI解决基础科学难题的潜力，当前研究正拓展至材料科学（如室温超导体、更优电池）、核聚变及量子计算等领域。

AI在数学等领域的表现存在“锯齿状智能”现象：尽管能在国际数学奥林匹克竞赛中获奖，但在简单逻辑题上仍可能出错，反映出系统在一致性与可靠推理方面的不足，需提升其自我反思与验证能力。

当前模型依赖人类知识，未来需实现自主学习：现有大模型基于互联网知识进行压缩与泛化，类似于AlphaGo；下一步目标是实现类似AlphaZero的自我知识生成与持续在线学习能力。