本集简介
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宏观的去看人类几千年的文明，可能只是喂给智能，喂给 ai 的一段 prompt.
宏观的去看人类几千年的文明，可能只是喂给智能，喂给 ai 的一段 prompt.
如果我们喂给了未来智能的 prompt 那就意味着至少我们存在过。
如果我们喂给了未来智能的 prompt 那就意味着至少我们存在过。
为什么要有智能？
为什么要有智能？
智能的存在是否是必然？
智能的存在是否是必然？
这件事情不是一个科学问题，它是一个哲学问题。
这件事情不是一个科学问题，它是一个哲学问题。
凡是遇到哲学问题，我们不要用科学的形而下的方式去求解。
凡是遇到哲学问题，我们不要用科学的形而下的方式去求解。
只要你学的足够慢，你就可以不用学。
只要你学的足够慢，你就可以不用学。
那些变化特别快的东西，是你最不需要去跟潮流的东西。
那些变化特别快的东西，是你最不需要去跟潮流的东西。
哈喽，大家好，欢迎回到自习室。
哈喽，大家好，欢迎回到自习室。
我是古希，今天是一期特别的节目，因为我邀请了一位偶像来拆解我俩共同的偶像——就是GOOGLE DIME的创始人DEMISSA SABIS。
我是古希，今天是一期特别的节目，因为我邀请了一位偶像来拆解我俩共同的偶像——就是GOOGLE DIME的创始人DEMISSA SABIS。
一位集象棋神童、神经科学家、创业家和诺奖得主为一生的通才。
一位集象棋神童、神经科学家、创业家和诺奖得主为一生的通才。
而我今天的嘉宾，他是无人驾驶卡车公司BOUGHT AUTO的创始人，是全球第一家上市的无人驾驶公司图森的联合创始人。
而我今天的嘉宾，他是无人驾驶卡车公司BOUGHT AUTO的创始人，是全球第一家上市的无人驾驶公司图森的联合创始人。
加州理工学院CALTECH的神经科学博士，本科呢就在计算机视觉的全球顶级会议CVPR上发了论文。
加州理工学院CALTECH的神经科学博士，本科呢就在计算机视觉的全球顶级会议CVPR上发了论文。
18年前有一本关于他的书叫《校园黑客侯小迪》，副标题是“人大附中超长儿童培养”。
18年前有一本关于他的书叫《校园黑客侯小迪》，副标题是“人大附中超长儿童培养”。
不仅如此，他还差点一脚迈进了演艺圈，出演过电影《博学无术》；还在话剧里饰演过钱学森。
不仅如此，他还差点一脚迈进了演艺圈，出演过电影《博学无术》；还在话剧里饰演过钱学森。
哈萨比斯和侯小迪两个人都年少成名，都不约而同成为了科学研究者，拿到了神经科学的博士。
哈萨比斯和侯小迪两个人都年少成名，都不约而同成为了科学研究者，拿到了神经科学的博士。
之后又都转型成为了创业者、企业家，此刻又都在推动人类往智能的更深处走去。
之后又都转型成为了创业者、企业家，此刻又都在推动人类往智能的更深处走去。
在我眼里，这两人共享了一种把自己交给一件BIGGER THAN LIFE的事儿的活法。
在我眼里，这两人共享了一种把自己交给一件BIGGER THAN LIFE的事儿的活法。
而这也是我做自习师的精神内核之一。
而这也是我做自习师的精神内核之一。
今天我俩有明确的分工，我负责串故事，把书里关于哈萨比斯这一生的几个关键的切片给摘出来；而小迪负责展开，把每一个切片背后关于智能、关于AI、关于大脑的门门道道都拆开揉碎讲明白。
今天我俩有明确的分工，我负责串故事，把书里关于哈萨比斯这一生的几个关键的切片给摘出来；而小迪负责展开，把每一个切片背后关于智能、关于AI、关于大脑的门门道道都拆开揉碎讲明白。
你可能听下来会觉得信息密度会比较高，但真的是听到就是赚到。
你可能听下来会觉得信息密度会比较高，但真的是听到就是赚到。
人工智能发展的草蛇灰线终于在我的脑中浮出了水面。
人工智能发展的草蛇灰线终于在我的脑中浮出了水面。
一下有了清晰的脉络，所以我也希望这特别的一期听完了会让你对AI创业和走出低谷去找到自己的人生棋盘有所启发。
一下有了清晰的脉络，所以我也希望这特别的一期听完了会让你对AI创业和走出低谷去找到自己的人生棋盘有所启发。
那让我们进入到正文。
那让我们进入到正文。
可能我们的听友都知道我有一位偶像，他名字叫Dennis Hassabis。
可能我们的听友都知道我有一位偶像，他名字叫Dennis Hassabis。
刚好呢关于他的传记叫The Inflection Machine，他出了中文版叫《哈萨比斯谷歌AI之脑》。
刚好呢关于他的传记叫The Inflection Machine，他出了中文版叫《哈萨比斯谷歌AI之脑》。
然后终于在等到时机成熟了之后邀请来了我觉得应该是在我眼里啊最适合我也最想一起聊的一个人，也是我觉得最具有使命型人格有天命的一个人。
然后终于在等到时机成熟了之后邀请来了我觉得应该是在我眼里啊最适合我也最想一起聊的一个人，也是我觉得最具有使命型人格有天命的一个人。
那他就是侯小迪，我们欢迎小迪。
那他就是侯小迪，我们欢迎小迪。
哎大家好，非常感谢古希啊，我觉得可能我得补充一句。
哎大家好，非常感谢古希啊，我觉得可能我得补充一句。
这个哈萨比斯是真正世界级的天才，这个我可能是村里的天才，不一样。
这个哈萨比斯是真正世界级的天才，这个我可能是村里的天才，不一样。
但是呢，虽然是村里的天才，也不影响我去用一个我的视角去讲，可能能够去把他的一些言论，或者是他的一些经历，给大家讲出一个不一样的另外一面的故事。
但是呢，虽然是村里的天才，也不影响我去用一个我的视角去讲，可能能够去把他的一些言论，或者是他的一些经历，给大家讲出一个不一样的另外一面的故事。
你可能也知道，哈萨比斯也是我的偶像。
你可能也知道，哈萨比斯也是我的偶像。
就人工智能有这么多的人，各种天才、各种就是诺奖得主有好几个。
就人工智能有这么多的人，各种天才、各种就是诺奖得主有好几个。
但是你要说这个行业里边我最敬佩的活人，哈萨比斯唯一的真神，在我看来。
但是你要说这个行业里边我最敬佩的活人，哈萨比斯唯一的真神，在我看来。
所以我也是非常荣幸能够跟你一起去聊一聊关于哈萨比斯的这个生平，然后以及从他的生平里边反射出来的。
所以我也是非常荣幸能够跟你一起去聊一聊关于哈萨比斯的这个生平，然后以及从他的生平里边反射出来的。
我觉得可能不仅仅是他是他代表的这一个时代，对于智能的本质的追寻和探索。
我觉得可能不仅仅是他是他代表的这一个时代，对于智能的本质的追寻和探索。
行，那我们就进入到哈萨比斯，就是你和哈萨比斯你们俩都是我不知道我描述的准不准确，就是通过神经系统以不一样的逻辑和顺序去理解智能。
行，那我们就进入到哈萨比斯，就是你和哈萨比斯你们俩都是我不知道我描述的准不准确，就是通过神经系统以不一样的逻辑和顺序去理解智能。
为什么你们所理解的神经的智能和别人的理解不一样？
为什么你们所理解的神经的智能和别人的理解不一样？
它的出发点不是一个形而下，说我从数学上出发，啊，我我推一套特别漂亮的公式，说这个公式就是智能，不是这样的，而更多的是形而上的出发。
它的出发点不是一个形而下，说我从数学上出发，啊，我我推一套特别漂亮的公式，说这个公式就是智能，不是这样的，而更多的是形而上的出发。
我们先谦卑的不要说我们能够设计出真正的智能，而是我们先去看智能到底是以什么样的形式体现出来的。
我们先谦卑的不要说我们能够设计出真正的智能，而是我们先去看智能到底是以什么样的形式体现出来的。
它的高低优劣有没有行为上的准则？
它的高低优劣有没有行为上的准则？
如果想了解智能，就绕不开大脑。
如果想了解智能，就绕不开大脑。
因为大脑在可能至少在今天还是我们已知世界里面最高级的智能体。
因为大脑在可能至少在今天还是我们已知世界里面最高级的智能体。
那么我们从神经科学出发去理解智能，去试图定义智能，然后再去试图去说创造一个跟大脑差不多，甚至可以未来超过大脑的这样的一个机器。
那么我们从神经科学出发去理解智能，去试图定义智能，然后再去试图去说创造一个跟大脑差不多，甚至可以未来超过大脑的这样的一个机器。
可能当代我们看起来，神经网络好像听起来是一个老百姓都在说的一个词。
可能当代我们看起来，神经网络好像听起来是一个老百姓都在说的一个词。
好像那不是显然嘛？
好像那不是显然嘛？
神经网络就是怎么怎么样。
神经网络就是怎么怎么样。
但是你要知道，比如说在2010年的时候，你去谈神经网络，你可以谈啊。
但是你要知道，比如说在2010年的时候，你去谈神经网络，你可以谈啊。
你看当年斯皮尔伯格都在用神经网络去搞这个《终结者》，你会被AI圈笑话的，没有人信神经网络在2010年，或者说2005年吧，咱们再早一点。
你看当年斯皮尔伯格都在用神经网络去搞这个《终结者》，你会被AI圈笑话的，没有人信神经网络在2010年，或者说2005年吧，咱们再早一点。
但是直到2012年，Deep Learning给世界敲响了一个新时代的钟声以后，Deep Learning的发扬光大才让人们更多的人普通老百姓意识到AI原来真的是可以靠神经网络逼近到如此程度的。
但是直到2012年，Deep Learning给世界敲响了一个新时代的钟声以后，Deep Learning的发扬光大才让人们更多的人普通老百姓意识到AI原来真的是可以靠神经网络逼近到如此程度的。
其实大家这几年啊，但凡你听过关于AI的新闻都绕不开这位老哥。
其实大家这几年啊，但凡你听过关于AI的新闻都绕不开这位老哥。
我不是上周我老读这本书吗？
我不是上周我老读这本书吗？
还有上个月老读，然后我不了解AI的朋友就说你为什么老是抱着一个光头？
还有上个月老读，然后我不了解AI的朋友就说你为什么老是抱着一个光头？
就是我说因为这个光头真的改变了世界，在各个范围改变了世界。
就是我说因为这个光头真的改变了世界，在各个范围改变了世界。
首先我们先说是10年前，就是2016年的春天，当时应该全世界知名的AlphaGo就是那下棋的AlphaGo，它是以4比1在围棋比赛上面积败了当时的围棋的世界冠军李世石。
首先我们先说是10年前，就是2016年的春天，当时应该全世界知名的AlphaGo就是那下棋的AlphaGo，它是以4比1在围棋比赛上面积败了当时的围棋的世界冠军李世石。
这个应该是我觉得 ai 在10年前最出圈的那个时刻，它能实际上带入到我们的物理世界里面，并且做出成绩。
这个应该是我觉得 ai 在10年前最出圈的那个时刻，它能实际上带入到我们的物理世界里面，并且做出成绩。
然后也是 hasabis，他创立的这个 deepmind 这个公司，在几年之后底下的产品 alpha fold 用 ai 去破解了蛋白质折叠，这么一个我觉得是困扰了整个人类应该是几十年的一个生物化学的一个难题。
然后也是 hasabis，他创立的这个 deepmind 这个公司，在几年之后底下的产品 alpha fold 用 ai 去破解了蛋白质折叠，这么一个我觉得是困扰了整个人类应该是几十年的一个生物化学的一个难题。
就是 alpha fold 预测出了几乎所有已知的，超过了2亿种蛋白质的三维结构。
就是 alpha fold 预测出了几乎所有已知的，超过了2亿种蛋白质的三维结构。
也因此呢，哈萨比斯就跟他的同事啊，就是一起获得了2024年的诺贝尔的化学奖，并且在同年被英国王室封为了爵士。
也因此呢，哈萨比斯就跟他的同事啊，就是一起获得了2024年的诺贝尔的化学奖，并且在同年被英国王室封为了爵士。
这是DEEP MIND的一个成就。
这是DEEP MIND的一个成就。
后来呢，DEEP MIND被谷歌收购了，也就形成了我们今天听到的AI御三家，也就是我们说的这个皇室三家吧，可以这么去形容。
后来呢，DEEP MIND被谷歌收购了，也就形成了我们今天听到的AI御三家，也就是我们说的这个皇室三家吧，可以这么去形容。
这御三家分别是OpenAI的ChatGPT，这大家已经很耳熟了；还有是ANTHROPIC的CLOUD，这个呢是最近评上新闻头条。
这御三家分别是OpenAI的ChatGPT，这大家已经很耳熟了；还有是ANTHROPIC的CLOUD，这个呢是最近评上新闻头条。
再有一个呢，就是GOOGLE底下的DEEP MIND它所开发的GEMINI。
再有一个呢，就是GOOGLE底下的DEEP MIND它所开发的GEMINI。
然后这个GEMINI现在呢，就是哈萨比在领导，在主导，并且成为了其中的唯一的领导者。
然后这个GEMINI现在呢，就是哈萨比在领导，在主导，并且成为了其中的唯一的领导者。
今天我们其实想要展开的啊，不是给大家去一个一个地去捋说哈萨比的这个人生取得这个成就、那个成就这些，我都建议大家去看这本书，就是这个《谷歌AI之脑》里面写的非常详细，因为它是个特别厉害的传记作者写的。
今天我们其实想要展开的啊，不是给大家去一个一个地去捋说哈萨比的这个人生取得这个成就、那个成就这些，我都建议大家去看这本书，就是这个《谷歌AI之脑》里面写的非常详细，因为它是个特别厉害的传记作者写的。
我们想给大家去探索的，其实是影响哈萨比斯的几个人生的瞬间。
我们想给大家去探索的，其实是影响哈萨比斯的几个人生的瞬间。
我们先讲讲第一个MOMENT，也就是到底什么东西叫拼尽全力。
我们先讲讲第一个MOMENT，也就是到底什么东西叫拼尽全力。
一说到拼尽全力，说实话我内心非常的酸楚，因为我觉得我的人生在非常多关键的时刻，我确实就差那临门一脚，我就不知道为什么我踢不出去那一脚，我就是做不到180%的拼尽全力。
一说到拼尽全力，说实话我内心非常的酸楚，因为我觉得我的人生在非常多关键的时刻，我确实就差那临门一脚，我就不知道为什么我踢不出去那一脚，我就是做不到180%的拼尽全力。
直到我读到了这本书，然后我在里面看到他做了一个细节的描述。
直到我读到了这本书，然后我在里面看到他做了一个细节的描述。
我想说，当时我非常非常的触动和羞愧和难过。
我想说，当时我非常非常的触动和羞愧和难过。
他是这么说的啊，就是哈萨比他的形容，说他对于尽力有一个极端客观的一个标准。
他是这么说的啊，就是哈萨比他的形容，说他对于尽力有一个极端客观的一个标准。
比如说你跑马拉松，在你冲过终点线的那一刻，你就应该直接被送进医院去抢救。
比如说你跑马拉松，在你冲过终点线的那一刻，你就应该直接被送进医院去抢救。
只要你跑完你还能站着，那就说明你还有余力，也就说明你没有尽全力。
只要你跑完你还能站着，那就说明你还有余力，也就说明你没有尽全力。
他说他就是以这样的方式去度量自己在做每一件事情上面，他是不是完全豁出去了，完全的尽全力了。
他说他就是以这样的方式去度量自己在做每一件事情上面，他是不是完全豁出去了，完全的尽全力了。
然后这个细节为什么打动我？
然后这个细节为什么打动我？
是因为我翻这本书的时候，后面的每一个章节，我们刚刚讲到的，他的创业也好，去研发阿尔法 four，研发阿尔法阿尔法 zero，现在去做 ai 的军备竞赛也好，他做的每件事情都是比照着那个快要不行了。
是因为我翻这本书的时候，后面的每一个章节，我们刚刚讲到的，他的创业也好，去研发阿尔法 four，研发阿尔法阿尔法 zero，现在去做 ai 的军备竞赛也好，他做的每件事情都是比照着那个快要不行了。
要被救护车送走了，但还剩一口气，还没倒下，这样的标准来实施的。
要被救护车送走了，但还剩一口气，还没倒下，这样的标准来实施的。
所以当时他的同事啊，也是他在 deepmind 的合伙人，叫 shane leg，莱格。
所以当时他的同事啊，也是他在 deepmind 的合伙人，叫 shane leg，莱格。
就这么形容他的，说哈萨比斯这个人身上，他就没有50%这个档。
就这么形容他的，说哈萨比斯这个人身上，他就没有50%这个档。
他连99%这个档都没有，他这个人就是零或者百分之百，也是这种百分之百的模式，在我眼里成为了接下来做所有事业的注脚。
他连99%这个档都没有，他这个人就是零或者百分之百，也是这种百分之百的模式，在我眼里成为了接下来做所有事业的注脚。
我非常同意，其实我觉得如果你真的想去做一个你明知不可以做，明知不是那么容易能做，或者说你想去创造一个奇迹，那你当然要为他奉献全力了，因为你拼尽全力，所以说明你没有游刃有余。
我非常同意，其实我觉得如果你真的想去做一个你明知不可以做，明知不是那么容易能做，或者说你想去创造一个奇迹，那你当然要为他奉献全力了，因为你拼尽全力，所以说明你没有游刃有余。
我觉得这更多是一个人生态度，就是我们的人生到底是每天去做一些游刃有余但是自己很开心的事情，还是让我们每天去做的一些明明自己不拼尽全力就很有可能做不到的事情，更让自己开心。
我觉得这更多是一个人生态度，就是我们的人生到底是每天去做一些游刃有余但是自己很开心的事情，还是让我们每天去做的一些明明自己不拼尽全力就很有可能做不到的事情，更让自己开心。
嗯。
嗯。
我觉得这是一个选择问题。
我觉得这是一个选择问题。
没有对错。
没有对错。
那我就要采访下了，就是像你跟哈萨比斯这种，你们就是要拼到榨干到被救护车送走。
那我就要采访下了，就是像你跟哈萨比斯这种，你们就是要拼到榨干到被救护车送走。
如果真的那一口气就是没控制住，就是救护车来的时候已经晚了。
如果真的那一口气就是没控制住，就是救护车来的时候已经晚了。
你有想过吗？
你有想过吗？
就是如果这种情况发生怎么办？
就是如果这种情况发生怎么办？
你看我，我觉得我挺好啊，我还没有被叫救护车。
你看我，我觉得我挺好啊，我还没有被叫救护车。
SO FAR没有榨干自己到那个程度，但我觉得这件事情更多的是你要知道你到底是在做一个短跑还是长跑。
SO FAR没有榨干自己到那个程度，但我觉得这件事情更多的是你要知道你到底是在做一个短跑还是长跑。
我觉得首先知道自己是在做一个短跑还是长跑，这是智慧WISDOM。
我觉得首先知道自己是在做一个短跑还是长跑，这是智慧WISDOM。
啊，这个智慧呢，你需要通过试错去体验出来。
啊，这个智慧呢，你需要通过试错去体验出来。
就有的时候我也是这个啊，干活干得很多，通宵啊，连续通宵。
就有的时候我也是这个啊，干活干得很多，通宵啊，连续通宵。
但是呢，完了以后会觉得其实可能也不是最好的，能够从比如说以一个月甚至半年时间来看，可能也不是一个最好的控制自己时间的方式。
但是呢，完了以后会觉得其实可能也不是最好的，能够从比如说以一个月甚至半年时间来看，可能也不是一个最好的控制自己时间的方式。
我也不可能连续通宵半年，其实到最后就是不断的尝试自己的这个舒适区。
我也不可能连续通宵半年，其实到最后就是不断的尝试自己的这个舒适区。
是，确实是让自己精疲力竭、无怨无悔。
是，确实是让自己精疲力竭、无怨无悔。
保证在这个状态下一直有一个高输出。
保证在这个状态下一直有一个高输出。
但是就像你跑马拉松一样，你可能会开始考虑如何分配自己的体能，因为你知道有42.43公里在等着你呢。
但是就像你跑马拉松一样，你可能会开始考虑如何分配自己的体能，因为你知道有42.43公里在等着你呢。
嗯，所以你更机智的是选用了配速型的跑法。
嗯，所以你更机智的是选用了配速型的跑法。
到最后一定会选用配速型的跑法。
到最后一定会选用配速型的跑法。
但是人生只有一次，在我们面临很大未知的时候，尤其是在可能你的这个生涯的早期，如果你不去拼一拼，你是真的不知道自己的潜力有多大。
但是人生只有一次，在我们面临很大未知的时候，尤其是在可能你的这个生涯的早期，如果你不去拼一拼，你是真的不知道自己的潜力有多大。
很多时候人是被自己。
很多时候人是被自己。
怕被自己触及到自己的这个天花板而吓到的，而不是真正的触及了天花板以后。
怕被自己触及到自己的这个天花板而吓到的，而不是真正的触及了天花板以后。
那我觉得触及天花板这样的事情做几次能够更好地知道自己的真正的潜能和极限在哪儿，这件事儿我觉得还是挺重要的。
那我觉得触及天花板这样的事情做几次能够更好地知道自己的真正的潜能和极限在哪儿，这件事儿我觉得还是挺重要的。
嗯，人是被怕自己触到天花板而吓到的。
嗯，人是被怕自己触到天花板而吓到的。
这我想补充一个小迪的意识，就是小迪这位同学呢，在本科期间也是因为跑步横容肌溶解。
这我想补充一个小迪的意识，就是小迪这位同学呢，在本科期间也是因为跑步横容肌溶解。
经历过命悬一刻的时候的对好，我们进入到这个第二个moment啊。
经历过命悬一刻的时候的对好，我们进入到这个第二个moment啊。
就我给他取了个名字叫输到呕吐，但是呢也成为了人生的觉醒时刻。
就我给他取了个名字叫输到呕吐，但是呢也成为了人生的觉醒时刻。
其实我还专门拍过视频来讲过哈萨比斯面临的这个人生的选择故事呢，是当时他小小的哈萨比斯，当时只有四岁，四岁的时候他就能踩着他爸爸的椅子去看大人们下棋。
其实我还专门拍过视频来讲过哈萨比斯面临的这个人生的选择故事呢，是当时他小小的哈萨比斯，当时只有四岁，四岁的时候他就能踩着他爸爸的椅子去看大人们下棋。
第二年他五岁的时候，他就能下过这些大人。
第二年他五岁的时候，他就能下过这些大人。
所以当时那个英国的奇谈的元老就对他老爹说：‘你儿子是个天才’。
所以当时那个英国的奇谈的元老就对他老爹说：‘你儿子是个天才’。
所以他老爹就不敢怠慢，就完了、完了、完了！
所以他老爹就不敢怠慢，就完了、完了、完了！
我生了个天才，然后就每一周都开车载着他儿子去全国各地去比赛。
我生了个天才，然后就每一周都开车载着他儿子去全国各地去比赛。
当时其实全家人非常的拮据，他们经常钱不够去住旅馆，两个人就在那个车的睡袋里面睡觉，就是这样去对付的。
当时其实全家人非常的拮据，他们经常钱不够去住旅馆，两个人就在那个车的睡袋里面睡觉，就是这样去对付的。
其实也是他爸爸，我觉得就是有种……你突然发现你怀里揣着一颗美玉之后，你很害怕。
其实也是他爸爸，我觉得就是有种……你突然发现你怀里揣着一颗美玉之后，你很害怕。
你怀璧开始有其罪了，那对哈萨比斯就特别的严格，而且有些时候就会心态会失衡。
你怀璧开始有其罪了，那对哈萨比斯就特别的严格，而且有些时候就会心态会失衡。
反过来说，这就是英国虎爸。
反过来说，这就是英国虎爸。
是他对儿子的管教就非常的严格，以至于哈萨比斯对于尽力这个东西出现了那么极端的一种客观的标准。
是他对儿子的管教就非常的严格，以至于哈萨比斯对于尽力这个东西出现了那么极端的一种客观的标准。
哈萨比斯人生的转折，一个大的转折发生在他12岁的时候。
哈萨比斯人生的转折，一个大的转折发生在他12岁的时候。
当时他们去列治敦士敦附近的一个国际的锦标赛里面，他对上了一个可能年龄跟他老爹差不多岁数的一个人。
当时他们去列治敦士敦附近的一个国际的锦标赛里面，他对上了一个可能年龄跟他老爹差不多岁数的一个人。
然后当时应该是下了很久，应该是接近10个小时。
然后当时应该是下了很久，应该是接近10个小时。
全场大家几乎在大厅都走光了，他们俩还在那对弈。
全场大家几乎在大厅都走光了，他们俩还在那对弈。
因为下棋特别累，他也觉得很疲劳，你想他才12岁。
因为下棋特别累，他也觉得很疲劳，你想他才12岁。
然后他就当时下和了，就相当于认输了。
然后他就当时下和了，就相当于认输了。
结果当时他对手，这个跟他爹一样大的这个对手，他就突然就站起来说，哎，你为什么要认输呢？
结果当时他对手，这个跟他爹一样大的这个对手，他就突然就站起来说，哎，你为什么要认输呢？
你看这个，你其实你只要弃掉皇后，这个棋咱们应该是闭合的。
你看这个，你其实你只要弃掉皇后，这个棋咱们应该是闭合的。
你不应该认输的，故意在对方面前怼脸羞辱的那种感觉。
你不应该认输的，故意在对方面前怼脸羞辱的那种感觉。
就是你看，下了10个小时吧，你还是不行，你还是欠点火候。
就是你看，下了10个小时吧，你还是不行，你还是欠点火候。
然后周围的人就围过来，就有点嘲笑他。
然后周围的人就围过来，就有点嘲笑他。
当时12岁的他小孩子就站起来，然后环顾了整个赛场。
当时12岁的他小孩子就站起来，然后环顾了整个赛场。
他就发现这赛场里面300多个全世界最顶尖的大脑，大家才会聚集在这儿去比赛。
他就发现这赛场里面300多个全世界最顶尖的大脑，大家才会聚集在这儿去比赛。
但是居然这300多个大脑，在这个黑白的这个棋格子上面，耗尽了他们所有的体力和才华和脑力的智慧。
但是居然这300多个大脑，在这个黑白的这个棋格子上面，耗尽了他们所有的体力和才华和脑力的智慧。
但是你耗尽完了，最后除了赢得一个奖杯，你对这个世界有什么贡献吗？
但是你耗尽完了，最后除了赢得一个奖杯，你对这个世界有什么贡献吗？
没有。
没有。
所以在纪录片里他就说那天我整个人恶心的想吐，也是从那一刻起我想吐的那一刻起决定了我不再做一个职业的棋手，因为我的人生我不能耗尽我的脑子终其一生只是为了赢一盘棋，我想要去寻找我人生更伟大的一个天命。
所以在纪录片里他就说那天我整个人恶心的想吐，也是从那一刻起我想吐的那一刻起决定了我不再做一个职业的棋手，因为我的人生我不能耗尽我的脑子终其一生只是为了赢一盘棋，我想要去寻找我人生更伟大的一个天命。
对这一段也非常触动我，就在我来看呢，哈萨比斯做这一个举动其实。
对这一段也非常触动我，就在我来看呢，哈萨比斯做这一个举动其实。
他已经决定要换棋盘了。
他已经决定要换棋盘了。
嗯。
嗯。
从这儿开始，他在不断换棋盘。
从这儿开始，他在不断换棋盘。
我去看 Infinite Machine 这本书，我会把它看成是，首先天资肯定是爆表的，就是世界级的天才。
我去看 Infinite Machine 这本书，我会把它看成是，首先天资肯定是爆表的，就是世界级的天才。
在不断的换棋盘，不断的创造新的奇迹的征程。
在不断的换棋盘，不断的创造新的奇迹的征程。
嗯。
嗯。
比如说先去下真正的象棋，然后呢再去用人工智能下围棋，这就是换了一个很大的棋盘。
比如说先去下真正的象棋，然后呢再去用人工智能下围棋，这就是换了一个很大的棋盘。
那再接下来呢，Alpha Fold 又是换了一个很大的棋盘，再再接下来去搞这个 LLM 相关的这个事情，其实又是一个棋盘，而且它不是一个隐性意义上的棋盘，它真的就是一个棋盘，它在不断的去。
那再接下来呢，Alpha Fold 又是换了一个很大的棋盘，再再接下来去搞这个 LLM 相关的这个事情，其实又是一个棋盘，而且它不是一个隐性意义上的棋盘，它真的就是一个棋盘，它在不断的去。
调整自己参与的这个游戏，而恰好呢，它的里边的每一个游戏，你去看它的解法，我都觉得这是有一定路径依赖了。
调整自己参与的这个游戏，而恰好呢，它的里边的每一个游戏，你去看它的解法，我都觉得这是有一定路径依赖了。
都都是像下棋一样，但是我所谓的路径依赖是是有很多褒义的啊，它像下棋一样去用极致的智力，漂亮的解了每一个棋盘。
都都是像下棋一样，但是我所谓的路径依赖是是有很多褒义的啊，它像下棋一样去用极致的智力，漂亮的解了每一个棋盘。
嗯，我喜欢你这个说法，而且我知道你一会儿一定会展开，所以我接着讲他的人生故事啊。
嗯，我喜欢你这个说法，而且我知道你一会儿一定会展开，所以我接着讲他的人生故事啊。
那什么是你的天命？
那什么是你的天命？
然后你又怎么去找到天命？
然后你又怎么去找到天命？
找到了之后，你又怎么跟这个天命共处呢？
找到了之后，你又怎么跟这个天命共处呢？
在94年的时候，当时他刚满18岁。
在94年的时候，当时他刚满18岁。
因为17岁的时候年龄太小，剑桥就说你太小了，你没法来入学，所以你先搞点别的。
因为17岁的时候年龄太小，剑桥就说你太小了，你没法来入学，所以你先搞点别的。
所以呢，他当时就先去了一个游戏开发的公司去实习，就被游戏公司的老板给慧眼识珠了，就说你这小子牛啊，不然你别读书了，你留下来吧，你一个人战斗力顶一整个团队。
所以呢，他当时就先去了一个游戏开发的公司去实习，就被游戏公司的老板给慧眼识珠了，就说你这小子牛啊，不然你别读书了，你留下来吧，你一个人战斗力顶一整个团队。
所以呢，老板为了留住他，就给了开了一个当时支票是50万英镑。
所以呢，老板为了留住他，就给了开了一个当时支票是50万英镑。
1994年哦，对于一个18岁的孩子来说，是一个天大的诱惑。
1994年哦，对于一个18岁的孩子来说，是一个天大的诱惑。
但 anyway，无论这个游戏有多厉害，无论这个支票有多么的诱人，他都拒绝了。
但 anyway，无论这个游戏有多厉害，无论这个支票有多么的诱人，他都拒绝了。
因为对他来说，创业不是为了追求你现在晃在我眼里的这170万美金的支票，而是他要去找他的天命。
因为对他来说，创业不是为了追求你现在晃在我眼里的这170万美金的支票，而是他要去找他的天命。
朋友们，18岁哦，这个年轻人说他要去找他的天命。
朋友们，18岁哦，这个年轻人说他要去找他的天命。
嗯。
嗯。
他挥别了这个牛蛙啊，他就在想说到底我想干什么。
他挥别了这个牛蛙啊，他就在想说到底我想干什么。
然后这个时候，书里就点出一句话，说对于哈萨比斯来说，其实也对于所有人来说，人生只有一次。
然后这个时候，书里就点出一句话，说对于哈萨比斯来说，其实也对于所有人来说，人生只有一次。
那每个人思考都是，我必须要在我有限的生命里面，去触碰属于你个人的那个终极的目标。
那每个人思考都是，我必须要在我有限的生命里面，去触碰属于你个人的那个终极的目标。
而对于哈萨比斯来说，他的那个目标就是构建通用人工智能AGI。
而对于哈萨比斯来说，他的那个目标就是构建通用人工智能AGI。
再点一遍，那时候是1994年。
再点一遍，那时候是1994年。
对于他来说，他脑子里面已经开始有关于通用人工智能的那个模糊的概念和愿景，在隐隐地驱动着自己了。
对于他来说，他脑子里面已经开始有关于通用人工智能的那个模糊的概念和愿景，在隐隐地驱动着自己了。
然后在98年的时候，他也在剑桥入学了，也开始去学习，认识了其实在后面成为了他很重要的合伙人的朋友们。
然后在98年的时候，他也在剑桥入学了，也开始去学习，认识了其实在后面成为了他很重要的合伙人的朋友们。
那这个团队也差不多到位了啊，他就开始摩拳擦掌了，就觉得我想创业了，我想做一个公司了，自己就做了一个游戏公司，叫 elixir。
那这个团队也差不多到位了啊，他就开始摩拳擦掌了，就觉得我想创业了，我想做一个公司了，自己就做了一个游戏公司，叫 elixir。
然后在 elixir 做的时候，这时候就出现了我们常常在创业的时候，我觉得会遇到的一个问题，就是搞研究的人创业，经常会跟资本市场有一种格格不入的摩擦。
然后在 elixir 做的时候，这时候就出现了我们常常在创业的时候，我觉得会遇到的一个问题，就是搞研究的人创业，经常会跟资本市场有一种格格不入的摩擦。
就是首先第一，他都没有西装。
就是首先第一，他都没有西装。
他不知道融资，我要去伦敦金融城，然后我要怎么去跟这些金融人打交道。
他不知道融资，我要去伦敦金融城，然后我要怎么去跟这些金融人打交道。
所以先去灌他酒。
所以先去灌他酒。
然后就好几顿，就是有点像我们这边喝了白的、喝啤的那种。
然后就好几顿，就是有点像我们这边喝了白的、喝啤的那种。
然后把他灌得晕晕乎乎，就看他这个人笨拙，就有点想欺负他，想绕他。
然后把他灌得晕晕乎乎，就看他这个人笨拙，就有点想欺负他，想绕他。
最后跟他说：‘唉，不行，我觉得你们这不行’。
最后跟他说：‘唉，不行，我觉得你们这不行’。
甚至于他想融资的那个老板，你跟他说：‘小伙子，你看你你就别搞你那破创业了，你就来我这儿当外汇交易员，我保准你挣钱。
甚至于他想融资的那个老板，你跟他说：‘小伙子，你看你你就别搞你那破创业了，你就来我这儿当外汇交易员，我保准你挣钱。
你脑子这么好使，这么聪明，但当时又觉得很幻灭。
你脑子这么好使，这么聪明，但当时又觉得很幻灭。
然后几天之后呢？
然后几天之后呢？
可能这老板有点想通了，就觉得这样一个聪明的人，我怎么着也跟他也有点联系，有点关系，对吧？
可能这老板有点想通了，就觉得这样一个聪明的人，我怎么着也跟他也有点联系，有点关系，对吧？
’所以呢，他就过来说：‘这样我给你投200万英镑，但是我要拿你一半的股权。
’所以呢，他就过来说：‘这样我给你投200万英镑，但是我要拿你一半的股权。
’200万英镑在98年初的时候也是巨大的一笔钱，你还是这个小毛孩儿，那时候才22岁。
’200万英镑在98年初的时候也是巨大的一笔钱，你还是这个小毛孩儿，那时候才22岁。
但是你知道他还是拒了，因为他觉得你要拿我一半的股权。
但是你知道他还是拒了，因为他觉得你要拿我一半的股权。
如果说我把公司一半股权交出去，我相当于把公司控制权交出去了。
如果说我把公司一半股权交出去，我相当于把公司控制权交出去了。
所以他想了想，觉得不行，我不想与你为伍，我也不想拿你的钱，我更不想要去交出我的灵魂。
所以他想了想，觉得不行，我不想与你为伍，我也不想拿你的钱，我更不想要去交出我的灵魂。
这个的结果是什么呢？
这个的结果是什么呢？
就是他没有拿那笔钱，但是还是想创业。
就是他没有拿那笔钱，但是还是想创业。
结果他们当时生活的特别的窘迫，所以每天这帮人是坐公交车上班的，然后他也没有车，所以他妈就借给他一辆小破车，破车离合器还是坏的。
结果他们当时生活的特别的窘迫，所以每天这帮人是坐公交车上班的，然后他也没有车，所以他妈就借给他一辆小破车，破车离合器还是坏的。
团队当时就找不到地方办公，在那个高速路口，你知道这种地方大家都不想找嘛，因为特别吵，而且特别的不安全，租了一个没有窗户的一个小屋。
团队当时就找不到地方办公，在那个高速路口，你知道这种地方大家都不想找嘛，因为特别吵，而且特别的不安全，租了一个没有窗户的一个小屋。
真的，我觉得比车库的环境还要恶劣。
真的，我觉得比车库的环境还要恶劣。
就是伦敦版的车库创业，大家做的都还是从那种学校里面别人不要了之后自己去搬回来的那种旧椅子，开始了自己ELIXIR的创业之旅。
就是伦敦版的车库创业，大家做的都还是从那种学校里面别人不要了之后自己去搬回来的那种旧椅子，开始了自己ELIXIR的创业之旅。
其实呃，任何人创业总有自己的短板，比如说你技术创业，可以说我不懂融资、不懂商业；那商业的人创业呢？
其实呃，任何人创业总有自己的短板，比如说你技术创业，可以说我不懂融资、不懂商业；那商业的人创业呢？
不懂技术，就缺个CTO了。
不懂技术，就缺个CTO了。
所以其实我觉得这件事情是一个必然，因为我们当今的教育其实很少有说能够让你文武双全的。
所以其实我觉得这件事情是一个必然，因为我们当今的教育其实很少有说能够让你文武双全的。
基本上大家的教育还都是沿着一个一个方向，要么你是说搞搞技术的，然后要么你是搞商的，或者是传媒啊，或者是各种各样的学科吧。
基本上大家的教育还都是沿着一个一个方向，要么你是说搞搞技术的，然后要么你是搞商的，或者是传媒啊，或者是各种各样的学科吧。
所以从这个意义上看的话，初次创业，尤其是年轻人创业，一定是会遇到这样和那样的问题，就是说他。
所以从这个意义上看的话，初次创业，尤其是年轻人创业，一定是会遇到这样和那样的问题，就是说他。
本身是不READY的，创业这件事儿也不该等你READY了以后再去创业。
本身是不READY的，创业这件事儿也不该等你READY了以后再去创业。
因为那样就晚了，而且世界的变化会让你永远不READY。
因为那样就晚了，而且世界的变化会让你永远不READY。
我非常赞同这句话，其实所谓的RAP READY啊，你准备准备好它是一个你在做的过程中借了手感之后所主观涌现出来的一种自我感觉。
我非常赞同这句话，其实所谓的RAP READY啊，你准备准备好它是一个你在做的过程中借了手感之后所主观涌现出来的一种自我感觉。
对，就是能够拥抱这种不READY的状态，并且还游刃有余。
对，就是能够拥抱这种不READY的状态，并且还游刃有余。
这个就是你真正READY的时候。
这个就是你真正READY的时候。
但谁是天生这样的呢？
但谁是天生这样的呢？
那肯定是不断的被毒打，不断的纠正自己的错误。
那肯定是不断的被毒打，不断的纠正自己的错误。
勉强能达到这样的状况，但是肯定就是说我认为创业一定是会犯很多的错。
勉强能达到这样的状况，但是肯定就是说我认为创业一定是会犯很多的错。
但是到最后呢？
但是到最后呢？
只要这些错不杀死你，你就能继续往前走。
只要这些错不杀死你，你就能继续往前走。
其实你看我们说的这些啊，都好像似乎在说哈萨比斯在创立LIXER的时候已经是快成功了，但事实上啊，他整个这个LIXER这个游戏公司的创立对于他来说是一个巨大的失败。
其实你看我们说的这些啊，都好像似乎在说哈萨比斯在创立LIXER的时候已经是快成功了，但事实上啊，他整个这个LIXER这个游戏公司的创立对于他来说是一个巨大的失败。
同时呢，他也从这里面吸取了非常多的教训。
同时呢，他也从这里面吸取了非常多的教训。
我相信也为他日后的这些人生高光是做了很强的一个铺垫的。
我相信也为他日后的这些人生高光是做了很强的一个铺垫的。
在他的游戏公司ELIXIR失败了之后呢，这个人就有点儿算了。
在他的游戏公司ELIXIR失败了之后呢，这个人就有点儿算了。
我先把这些放创业的事情先放一边，我先回归到我的好奇心的原初的地方，就是我到底对什么东西好奇？
我先把这些放创业的事情先放一边，我先回归到我的好奇心的原初的地方，就是我到底对什么东西好奇？
我到底想要知道什么？
我到底想要知道什么？
那于是呢，他就跑去了伦敦大学学院，就是UCL，在伦敦。
那于是呢，他就跑去了伦敦大学学院，就是UCL，在伦敦。
他就是从零开始去读了一个神经科学的博士，他当时生这个神经科学的博士的一个逻辑他也讲了，就说人脑啊是这个所谓智能现在唯一现成的一个证据，就是我们从人脑上面看到啊智能这个东西是存在的。
他就是从零开始去读了一个神经科学的博士，他当时生这个神经科学的博士的一个逻辑他也讲了，就说人脑啊是这个所谓智能现在唯一现成的一个证据，就是我们从人脑上面看到啊智能这个东西是存在的。
那如果我想造出AI，我是不是得先搞懂一下人是怎么去思考的？
那如果我想造出AI，我是不是得先搞懂一下人是怎么去思考的？
这个逻辑跟你当时去思考你为什么要读一个神经学的博士是不是相同的？
这个逻辑跟你当时去思考你为什么要读一个神经学的博士是不是相同的？
哦一模一样。
哦一模一样。
其实我觉得可以稍微再退几步，就是我觉得我高中的时候还搞一些网络安全。
其实我觉得可以稍微再退几步，就是我觉得我高中的时候还搞一些网络安全。
现在看看就是小儿科了，但是呢，读大学的时候我当时也顿悟了一下，我说呀，不行，不能搞这个网络安全这种个人英雄主义的东西了，以后还是想做点这个有意思的大事业的。
现在看看就是小儿科了，但是呢，读大学的时候我当时也顿悟了一下，我说呀，不行，不能搞这个网络安全这种个人英雄主义的东西了，以后还是想做点这个有意思的大事业的。
所以其实我大一开始我就是硬转，只要是有跟人工智能相关的机会，我就都去蹭一蹭的这样的状态，就硬转去从网络安全去转到人工智能上。
所以其实我大一开始我就是硬转，只要是有跟人工智能相关的机会，我就都去蹭一蹭的这样的状态，就硬转去从网络安全去转到人工智能上。
去做研究。
去做研究。
你那时候你大一是哪一年？
你那时候你大一是哪一年？
休学以前的大一是03年，对。
休学以前的大一是03年，对。
然后大二休了学。
然后大二休了学。
你在03年的时候就能知道人工智能。
你在03年的时候就能知道人工智能。
ai。
ai。
03年呢，当时你看卡斯帕罗夫已经被深蓝击败了。
03年呢，当时你看卡斯帕罗夫已经被深蓝击败了。
另外一位俄罗斯的苏联的象棋圣手。
另外一位俄罗斯的苏联的象棋圣手。
对，世界第一，被当时被深蓝击败。
对，世界第一，被当时被深蓝击败。
当时其实深蓝击败卡斯帕罗夫不是靠人工智能，但是大家都以为是人工智能。
当时其实深蓝击败卡斯帕罗夫不是靠人工智能，但是大家都以为是人工智能。
嗯。
嗯。
所以你是从这个事件知道的吗？
所以你是从这个事件知道的吗？
也不是啊，就是我的意思是当时人工智能能够在一些程度上。
也不是啊，就是我的意思是当时人工智能能够在一些程度上。
达到人甚至突破人这件事情已经不是天方夜谭，不是科幻小说了。
达到人甚至突破人这件事情已经不是天方夜谭，不是科幻小说了。
它是真真正正可以做到的。
它是真真正正可以做到的。
而且零几年的时候，神经网络不是也有了吗？
而且零几年的时候，神经网络不是也有了吗？
那为什么比如说我们现在在校大学生啊，因为自习室有很多听众，也是刚刚读大学或者大学毕业的，包括我自己大学大一的时候都是懵懵懂懂、浑混沌沌的。
那为什么比如说我们现在在校大学生啊，因为自习室有很多听众，也是刚刚读大学或者大学毕业的，包括我自己大学大一的时候都是懵懵懂懂、浑混沌沌的。
那凭什么像你、像哈萨比斯，你们在大一的时候就开始去琢磨：哇，什么东西吸引我？
那凭什么像你、像哈萨比斯，你们在大一的时候就开始去琢磨：哇，什么东西吸引我？
什么东西是让我觉得我能为世界做大贡献？
什么东西是让我觉得我能为世界做大贡献？
什么东西让我能跳出网络安全这种零和游戏？
什么东西让我能跳出网络安全这种零和游戏？
这样的一种线索和思考和信息，你是怎么来的？
这样的一种线索和思考和信息，你是怎么来的？
我觉得就是不要给自己设什么限制，对吧？
我觉得就是不要给自己设什么限制，对吧？
就是先不要想自己能不能做出来。
就是先不要想自己能不能做出来。
嗯，而且你在那个时候也读了很多的书，海量的读书。
嗯，而且你在那个时候也读了很多的书，海量的读书。
对我觉得读书就很有意思，读书其实能够让你了解这个世界的各个方面。
对我觉得读书就很有意思，读书其实能够让你了解这个世界的各个方面。
所以我我当时是我们学校这个书店的常客，各种各样奇奇怪怪的书都读什么。
所以我我当时是我们学校这个书店的常客，各种各样奇奇怪怪的书都读什么。
心理学的书也读，神经科学的书也读，电脑啊、数学啊这些书可能读得更多一些。
心理学的书也读，神经科学的书也读，电脑啊、数学啊这些书可能读得更多一些。
我是刚开始做人工智能，觉得啊，觉得什么都新鲜，然后我也不知道这个人工智能的未来是什么。
我是刚开始做人工智能，觉得啊，觉得什么都新鲜，然后我也不知道这个人工智能的未来是什么。
当时我记得我刚开始读人工智能的时候还发现，诶，有个东西叫蚁群算法，就是你一群蚂蚁能够一个跟着一个去寻迹，然后能够寻到最短路径，这件事情是不是智能的一种体现呢？
当时我记得我刚开始读人工智能的时候还发现，诶，有个东西叫蚁群算法，就是你一群蚂蚁能够一个跟着一个去寻迹，然后能够寻到最短路径，这件事情是不是智能的一种体现呢？
但如果你今天去看的话，这个就很难意有了。
但如果你今天去看的话，这个就很难意有了。
但是这种形而上的从自然界中寻找一些思考，有点像那个神农尝百草那个劲儿啊。
但是这种形而上的从自然界中寻找一些思考，有点像那个神农尝百草那个劲儿啊。
其实是还是挺有意思的，不给自己设什么限制。
其实是还是挺有意思的，不给自己设什么限制。
让你就怎么说呢？
让你就怎么说呢？
让自己的思想游走在科学和科幻的中间的灰色地带。
让自己的思想游走在科学和科幻的中间的灰色地带。
那其实在这个所有的我可能读过的乱七八糟的书里边，最让我觉得有意思的就确实就是神经科学的书。
那其实在这个所有的我可能读过的乱七八糟的书里边，最让我觉得有意思的就确实就是神经科学的书。
我当时印象很深的，我的入门的那本书叫做《从神经元到脑》，超级喜欢这本书，是非常著名的一个。
我当时印象很深的，我的入门的那本书叫做《从神经元到脑》，超级喜欢这本书，是非常著名的一个。
欧美这边的一个相当于教材吧，然后中国是这个杨雄礼教授，复旦的杨雄礼教授翻译的，我读的是他的中文版，就翻译的也非常好，原原作也非常好，那我就从这个里面就开始看到了这个人脑的伟大。
欧美这边的一个相当于教材吧，然后中国是这个杨雄礼教授，复旦的杨雄礼教授翻译的，我读的是他的中文版，就翻译的也非常好，原原作也非常好，那我就从这个里面就开始看到了这个人脑的伟大。
那我觉得哎呀，如果要想做人工智能，那必须得先从这个人脑上抄作业。
那我觉得哎呀，如果要想做人工智能，那必须得先从这个人脑上抄作业。
这个也是造就了我一边抓这个 neuroscience。
这个也是造就了我一边抓这个 neuroscience。
也掺杂了一些脑科学、神经科学吧。
也掺杂了一些脑科学、神经科学吧。
另外也掺杂了一些这个 cognitive science，就是 cognitive science 是不开刀的，不去动神经的。
另外也掺杂了一些这个 cognitive science，就是 cognitive science 是不开刀的，不去动神经的。
认知科学。
认知科学。
对对对，认呃，这是认知科学Cognitive Science。
对对对，认呃，这是认知科学Cognitive Science。
然后一个Neuroscience，神经科学，是你真的是要去搞那个具体的细胞，一个是微观，一个是宏观，这两个东西都在我都在看，我觉得太有意思了，我一定要从他们这儿找一些灵感，拿这些灵感呢再反补回去。
然后一个Neuroscience，神经科学，是你真的是要去搞那个具体的细胞，一个是微观，一个是宏观，这两个东西都在我都在看，我觉得太有意思了，我一定要从他们这儿找一些灵感，拿这些灵感呢再反补回去。
我要是能抄了这个大自然的这个作业，对吧？
我要是能抄了这个大自然的这个作业，对吧？
我再去搞人工智能，那岂不是比那些纯搞人工智能的能高他们一头了？
我再去搞人工智能，那岂不是比那些纯搞人工智能的能高他们一头了？
嗯，其实当时就怀着这样一个非常朴素的一个有点民科、有点这个游走于科学与科幻中间的这样的一个状态，也不给自己设什么限。
嗯，其实当时就怀着这样一个非常朴素的一个有点民科、有点这个游走于科学与科幻中间的这样的一个状态，也不给自己设什么限。
上了这条贼船了。
上了这条贼船了。
我特别喜欢您分享的这个小故事，就是它让我想起呃，我看了一本书叫《随两鸟飞行》，就是科学家们、物理学家们、生物学家们一整年都去观察一群两鸟，就发现他们的阵型在空中非常的宏观、非常壮美。
我特别喜欢您分享的这个小故事，就是它让我想起呃，我看了一本书叫《随两鸟飞行》，就是科学家们、物理学家们、生物学家们一整年都去观察一群两鸟，就发现他们的阵型在空中非常的宏观、非常壮美。
物理学家们首先就会觉得我特别想去知道他他到底是通过什么方式来发出这种编排指令的，因为鸟的飞行非常的快，当时的那些物理学家们也像你一样在向大自然抄作业。
物理学家们首先就会觉得我特别想去知道他他到底是通过什么方式来发出这种编排指令的，因为鸟的飞行非常的快，当时的那些物理学家们也像你一样在向大自然抄作业。
看到了一些现象之后就在想哇那太有意思了我太想去研究它了。
看到了一些现象之后就在想哇那太有意思了我太想去研究它了。
哎你刚才说到这个随两鸟飞行我记得前几期你也讲过这个事儿这本书对吧。
哎你刚才说到这个随两鸟飞行我记得前几期你也讲过这个事儿这本书对吧。
对。
对。
关于这件事我觉得也很有意思啊它可以作为我们刚刚其实讲过一个概念形而下和形而上的一个角度这个也是可以展开说一说。
关于这件事我觉得也很有意思啊它可以作为我们刚刚其实讲过一个概念形而下和形而上的一个角度这个也是可以展开说一说。
其实形而下形而上从哪儿来呢这个是形而下者谓之器形而上者谓之道但是呢其实形而下形而上这个东西有一个更直观的体验就是比如说我们去谈鸟的飞行轨迹就是一群鸟的飞行的阵型安排每一只鸟其实它不需要知道整体。
其实形而下形而上从哪儿来呢这个是形而下者谓之器形而上者谓之道但是呢其实形而下形而上这个东西有一个更直观的体验就是比如说我们去谈鸟的飞行轨迹就是一群鸟的飞行的阵型安排每一只鸟其实它不需要知道整体。
它只需要知道，哎，我周围的鸟都是这么飞了。
它只需要知道，哎，我周围的鸟都是这么飞了。
我找一个最省劲的方向位点，我在这个位置飞，它一会儿排成人字，一会儿排成一字，对吧？
我找一个最省劲的方向位点，我在这个位置飞，它一会儿排成人字，一会儿排成一字，对吧？
是用这种方式飞行。
是用这种方式飞行。
鸟它自己脑子里边是没有一个优化算法，说哎，这个我我们现在应该应该怎么去做优化了。
鸟它自己脑子里边是没有一个优化算法，说哎，这个我我们现在应该应该怎么去做优化了。
鸟鸟跟鸟之间也不会有那么高频的这个空气动力学的研究和各种分析，它只是凭自己的直觉，每个个体。
鸟鸟跟鸟之间也不会有那么高频的这个空气动力学的研究和各种分析，它只是凭自己的直觉，每个个体。
做一个局部优化，但是这个局部优化能够体现出来一个全局的行为。
做一个局部优化，但是这个局部优化能够体现出来一个全局的行为。
而这个全局的行为就是让人们会觉得：哇，好神奇！
而这个全局的行为就是让人们会觉得：哇，好神奇！
嗯，但是当真正科学家们去深入研究这个鸟的轨迹和这些分析以后，科学家给出来的是一个全局的解。
嗯，但是当真正科学家们去深入研究这个鸟的轨迹和这些分析以后，科学家给出来的是一个全局的解。
那你看，从一个局部去构造出一个全局的这个过程就叫形而上。
那你看，从一个局部去构造出一个全局的这个过程就叫形而上。
但是如果反过来，如果一个外星科学家，他没有见过地球上的鸟，但是他说，ok，我现在就要从零开始去设计飞行器的飞行轨迹。
但是如果反过来，如果一个外星科学家，他没有见过地球上的鸟，但是他说，ok，我现在就要从零开始去设计飞行器的飞行轨迹。
完全没有地球的鸟的任何先验知识或者启发。
完全没有地球的鸟的任何先验知识或者启发。
如果他的这个能力超群，智力水平非常厉害，然后算力也也管够，他有可能也能设计出类似的东西。
如果他的这个能力超群，智力水平非常厉害，然后算力也也管够，他有可能也能设计出类似的东西。
但是他的设计呢，是从第一性原则出发，一步一步的去设计这个优化算法，有可能能够形成一个跟现在鸟的飞行的这个这个 policy。
但是他的设计呢，是从第一性原则出发，一步一步的去设计这个优化算法，有可能能够形成一个跟现在鸟的飞行的这个这个 policy。
有点类似的东西，那这个呢就叫形而下。
有点类似的东西，那这个呢就叫形而下。
所以你和哈萨比斯的共同点就是你们都是从局部去开始，去推演到全局，是形而上的。
所以你和哈萨比斯的共同点就是你们都是从局部去开始，去推演到全局，是形而上的。
呃，我觉得我们都是在一个问题没有被清晰定义的时候，我们先不去考虑如何先明确地定义一个巨大的问题，并且求解之，而更多的是说OK，我不知道这个问题是什么，但是我看到了一些局部的行为，这个局部的行为一定反映了。
呃，我觉得我们都是在一个问题没有被清晰定义的时候，我们先不去考虑如何先明确地定义一个巨大的问题，并且求解之，而更多的是说OK，我不知道这个问题是什么，但是我看到了一些局部的行为，这个局部的行为一定反映了。
智能的构造过程当中，不可或缺的一些环节。
智能的构造过程当中，不可或缺的一些环节。
那么我们通过这些环节，可能能够形而上的知道这些零件分别都是起了什么作用、有什么功能，然后拿这些零件拼起来再想一想。
那么我们通过这些环节，可能能够形而上的知道这些零件分别都是起了什么作用、有什么功能，然后拿这些零件拼起来再想一想。
哎，如果有了这些零件，那我开始切换到科幻那边的大脑去想一想，怎么拼起来能做什么东西？
哎，如果有了这些零件，那我开始切换到科幻那边的大脑去想一想，怎么拼起来能做什么东西？
就这个可能就是形而上的一个、一个、一个方式。
就这个可能就是形而上的一个、一个、一个方式。
其实我觉得人工智能探索这么多年。
其实我觉得人工智能探索这么多年。
现在看起来形而上是诶突然有一个大成，但是有意思的是至今神经网络到底为什么WORK没有人知道。
现在看起来形而上是诶突然有一个大成，但是有意思的是至今神经网络到底为什么WORK没有人知道。
所以我能说现在为什么人脑出现了这种智能这个终极的答案还是没有出来。
所以我能说现在为什么人脑出现了这种智能这个终极的答案还是没有出来。
我们还是不知道吗？
我们还是不知道吗？
呃我觉得这里边有这个EASY PROBLEM和HARD PROBLEM，智能到底是如何被构造出来的这件事情我们知道一部分，但我们确实还是不知道它的全部。
呃我觉得这里边有这个EASY PROBLEM和HARD PROBLEM，智能到底是如何被构造出来的这件事情我们知道一部分，但我们确实还是不知道它的全部。
但是反过来，更深层次的一个问题就是：为什么要有智能？
但是反过来，更深层次的一个问题就是：为什么要有智能？
智能的存在是否是必然？
智能的存在是否是必然？
这件事情不是一个科学问题，它是一个哲学问题。
这件事情不是一个科学问题，它是一个哲学问题。
这件事情更没有答案了。
这件事情更没有答案了。
嗯，但是我的一个观点就是，凡是遇到哲学问题，我们不要用科学的形而下的方式去求解。
嗯，但是我的一个观点就是，凡是遇到哲学问题，我们不要用科学的形而下的方式去求解。
嗯，因为问题都没有被定义，所以我觉得智能这件事情更多的是让我们去欣赏它，而不是让我们去破解它。
嗯，因为问题都没有被定义，所以我觉得智能这件事情更多的是让我们去欣赏它，而不是让我们去破解它。
欣赏它完了以后可能会有一些方法能够去近似，各种奇技淫巧就是现在今天的就是 networks 我可以说它是充满了奇技淫巧的一些一些我们也不知道它为什么 work 但是它真的真的就 work 了的一个工程奇迹，但是这个工程奇迹带来的更多的是近似了智能，它不是说真的破解了智能我们也不要有太多的傲慢说我们破解了智能我们没有，我们只是从行为上近似了智能。
欣赏它完了以后可能会有一些方法能够去近似，各种奇技淫巧就是现在今天的就是 networks 我可以说它是充满了奇技淫巧的一些一些我们也不知道它为什么 work 但是它真的真的就 work 了的一个工程奇迹，但是这个工程奇迹带来的更多的是近似了智能，它不是说真的破解了智能我们也不要有太多的傲慢说我们破解了智能我们没有，我们只是从行为上近似了智能。
谢谢你今天帮我厘清了就是我们到底应该以什么样的角度跟深位去看待智能这个词儿，因为说实话它已经被滥用了，自从人工智能喜爱开始什么东西都是智能。
谢谢你今天帮我厘清了就是我们到底应该以什么样的角度跟深位去看待智能这个词儿，因为说实话它已经被滥用了，自从人工智能喜爱开始什么东西都是智能。
对。
对。
我们继续回到哈萨比斯就是我们现在知道了到底怎么样看智能了，我们来回到他当时的这个人生的切片里面。
我们继续回到哈萨比斯就是我们现在知道了到底怎么样看智能了，我们来回到他当时的这个人生的切片里面。
这个老哥也很奇葩，他在度蜜月的时候，脑子里面想的都是他的论文。
这个老哥也很奇葩，他在度蜜月的时候，脑子里面想的都是他的论文。
因为读博士的时候已经已经结婚了，所以呢，他就带着这个论文就还是在琢磨：我这么想知道、想搞懂到底什么是AI，什么是智能人脑到底怎么思考的。
因为读博士的时候已经已经结婚了，所以呢，他就带着这个论文就还是在琢磨：我这么想知道、想搞懂到底什么是AI，什么是智能人脑到底怎么思考的。
他就翻到一篇关于记忆的一个论文，读这个论文的时候，脑子里面突然灵光一现，他就想说：诶，记忆也许不是我们以为的是在回放一个录像带。
他就翻到一篇关于记忆的一个论文，读这个论文的时候，脑子里面突然灵光一现，他就想说：诶，记忆也许不是我们以为的是在回放一个录像带。
是这个东西已经储存在你人脑了，然后你去点击 play，然后这个录像带就开始回放，哎，你就开始有记忆了。
是这个东西已经储存在你人脑了，然后你去点击 play，然后这个录像带就开始回放，哎，你就开始有记忆了。
而是我们大脑每次想要调取记忆的时候，你不是在调取，你是在凭空的重新的去建构出来。
而是我们大脑每次想要调取记忆的时候，你不是在调取，你是在凭空的重新的去建构出来。
所以他就在琢磨，我们说记忆也许是往回看，想象也许是往未来去看。
所以他就在琢磨，我们说记忆也许是往回看，想象也许是往未来去看。
但是不是这种你以为的往回跟往未来，它其实是同一套机制呢？
但是不是这种你以为的往回跟往未来，它其实是同一套机制呢？
因为你想象也是徒手临针开始建构，你记忆也是徒手临针开始建构。
因为你想象也是徒手临针开始建构，你记忆也是徒手临针开始建构。
那个论文里面就写了啊，当时的一个实验怎么样去论证哈萨比斯的这个想法。
那个论文里面就写了啊，当时的一个实验怎么样去论证哈萨比斯的这个想法。
这个灵光一现的想法就是找到了当时一批大脑的海马体受损的病人。
这个灵光一现的想法就是找到了当时一批大脑的海马体受损的病人。
我们知道海马体受损，你的这个记忆的功能就会出现一些损失。
我们知道海马体受损，你的这个记忆的功能就会出现一些损失。
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然后他们就发现啊，这些海马体受损的这个病人，他们这些人不仅记不了过去，就是对过去是模糊的。
然后他们就发现啊，这些海马体受损的这个病人，他们这些人不仅记不了过去，就是对过去是模糊的。
你让他们现在去想象一个海滩，想象我去购物的这个画面，他们都做不到。
你让他们现在去想象一个海滩，想象我去购物的这个画面，他们都做不到。
也就是我不仅捕捉不了过去，我也捕捉不了建构不了未来。
也就是我不仅捕捉不了过去，我也捕捉不了建构不了未来。
也就是这篇去拿这样一批病人做的实验得出来这个结论，07年的时候登上了当时领域里面的顶刊，也被SCIENCE评为了当年的重大突破，后来也是被引用了1700多次。
也就是这篇去拿这样一批病人做的实验得出来这个结论，07年的时候登上了当时领域里面的顶刊，也被SCIENCE评为了当年的重大突破，后来也是被引用了1700多次。
就是一个在我觉得在学术上面地位非常重的一篇论文，这个来源也是它的一个灵光一现。
就是一个在我觉得在学术上面地位非常重的一篇论文，这个来源也是它的一个灵光一现。
然后啊，他还没有停。
然后啊，他还没有停。
他又进一步再去想：我们现在都知道了，记忆是我们脑子在当下去建构出来的。
他又进一步再去想：我们现在都知道了，记忆是我们脑子在当下去建构出来的。
那会不会我们所有人？
那会不会我们所有人？
我们今天在听这个播客的所有人，每个人都处在这个我们所谓的现实里面？
我们今天在听这个播客的所有人，每个人都处在这个我们所谓的现实里面？
会不会是我们所有人所处的这个现实也是一种大脑和信息的一种建构呢？
会不会是我们所有人所处的这个现实也是一种大脑和信息的一种建构呢？
这简直是……我觉得我看到这个问题的时候，我都有一种身体过电的感觉。
这简直是……我觉得我看到这个问题的时候，我都有一种身体过电的感觉。
这不就是《黑客帝国》吗？
这不就是《黑客帝国》吗？
呃，我觉得首先就是他的这个发现确实还是非常震撼的，尤其是当时大家对海马体的功能……呃，理解大家都认为它只是一个记忆的存储。
呃，我觉得首先就是他的这个发现确实还是非常震撼的，尤其是当时大家对海马体的功能……呃，理解大家都认为它只是一个记忆的存储。
但是没想到在这个构造想象的时候，也是有很强相关性。
但是没想到在这个构造想象的时候，也是有很强相关性。
但是其实无论是神经科学还是COMPUTER VISION，就我自己做的是计算机视觉这些领域里面，大家都普遍去谈论的一件事情，那就是REPRESENTATION。
但是其实无论是神经科学还是COMPUTER VISION，就我自己做的是计算机视觉这些领域里面，大家都普遍去谈论的一件事情，那就是REPRESENTATION。
那中文呢？
那中文呢？
有的叫做表征，有的叫做表达。
有的叫做表征，有的叫做表达。
确实是有这样一个观点，当然我可能也是这个观点的这个马前卒。
确实是有这样一个观点，当然我可能也是这个观点的这个马前卒。
就是表达就是智能本身，如果我们用这样的一个观点去讲的话，其实可能是让你非常过电的那个想法，它是一个自然推论。
就是表达就是智能本身，如果我们用这样的一个观点去讲的话，其实可能是让你非常过电的那个想法，它是一个自然推论。
但是我我刚才说的表达即智能这件事儿，可能才是一个更根本的一个想法。
但是我我刚才说的表达即智能这件事儿，可能才是一个更根本的一个想法。
而这个想法其实在学术圈是一直有的，它特别了不起的地方就是说它重新定义了海马体的功能。
而这个想法其实在学术圈是一直有的，它特别了不起的地方就是说它重新定义了海马体的功能。
大家不知道海马体是什么，就是。
大家不知道海马体是什么，就是。
太阳穴往里走，这里边大脑的那个区域是海马体。
太阳穴往里走，这里边大脑的那个区域是海马体。
人的这个这个感觉，或者说它的这个这种 representation 是怎么构筑出来的呢？
人的这个这个感觉，或者说它的这个这种 representation 是怎么构筑出来的呢？
就是首先我现在有视网膜，我的两个视网膜能看到一些小光点。
就是首先我现在有视网膜，我的两个视网膜能看到一些小光点。
那这些小光点呢，从视网膜看过去以后，它交叉一下，就到我的后脑勺，这个叫做枕叶。
那这些小光点呢，从视网膜看过去以后，它交叉一下，就到我的后脑勺，这个叫做枕叶。
在枕叶呢，这些小光点它本身每一个小光点都是信息。
在枕叶呢，这些小光点它本身每一个小光点都是信息。
它进行了一个信息的整合，就是把一些小光点连起来。
它进行了一个信息的整合，就是把一些小光点连起来。
诶，我看到了边缘那边缘呢？
诶，我看到了边缘那边缘呢？
BY THE WAY，它也是一个很早的诺贝尔奖的一个一个发现。
BY THE WAY，它也是一个很早的诺贝尔奖的一个一个发现。
那么，请问从小光点到边缘算不算是智能？
那么，请问从小光点到边缘算不算是智能？
就在我来看，这件事情就是智能在往前走了一步。
就在我来看，这件事情就是智能在往前走了一步。
嗯，那从小光点到了边缘这个整页以后，当然这个东西又又会变得更复杂，它有可能是边缘呀、轮廓啊、前景背景啊这些东西的区分之后呢，兵分两路，一路往上走。
嗯，那从小光点到了边缘这个整页以后，当然这个东西又又会变得更复杂，它有可能是边缘呀、轮廓啊、前景背景啊这些东西的区分之后呢，兵分两路，一路往上走。
走到顶页去分析，比如说空间知觉。
走到顶页去分析，比如说空间知觉。
比如说我摇头的时候，实际上我就能够感受到是我自己在摇头。
比如说我摇头的时候，实际上我就能够感受到是我自己在摇头。
这个这件事情不仅仅是因为我的脖子在动，而更多的也是我的视觉输入告诉我，我的我视野里面所有东西都在动，所有东西都在动，其实就是我在动，对吧？
这个这件事情不仅仅是因为我的脖子在动，而更多的也是我的视觉输入告诉我，我的我视野里面所有东西都在动，所有东西都在动，其实就是我在动，对吧？
那这个是顶页，就是对于空间开始展开了一个分析。
那这个是顶页，就是对于空间开始展开了一个分析。
那另外一个呢，就是侧过来就到了这个颞叶，就是太阳穴这个位置。
那另外一个呢，就是侧过来就到了这个颞叶，就是太阳穴这个位置。
这块其实就是说，我从边缘到轮廓，到物体的局部，到整个物体，甚至是人脸神经元开始对这些东西有了响应。
这块其实就是说，我从边缘到轮廓，到物体的局部，到整个物体，甚至是人脸神经元开始对这些东西有了响应。
什么叫神经元的响应呢？
什么叫神经元的响应呢？
就是我、我这个极其不科学规范啊，只是为了这个能让大家便于理解，我跟大家讲一个这个近似的例子，就是你假设有一个神经元说看到了这个杯子。
就是我、我这个极其不科学规范啊，只是为了这个能让大家便于理解，我跟大家讲一个这个近似的例子，就是你假设有一个神经元说看到了这个杯子。
它就能够有反应，除了杯子以外，其他的所有东西，什么手机啊、呃，然后什么这个桌子啊，它都没有反应。
它就能够有反应，除了杯子以外，其他的所有东西，什么手机啊、呃，然后什么这个桌子啊，它都没有反应。
那就这个神经元，它就记住了杯子。
那就这个神经元，它就记住了杯子。
那这个记住杯子的时候，可以是这样的杯子，可以是换一个角度的杯子，甚至可以是另外一个杯子，它都能有反应。
那这个记住杯子的时候，可以是这样的杯子，可以是换一个角度的杯子，甚至可以是另外一个杯子，它都能有反应。
那就说明你看，我已经做到了关于杯子的物体识别这件事情，难道不就是智能吗？
那就说明你看，我已经做到了关于杯子的物体识别这件事情，难道不就是智能吗？
那人脸识别就是在这个区域里边，人们神经科学家甚至梦寐以求的说，是不是有一个神经元能够表达我的祖母。
那人脸识别就是在这个区域里边，人们神经科学家甚至梦寐以求的说，是不是有一个神经元能够表达我的祖母。
如果一个神经元能够表达祖母，不管是祖母是正脸、侧脸，甚至祖母的声音都能够被一个神经元表达。
如果一个神经元能够表达祖母，不管是祖母是正脸、侧脸，甚至祖母的声音都能够被一个神经元表达。
那这件事情不就是这个神经元代表了祖母吗？
那这件事情不就是这个神经元代表了祖母吗？
那这个代表就是叫什么？
那这个代表就是叫什么？
就是representation。
就是representation。
嗯，所以神经元的构筑过程其实就是你像像素一样，很散的、很没有结构的，但是充满了信息的。
嗯，所以神经元的构筑过程其实就是你像像素一样，很散的、很没有结构的，但是充满了信息的。
这样的一个信息流，能够一层一层地构筑，形成一层一层更抽象的概念。
这样的一个信息流，能够一层一层地构筑，形成一层一层更抽象的概念。
成为的抽象的概念，它本身就叫REPRESENTATION。
成为的抽象的概念，它本身就叫REPRESENTATION。
然后呢，这种成形成抽象概念的过程，在海马体上实际上是一个呃非常强的一个体现。
然后呢，这种成形成抽象概念的过程，在海马体上实际上是一个呃非常强的一个体现。
就是甚至是后来还有一个文章，这是我们实验室发的文章，不是我发的。
就是甚至是后来还有一个文章，这是我们实验室发的文章，不是我发的。
我们实验室发的文章是说发现有人能够对这个《星球大战》里边的这个黑武士起反应。
我们实验室发的文章是说发现有人能够对这个《星球大战》里边的这个黑武士起反应。
不光是黑武士的照片、视频，甚至是你听他那个戴着面罩呼吸的那个声音，还有他那个特别燃的那个背景音乐起来的时候。
不光是黑武士的照片、视频，甚至是你听他那个戴着面罩呼吸的那个声音，还有他那个特别燃的那个背景音乐起来的时候。
哎，这个神经元都会对他有反应。
哎，这个神经元都会对他有反应。
哎，我们找到了这个黑武士神经元。
哎，我们找到了这个黑武士神经元。
这些事情其实都是真正在临床的病人的脑子里边，因为就一般来讲，伦理上不太能给正常人开刀，所以就是真的是这个人本身就脑子里边就有一些问题需要开刀。
这些事情其实都是真正在临床的病人的脑子里边，因为就一般来讲，伦理上不太能给正常人开刀，所以就是真的是这个人本身就脑子里边就有一些问题需要开刀。
然后趁机插几个电极进去，听一听他的神经元的声音。
然后趁机插几个电极进去，听一听他的神经元的声音。
然后发现了啊，原来在这个区域，人脑真的是在做这种越来越抽象的信息处理。
然后发现了啊，原来在这个区域，人脑真的是在做这种越来越抽象的信息处理。
这就是representation，一步一步走。
这就是representation，一步一步走。
那所以就是让我感到特别振奋的东西，就是说你看，从视网膜到后脑勺，一直到太阳穴，我们真的就是已经看到了视觉是如何从一些非常零散的信息散装representation逐渐的形成。
那所以就是让我感到特别振奋的东西，就是说你看，从视网膜到后脑勺，一直到太阳穴，我们真的就是已经看到了视觉是如何从一些非常零散的信息散装representation逐渐的形成。
越来越能够被我们称之为智能的REPRESENTATION的这样一个过程。
越来越能够被我们称之为智能的REPRESENTATION的这样一个过程。
所以那说完了之后，我们多开点刀这个事情不就解决了？
所以那说完了之后，我们多开点刀这个事情不就解决了？
但是凡事都是有代价，但是代价是什么呢？
但是凡事都是有代价，但是代价是什么呢？
你去想一想，HASABIS PHD读了好多年，发现了一个神经科学的现象。
你去想一想，HASABIS PHD读了好多年，发现了一个神经科学的现象。
嗯，你觉得他要按照这个效率，在几百年能发现真正智能的奥秘？
嗯，你觉得他要按照这个效率，在几百年能发现真正智能的奥秘？
那没法推算了。
那没法推算了。
对神经科学的一个问题就在于。
对神经科学的一个问题就在于。
用这种方式，你去在一个单一的神经元上去做这种发现。
用这种方式，你去在一个单一的神经元上去做这种发现。
一旦能够真的窥见一些东西，你会觉得啊，自然界真的好伟大呀。
一旦能够真的窥见一些东西，你会觉得啊，自然界真的好伟大呀。
同时你会发现自己有多么的渺小。
同时你会发现自己有多么的渺小。
嗯，我还有一个特别打动我自己啊，比较个人的一个例子，就是我当时是研究这个边缘的感知，我去我的另外一个另外一个教授的实验室，他的以前的一个博士生。
嗯，我还有一个特别打动我自己啊，比较个人的一个例子，就是我当时是研究这个边缘的感知，我去我的另外一个另外一个教授的实验室，他的以前的一个博士生。
发现了230几个关于这个遮挡表达遮挡的神经元在猴子的大脑里面。
发现了230几个关于这个遮挡表达遮挡的神经元在猴子的大脑里面。
嗯，他博士五年发现了230多个神经元，并做了记录。
嗯，他博士五年发现了230多个神经元，并做了记录。
我当时看那个东西的心情就是真的，就是有点像突然拿到了地谷的这个天体观测记录的那种感觉。
我当时看那个东西的心情就是真的，就是有点像突然拿到了地谷的这个天体观测记录的那种感觉。
我230多个神经元，但是呢，另外一个念头也在我心里边诞生了，就是那我要研究这东西，我得研究多少年我才能真正理解智能啊？
我230多个神经元，但是呢，另外一个念头也在我心里边诞生了，就是那我要研究这东西，我得研究多少年我才能真正理解智能啊？
每一个发现都很伟大，每一个发现都是值得称颂的。
每一个发现都很伟大，每一个发现都是值得称颂的。
但是每一个发现在整体的智能面前都渺小的微不足道。
但是每一个发现在整体的智能面前都渺小的微不足道。
所以这可能是神经科学，我觉得让我觉得神经科学呢，我的态度是这个只可远观而不可亵玩焉。
所以这可能是神经科学，我觉得让我觉得神经科学呢，我的态度是这个只可远观而不可亵玩焉。
所以我就是作为一个神经科学爱好者，我了解了很多东西，但是我觉得让我自己亲手去做五年时间，我能发现什么样的神经元我不知道，但是我知道的是我一定走不到智能的终点。
所以我就是作为一个神经科学爱好者，我了解了很多东西，但是我觉得让我自己亲手去做五年时间，我能发现什么样的神经元我不知道，但是我知道的是我一定走不到智能的终点。
嗯，哎我觉得你刚刚那段特别的精彩，而且我特别希望大家能看到视频，因为小迪在讲的时候是拿他自己的脑子来做演示。
嗯，哎我觉得你刚刚那段特别的精彩，而且我特别希望大家能看到视频，因为小迪在讲的时候是拿他自己的脑子来做演示。
如果大家听到这儿，如果觉得有点晕乎乎的，可以点开视频看看我们小迪的现场演示。
如果大家听到这儿，如果觉得有点晕乎乎的，可以点开视频看看我们小迪的现场演示。
而且你刚刚抛出一个特别有意思的命题，就是如果我作为一个科学家，我作为一个研究者，我很可能博士这么多年到最后只是摸到了一只大象的那么一点点小皮毛。
而且你刚刚抛出一个特别有意思的命题，就是如果我作为一个科学家，我作为一个研究者，我很可能博士这么多年到最后只是摸到了一只大象的那么一点点小皮毛。
你就会反过来去想，那我这么多年我到底为人类的人类的进步能起到多大的贡献？
你就会反过来去想，那我这么多年我到底为人类的人类的进步能起到多大的贡献？
那又回到了哈萨比斯的，我们这300多个大脑就为了在棋盘上争个输赢吗？
那又回到了哈萨比斯的，我们这300多个大脑就为了在棋盘上争个输赢吗？
那我现在我的博士生涯这么多年，我就是只想通记忆和现实的建构这么一个区别吗？
那我现在我的博士生涯这么多年，我就是只想通记忆和现实的建构这么一个区别吗？
我还能做什么吗？
我还能做什么吗？
我觉得你刚刚的这个解释其实帮我更好地理解了他为什么后来要成立DEEP MIND。
我觉得你刚刚的这个解释其实帮我更好地理解了他为什么后来要成立DEEP MIND。
让他从一个研究者、一个科学家，一个你可能终其一生你的人生最伟大的发现、最值得在业内被称颂的发现——是我发现了神经元，发现了一些脑神经的现象。
让他从一个研究者、一个科学家，一个你可能终其一生你的人生最伟大的发现、最值得在业内被称颂的发现——是我发现了神经元，发现了一些脑神经的现象。
到我可以建制性的、系统性的集合这么多天才，把他们的脑子连在一起，去做出了不起的事情出来。
到我可以建制性的、系统性的集合这么多天才，把他们的脑子连在一起，去做出了不起的事情出来。
所以就推动他后来成立了全世界文明的DEEP MIND。
所以就推动他后来成立了全世界文明的DEEP MIND。
时间进入到2010年，当时他和 leg 和 sullivan 三个小伙伴们就一起创立了 deepmind 他当时做 deepmind 的思路跟愿景就非常的清晰了，你也经历过游戏公司失败了，你也经历过跟你不一样的世界的格格不入了。
时间进入到2010年，当时他和 leg 和 sullivan 三个小伙伴们就一起创立了 deepmind 他当时做 deepmind 的思路跟愿景就非常的清晰了，你也经历过游戏公司失败了，你也经历过跟你不一样的世界的格格不入了。
然后你也琢磨清楚，你还去读了一个神经科学的博士。
然后你也琢磨清楚，你还去读了一个神经科学的博士。
对吧？
对吧？
还发表了世界级的研究成果。
还发表了世界级的研究成果。
对对，还而且还被学界这么去认可了，就反正这是一个干啥啥行的人，行。
对对，还而且还被学界这么去认可了，就反正这是一个干啥啥行的人，行。
那各种要素具备了，我们要造通用人工智能了。
那各种要素具备了，我们要造通用人工智能了。
当时融资确实也很难，但是我们在这儿呢不细讲了。
当时融资确实也很难，但是我们在这儿呢不细讲了。
就无论怎么样，他也是拿到了FOUNDERS FUND PETER TILL的底下的一个投资。
就无论怎么样，他也是拿到了FOUNDERS FUND PETER TILL的底下的一个投资。
然后在4年之后，也就是2021年初，还是这样挺多人意外的，就是他居然答应了以6.5亿美金卖给了谷歌，就是把DEEP MIND卖给了谷歌。
然后在4年之后，也就是2021年初，还是这样挺多人意外的，就是他居然答应了以6.5亿美金卖给了谷歌，就是把DEEP MIND卖给了谷歌。
但是他有他的坚持，就是我们的团队必须要留在伦敦，而且我们要保持独立，就是我们要做独立的研发，我们要有独立的团队，我们要做独立的自己的技术的路径。
但是他有他的坚持，就是我们的团队必须要留在伦敦，而且我们要保持独立，就是我们要做独立的研发，我们要有独立的团队，我们要做独立的自己的技术的路径。
嗯。
嗯。
就是他被 google 收购这件事，我觉得是一个特别能反映他底色的一个一个转折点吧。
就是他被 google 收购这件事，我觉得是一个特别能反映他底色的一个一个转折点吧。
我我很能理解这一点，所以我可能我替他说啊。
我我很能理解这一点，所以我可能我替他说啊。
我特别能理解，就是重要的东西是什么？
我特别能理解，就是重要的东西是什么？
重要的东西不是一个公司的法人是谁，不是公司的名字怎么样。
重要的东西不是一个公司的法人是谁，不是公司的名字怎么样。
重要的东西是实质上是否能够保持独立，而保持独立不是股东名录上的独立，保持独立是合同或者说合约上制约上的独立。
重要的东西是实质上是否能够保持独立，而保持独立不是股东名录上的独立，保持独立是合同或者说合约上制约上的独立。
这个独立带来的是。
这个独立带来的是。
能够继续去走向他一开始初心的那个目标。
能够继续去走向他一开始初心的那个目标。
嗯，其实我觉得他在这个被Google收购这件事儿特别能反映这种使命驱动的感觉，就是公司的名字都不重要，但是这个事业是重要的。
嗯，其实我觉得他在这个被Google收购这件事儿特别能反映这种使命驱动的感觉，就是公司的名字都不重要，但是这个事业是重要的。
为了能够让这个事业最成功的继续往下走，那找到一个能够不断的支持。
为了能够让这个事业最成功的继续往下走，那找到一个能够不断的支持。
其实你说地卖的早年Google投了多少钱？
其实你说地卖的早年Google投了多少钱？
有没有结果？
有没有结果？
没有结果。
没有结果。
但是还是要投，如果能够有一个几乎可以认为是无限的资金的支持，这件事情是最能够让这个事业成功的一条路，那选这条路没有错。
但是还是要投，如果能够有一个几乎可以认为是无限的资金的支持，这件事情是最能够让这个事业成功的一条路，那选这条路没有错。
事后证明我觉得他做的这个选择啊，哪怕当时大家说你这个6.5亿美金卖的太便宜了，可是他们确实在那段时间保持着独立且不用担心钱，他不用去看他自己最不愿意干的事情的情况下，拿到他最想拿到的东西，也带他上了他可能超越他想象平台，比如说AlphaGo AlphaZero AlphaFold和最后拿到诺奖，对吧？
事后证明我觉得他做的这个选择啊，哪怕当时大家说你这个6.5亿美金卖的太便宜了，可是他们确实在那段时间保持着独立且不用担心钱，他不用去看他自己最不愿意干的事情的情况下，拿到他最想拿到的东西，也带他上了他可能超越他想象平台，比如说AlphaGo AlphaZero AlphaFold和最后拿到诺奖，对吧？
不光有无限的钱，还有无限的算力。
不光有无限的钱，还有无限的算力。
太爽了。
太爽了。
啊对，这最重要，对，这这这个确实是最重要的，无限的算力支持，现在比钱更珍贵。
啊对，这最重要，对，这这这个确实是最重要的，无限的算力支持，现在比钱更珍贵。
那我们就回到啊，就是时间回到了我在这一期开头给大家去讲的阿尔法GO，在震惊全世界的那一首16年3月的首尔。
那我们就回到啊，就是时间回到了我在这一期开头给大家去讲的阿尔法GO，在震惊全世界的那一首16年3月的首尔。
当时是阿尔法GO跟李世石去下这个五番棋，那个时候就已经吸引了全球超过2亿人在观看这个事情了。
当时是阿尔法GO跟李世石去下这个五番棋，那个时候就已经吸引了全球超过2亿人在观看这个事情了。
你可想而知，引起的这个轰动有多大，以及大家对这个到底这个玩意儿、这个阿尔法狗对吧？
你可想而知，引起的这个轰动有多大，以及大家对这个到底这个玩意儿、这个阿尔法狗对吧？
我们都是阿尔法狗，这这只狗到底它有多智能，都充满了好奇和疑问。
我们都是阿尔法狗，这这只狗到底它有多智能，都充满了好奇和疑问。
我看书里的这个描述，给大家去还原一下。
我看书里的这个描述，给大家去还原一下。
是说在棋盘的右侧一片几乎空着的一个区域落下了他的第37首。
是说在棋盘的右侧一片几乎空着的一个区域落下了他的第37首。
这个后来有被媒体称为神之37首。
这个后来有被媒体称为神之37首。
当时解说也不理解，李世石也不理解，所有人都很懵，就是你为什么会莫名其妙的凭空的下这么一手棋？
当时解说也不理解，李世石也不理解，所有人都很懵，就是你为什么会莫名其妙的凭空的下这么一手棋？
后来证明这是一部绝世好棋，就是在已经下了100多首之后，你再回头去看，你发现 alphago 下的那37首棋。
后来证明这是一部绝世好棋，就是在已经下了100多首之后，你再回头去看，你发现 alphago 下的那37首棋。
成为了最后决定胜负的一个关键。
成为了最后决定胜负的一个关键。
然后李诗石也是在赛后，他才反应过来，他说：‘我后来真的花了很长的时间去琢磨那一手棋，我真的是看到他下了这一手，我才确信了阿尔法狗他是有创造力的。
然后李诗石也是在赛后，他才反应过来，他说：‘我后来真的花了很长的时间去琢磨那一手棋，我真的是看到他下了这一手，我才确信了阿尔法狗他是有创造力的。
’当时我是看了直播的，我的感觉是阿尔法狗应该是不简单，应该是能行的，因为当时听说嘛，他是叫做深度学习加上增强学习。
’当时我是看了直播的，我的感觉是阿尔法狗应该是不简单，应该是能行的，因为当时听说嘛，他是叫做深度学习加上增强学习。
就是超能加强版，打完第一场以后我就觉得嗯，这个稳了。
就是超能加强版，打完第一场以后我就觉得嗯，这个稳了。
应该人类应该不是对手了。
应该人类应该不是对手了。
当然这个李世石最后还赢了一次啊，这个我觉得可能是人类最后的这个尊严，人类最后的尊严的一点闪耀。
当然这个李世石最后还赢了一次啊，这个我觉得可能是人类最后的这个尊严，人类最后的尊严的一点闪耀。
但是其实第一场赢完了以后我觉得不用看了，一定是这个草根人类。
但是其实第一场赢完了以后我觉得不用看了，一定是这个草根人类。
其实为什么呢？
其实为什么呢？
是他们的这个技术呢，就是增强学习是什么意思？
是他们的这个技术呢，就是增强学习是什么意思？
是说研究一个一个过程，一个很长的过程，像下一盘棋，在棋的最后告诉。
是说研究一个一个过程，一个很长的过程，像下一盘棋，在棋的最后告诉。
电脑，你是赢了输了？
电脑，你是赢了输了？
你做的好不好？
你做的好不好？
就像说你做一个体操动作，你做完了体操动作以后，裁判告诉你多少多少分。
就像说你做一个体操动作，你做完了体操动作以后，裁判告诉你多少多少分。
你拿这个分呢，再去琢磨琢磨自己自己的体操动作哪做的好，哪做的不好。
你拿这个分呢，再去琢磨琢磨自己自己的体操动作哪做的好，哪做的不好。
这个叫增强学习。
这个叫增强学习。
但是呢，增强学习的问题就在于它需要的这个数据量非常的大，它的学习效率非常的低。
但是呢，增强学习的问题就在于它需要的这个数据量非常的大，它的学习效率非常的低。
同时呢，另外一件事呢，是深度学习。
同时呢，另外一件事呢，是深度学习。
深度学习是只要我给了我很大的数据，我就能够都消化它。
深度学习是只要我给了我很大的数据，我就能够都消化它。
因为在深度学习以前，电脑的一个问题在于你给我更多的数据，我也消化不了。
因为在深度学习以前，电脑的一个问题在于你给我更多的数据，我也消化不了。
嗯，那这就是深度学习带来的一个变化，就是当数据量更大的时候，我们就可以大力出奇迹了。
嗯，那这就是深度学习带来的一个变化，就是当数据量更大的时候，我们就可以大力出奇迹了。
再把这件这两件事粘到一起，它形成了这么一个新的下棋的东西，这是以前所有的下棋从来没有的，或者说……旧时代，比如当年击败卡斯帕罗夫的深蓝，其实现在很多人就会 argue 说深蓝其实不是人工智能的胜利，而是计算机体系结构的胜利。
再把这件这两件事粘到一起，它形成了这么一个新的下棋的东西，这是以前所有的下棋从来没有的，或者说……旧时代，比如当年击败卡斯帕罗夫的深蓝，其实现在很多人就会 argue 说深蓝其实不是人工智能的胜利，而是计算机体系结构的胜利。
为什么呢？
为什么呢？
是当时 IBM 重点强调的是深蓝的搜索能力做的比之前强了多少多少多少。
是当时 IBM 重点强调的是深蓝的搜索能力做的比之前强了多少多少多少。
所以其实深蓝我理解一下，它能击败对手是因为它相当于是自己的档案里面内存了很多下棋的手法，所以它看到卡斯特罗夫下的那一手棋的时候，会立马进去自己的那个档案里面去搜索我是不是有能制胜的类似的棋法，然后拿来搜索了就用。
所以其实深蓝我理解一下，它能击败对手是因为它相当于是自己的档案里面内存了很多下棋的手法，所以它看到卡斯特罗夫下的那一手棋的时候，会立马进去自己的那个档案里面去搜索我是不是有能制胜的类似的棋法，然后拿来搜索了就用。
对，你可以这么认为。
对，你可以这么认为。
我觉得DEEP BLUE或者深蓝代表的是第一类人工智能，在下棋上呢，它是人替机器写好了各种各样的规则，人替机器想好了在什么情况下你会占优，什么情况下这是专家不推荐的棋局。
我觉得DEEP BLUE或者深蓝代表的是第一类人工智能，在下棋上呢，它是人替机器写好了各种各样的规则，人替机器想好了在什么情况下你会占优，什么情况下这是专家不推荐的棋局。
是把人类的表征以程序的形式写到了软件里面。
是把人类的表征以程序的形式写到了软件里面。
但是呢，深蓝由于它特别强的计算能力，它能够。
但是呢，深蓝由于它特别强的计算能力，它能够。
同时，把很多的专家写的、很多的专家意见的表征都进行计算，并且都进行搜索。
同时，把很多的专家写的、很多的专家意见的表征都进行计算，并且都进行搜索。
最终用这样一个计算能力超群、表征能力完全基于人手写的这样的系统，去打败了世界冠军。
最终用这样一个计算能力超群、表征能力完全基于人手写的这样的系统，去打败了世界冠军。
不牵扯任何的智能机器做的事情，只是去实践、去IMPLEMENT人类交给他的智能。
不牵扯任何的智能机器做的事情，只是去实践、去IMPLEMENT人类交给他的智能。
那下一步呢？
那下一步呢？
那我们从深蓝应该到下一步震惊世界的就是阿尔法GO了。
那我们从深蓝应该到下一步震惊世界的就是阿尔法GO了。
它的智能又体现出来了什么样的？
它的智能又体现出来了什么样的？
一种智能。
一种智能。
ALPHAGO可以通过自己去POLICY NETWORK，然后VALUE NETWORK。
ALPHAGO可以通过自己去POLICY NETWORK，然后VALUE NETWORK。
这是两个神经网络，它通过这两个神经网络呢，就可以开始去学棋盘上的局面感。
这是两个神经网络，它通过这两个神经网络呢，就可以开始去学棋盘上的局面感。
它的输入还是很多大量的这个人类以前的棋谱，当然也有它自己的对弈的一些结果，但是还是有大量的输入是来自于人类在过去几千年。
它的输入还是很多大量的这个人类以前的棋谱，当然也有它自己的对弈的一些结果，但是还是有大量的输入是来自于人类在过去几千年。
下围棋带来的这种 representation 里面的，或者说它的表征里面的一些很精髓的部分，但是它可以通过自己的两大神经网络去把这个东西学成自己的体感，也就是说他第一次自己有了自己内发的 representation 而这个 representation 或者这个表征不是人敲指令给他敲进去的，是他自己学出来的。
下围棋带来的这种 representation 里面的，或者说它的表征里面的一些很精髓的部分，但是它可以通过自己的两大神经网络去把这个东西学成自己的体感，也就是说他第一次自己有了自己内发的 representation 而这个 representation 或者这个表征不是人敲指令给他敲进去的，是他自己学出来的。
尤其是说他能够嗅到第37手的神之一手的这个这个局面，这就是他自己奇感的威力。
尤其是说他能够嗅到第37手的神之一手的这个这个局面，这就是他自己奇感的威力。
不会有一个人类的专家去告诉他说：‘诶，遇到这种情形的时候你要这么下’，因为围棋的复杂度太高了，就可能很难有专家说在这种情况下你会在空无空旷的地方去下这么一手棋。
不会有一个人类的专家去告诉他说：‘诶，遇到这种情形的时候你要这么下’，因为围棋的复杂度太高了，就可能很难有专家说在这种情况下你会在空无空旷的地方去下这么一手棋。
没有人类去教给他这样的表征，但是他可以根据这个表征形成自己的奇感，而这个奇感带他走向了那个。
没有人类去教给他这样的表征，但是他可以根据这个表征形成自己的奇感，而这个奇感带他走向了那个。
从前没有人走过的一手，这个哈萨比斯是从小到大都在下棋。
从前没有人走过的一手，这个哈萨比斯是从小到大都在下棋。
他最早的时候，他是自己看懂棋盘，自己学会了棋盘的表征。
他最早的时候，他是自己看懂棋盘，自己学会了棋盘的表征。
到了OFFER GO以后呢，他是研究怎么样把自己的这些表征用一种更有效的方法让机器学到，让机器能形成自己的棋感，就像自己当年在学了那个棋感一样。
到了OFFER GO以后呢，他是研究怎么样把自己的这些表征用一种更有效的方法让机器学到，让机器能形成自己的棋感，就像自己当年在学了那个棋感一样。
所以这个阶段是机器学人学得很厉害，所以呢反过来打败李世石去打败人，但是他吸取的仍然是人类的智慧。
所以这个阶段是机器学人学得很厉害，所以呢反过来打败李世石去打败人，但是他吸取的仍然是人类的智慧。
可以这么说，直到最后最后的OFFER ZERO，它可以让机器不去依赖人类过去几千年的积累，能让机器从零走出来一个更高级别的智慧。
可以这么说，直到最后最后的OFFER ZERO，它可以让机器不去依赖人类过去几千年的积累，能让机器从零走出来一个更高级别的智慧。
嗯，所以我们人人类积累的这几千年的文明就没用了，现在机器可以在我们面前跑得很快了。
嗯，所以我们人人类积累的这几千年的文明就没用了，现在机器可以在我们面前跑得很快了。
或者说呃，人类的千年的文明启发了OFFER GO，OFFER GO看到了让人看到了新的希望，没有OFFER GO不会有OFFER ZERO。
或者说呃，人类的千年的文明启发了OFFER GO，OFFER GO看到了让人看到了新的希望，没有OFFER GO不会有OFFER ZERO。
所以我觉得这个我们永远是更高阶的智能的垫脚石，这件事情我们也不应该为之感到惭愧。
所以我觉得这个我们永远是更高阶的智能的垫脚石，这件事情我们也不应该为之感到惭愧。
其实这个应该是与有荣焉的事情。
其实这个应该是与有荣焉的事情。
然后想到应该是马斯克说过一句话，就是说我们未来可能宏观的去看人类几千年的文明，可能只是喂给智能、喂给AI的一段PROMPT。
然后想到应该是马斯克说过一句话，就是说我们未来可能宏观的去看人类几千年的文明，可能只是喂给智能、喂给AI的一段PROMPT。
我觉得可能是确实是这个样子，但至少如果我们喂给了未来智能的PROMPT，那就意味着至少我们存在过。
我觉得可能是确实是这个样子，但至少如果我们喂给了未来智能的PROMPT，那就意味着至少我们存在过。
嗯，唉，你这个又上升到哲学了。
嗯，唉，你这个又上升到哲学了。
非常好，你说刚刚说到的2015年的时候，为什么它能有这个智能？
非常好，你说刚刚说到的2015年的时候，为什么它能有这个智能？
是因为在2015年的时候，深度学习DEEP LEARNING面试了我们说的DEEP LEARNING之父啊。
是因为在2015年的时候，深度学习DEEP LEARNING面试了我们说的DEEP LEARNING之父啊。
现在大家公认的是JEFFREY HINTON，对，其实跟THE MISS这边就是HASAPIS这边的团队，就并不是他研发的。
现在大家公认的是JEFFREY HINTON，对，其实跟THE MISS这边就是HASAPIS这边的团队，就并不是他研发的。
那为什么这个成果能直接被用到他自己的ALPHAGO上面，而不是由HINTON的团队去推出这么一个厉害的东西呢？
那为什么这个成果能直接被用到他自己的ALPHAGO上面，而不是由HINTON的团队去推出这么一个厉害的东西呢？
就首先，HINTON团队当时做的用这个DEEP LEARNING做的是图像识别。
就首先，HINTON团队当时做的用这个DEEP LEARNING做的是图像识别。
就是说这是一只狗，那是一只猫，然后这是一个莲花，对吧？
就是说这是一只狗，那是一只猫，然后这是一个莲花，对吧？
它能做这种识别，在100万张图片里面，1000个类别，每个类别有1000张图片，这么复杂的一个任务。
它能做这种识别，在100万张图片里面，1000个类别，每个类别有1000张图片，这么复杂的一个任务。
100万张图片的这个任务，这个就是所谓的IMAGE NET，就是李飞飞老师发起的超级复杂的当时的计算机视觉的圣杯任务。
100万张图片的这个任务，这个就是所谓的IMAGE NET，就是李飞飞老师发起的超级复杂的当时的计算机视觉的圣杯任务。
他秒杀了其他所有团队。
他秒杀了其他所有团队。
嗯，所以就这件事其实是跟下棋八竿子打不着的。
嗯，所以就这件事其实是跟下棋八竿子打不着的。
但是如果你退1万步，你去看神经网络的成功，告诉了我们一件什么事情？
但是如果你退1万步，你去看神经网络的成功，告诉了我们一件什么事情？
它告诉了我们，你有更多的CAPACITY，你就可以消化更多的数据，它就能够形成更先进的REPRESENTATION，能够生成出更加高级的模式和或者更加高级的表征。
它告诉了我们，你有更多的CAPACITY，你就可以消化更多的数据，它就能够形成更先进的REPRESENTATION，能够生成出更加高级的模式和或者更加高级的表征。
嗯。
嗯。
这下你是算是帮我厘清清楚了，因为我刚刚的问题还隐藏了一个小问题，就是凭什么是哈萨比斯？
这下你是算是帮我厘清清楚了，因为我刚刚的问题还隐藏了一个小问题，就是凭什么是哈萨比斯？
深度学习已经面试了，然后他拿来去识别这个、识别那个。
深度学习已经面试了，然后他拿来去识别这个、识别那个。
那怎么哈萨比斯就这么慧眼识珠？
那怎么哈萨比斯就这么慧眼识珠？
诶，发现了这个东西的潜力，发现它的本质，立马把它用到了ALPHAGO上面。
诶，发现了这个东西的潜力，发现它的本质，立马把它用到了ALPHAGO上面。
诶，一下子就有了这样的一个象棋比赛，然后去证明了诶，这个东西智能存在。
诶，一下子就有了这样的一个象棋比赛，然后去证明了诶，这个东西智能存在。
我觉得这件事情首先。
我觉得这件事情首先。
因为HINTON在IMAGINE IT上的成功，呃，当然我也不是他们团队，我也不知道他们内部到底之前用的是什么。
因为HINTON在IMAGINE IT上的成功，呃，当然我也不是他们团队，我也不知道他们内部到底之前用的是什么。
但是这就像美国原子弹爆炸了，那苏联一定知道说这事儿可以做，那我们也去做。
但是这就像美国原子弹爆炸了，那苏联一定知道说这事儿可以做，那我们也去做。
你看没？
你看没？
没过几年，苏联原子弹也爆炸了。
没过几年，苏联原子弹也爆炸了。
其实我觉得这个科学世界里面都是这样，你当你知道一件事情可行被证明了以后，你的信心的增长会让你ALL IN去把一件事情做成，真的就是一层窗户纸。
其实我觉得这个科学世界里面都是这样，你当你知道一件事情可行被证明了以后，你的信心的增长会让你ALL IN去把一件事情做成，真的就是一层窗户纸。
那这是第一，第二就是说整个的呃人工智能的学界，更多的还都是在关注跟工业。
那这是第一，第二就是说整个的呃人工智能的学界，更多的还都是在关注跟工业。
关系更紧密的一些东西上，就大家都还是想着怎么怎么产品化。
关系更紧密的一些东西上，就大家都还是想着怎么怎么产品化。
所以下棋这件事其实也不是一个特别主流的研究领域里面大家去看的问题。
所以下棋这件事其实也不是一个特别主流的研究领域里面大家去看的问题。
还有一个有意思的事情就是最近几年这个巨身智能火了，然后强化学习一下从这个门可罗雀一下变门庭若市。
还有一个有意思的事情就是最近几年这个巨身智能火了，然后强化学习一下从这个门可罗雀一下变门庭若市。
但是呢，其实在2015年那个时间点吧，其实就是RL这一派，其实就是英国一帮人在做，加拿大一帮人在做，但是美国。
但是呢，其实在2015年那个时间点吧，其实就是RL这一派，其实就是英国一帮人在做，加拿大一帮人在做，但是美国。
几大主流的这个人工智能的领域吧，它不是一个非常重要的一个研究课题。
几大主流的这个人工智能的领域吧，它不是一个非常重要的一个研究课题。
嗯，就是或者说ALPHAGO的象征意义，人类文明史上的象征意义，远大于当下学术的热点，以及就是说是不是立刻能转化成生产力这一点上，不是那么一致。
嗯，就是或者说ALPHAGO的象征意义，人类文明史上的象征意义，远大于当下学术的热点，以及就是说是不是立刻能转化成生产力这一点上，不是那么一致。
它还是有一点那种纯科学研究，然后有一个伟大的科学发现的这样的一个味道。
它还是有一点那种纯科学研究，然后有一个伟大的科学发现的这样的一个味道。
嗯，你你你说的这个也让我想到就是书里面啊，你刚刚说的 RL 其实就是强化学习，reinforcement learning 的一个缩写，所以我们学界会叫它 RL。
嗯，你你你说的这个也让我想到就是书里面啊，你刚刚说的 RL 其实就是强化学习，reinforcement learning 的一个缩写，所以我们学界会叫它 RL。
然后呢书里其实有很多的篇幅，都是在多线并进的去描述着深度学习这一派是什么样的发展，监督学习这一块是什么样的一个发展，然后互相要去学一点对方又发展到什么程度。
然后呢书里其实有很多的篇幅，都是在多线并进的去描述着深度学习这一派是什么样的发展，监督学习这一块是什么样的一个发展，然后互相要去学一点对方又发展到什么程度。
就是在这个书里面啊，就把这个学派对立和并行发展讲得非常的精彩。
就是在这个书里面啊，就把这个学派对立和并行发展讲得非常的精彩。
那其实也让我去看到了，学术的研究和这种科研的进展，也很像是跑马拉松。
那其实也让我去看到了，学术的研究和这种科研的进展，也很像是跑马拉松。
就是一旦有一个人破二了之后，你就能想象到接下来的人类一定会接二连三的破二。
就是一旦有一个人破二了之后，你就能想象到接下来的人类一定会接二连三的破二。
似乎好像之前说的，我们这种生理上的极限这个东西也好像是不存在的。
似乎好像之前说的，我们这种生理上的极限这个东西也好像是不存在的。
就但凡有人能给你树立这样的一个榜样，你就能做到相信。
就但凡有人能给你树立这样的一个榜样，你就能做到相信。
相信的力量。
相信的力量。
这是小迪的这个创业箴言。
这是小迪的这个创业箴言。
第二呢，是我还有一个TAKE AWAY呢，就是它也很像是猴子在树林之间左右的横跳。
第二呢，是我还有一个TAKE AWAY呢，就是它也很像是猴子在树林之间左右的横跳。
就是科研这个东西，你确实没有办法完全的去闭门造车，你就是需要去看一下美国的这派怎么样了，然后伦敦有一派又怎么样了。
就是科研这个东西，你确实没有办法完全的去闭门造车，你就是需要去看一下美国的这派怎么样了，然后伦敦有一派又怎么样了。
就是你得在这棵树上摘点果子，在那棵树上摘点果子，最后你这个猴，你这个猴子才能饱腹，你才能也许有这个体力去帮你发现下一个宝藏之地。
就是你得在这棵树上摘点果子，在那棵树上摘点果子，最后你这个猴，你这个猴子才能饱腹，你才能也许有这个体力去帮你发现下一个宝藏之地。
这就是能帮我们去想，我是不是我这辈子我树立我的使命，我就必须把这个事儿干到黑？
这就是能帮我们去想，我是不是我这辈子我树立我的使命，我就必须把这个事儿干到黑？
其实也不一定，你边做的时候，你边看一看外面的世界，大家都发现了什么样的新天地了，再回头去反思，这可能是我觉得哈萨比斯总是能在他的领域里面选的也很准，而且还总能出成果，我觉得其中的一个秘方吧。
其实也不一定，你边做的时候，你边看一看外面的世界，大家都发现了什么样的新天地了，再回头去反思，这可能是我觉得哈萨比斯总是能在他的领域里面选的也很准，而且还总能出成果，我觉得其中的一个秘方吧。
我觉得更多的是呃，坚守自己的目的，但是不拘泥于方法。
我觉得更多的是呃，坚守自己的目的，但是不拘泥于方法。
其实学术圈很多时候你会发现，学术圈有学术圈的局限，就是因为一个领域它是有这个师承的，它是有这个PAPER之间引用的。
其实学术圈很多时候你会发现，学术圈有学术圈的局限，就是因为一个领域它是有这个师承的，它是有这个PAPER之间引用的。
很多时候大家是会在方法论上是要有一个正宗的这个血统延伸下来，所以其实学术圈我觉得是很讲方法论的。
很多时候大家是会在方法论上是要有一个正宗的这个血统延伸下来，所以其实学术圈我觉得是很讲方法论的。
但是呢很多时候当所有人都扎堆去做一些东西但是你会发现做了十年没有进展的时候啊这个时候可能就是要跳出框架你要相信这个目的或者相信你最终的目标但是你要不择手段的去别的领域去寻求一些发展。
但是呢很多时候当所有人都扎堆去做一些东西但是你会发现做了十年没有进展的时候啊这个时候可能就是要跳出框架你要相信这个目的或者相信你最终的目标但是你要不择手段的去别的领域去寻求一些发展。
嗯而且就我我接着说啊从阿尔法狗开始DEEP MIND已经论证他们实现了智能那下一步是什么呢就是在。
嗯而且就我我接着说啊从阿尔法狗开始DEEP MIND已经论证他们实现了智能那下一步是什么呢就是在。
2017年的时候，他们发布了一个新的版本ALPHA ZERO。
2017年的时候，他们发布了一个新的版本ALPHA ZERO。
就干脆不再去学人类棋谱了，就是我不去看你们已有的这些已经下过的东西，而是完全靠ALPHA ZERO自己跟自己去对弈。
就干脆不再去学人类棋谱了，就是我不去看你们已有的这些已经下过的东西，而是完全靠ALPHA ZERO自己跟自己去对弈。
就是你刚刚才讲到的，我自己下棋、我自己琢磨、自己总结、自己去反思、自己再去想，我有没有可能有神之一手、神之37手？
就是你刚刚才讲到的，我自己下棋、我自己琢磨、自己总结、自己去反思、自己再去想，我有没有可能有神之一手、神之37手？
反而超越了之前打败了李世石的那个阿尔法狗，我自己琢磨出来的东西超越了我学了人类学到的一个东西。
反而超越了之前打败了李世石的那个阿尔法狗，我自己琢磨出来的东西超越了我学了人类学到的一个东西。
也是在这个时候，就意味着机器已经不再去模拟人，而是自己走出了一个人类从来没有走过的路。
也是在这个时候，就意味着机器已经不再去模拟人，而是自己走出了一个人类从来没有走过的路。
是的，我觉得如果按照一个符合自己史调性的说法来说，这个就是从OFFER GO到OFFER ZERO的进化，是让这个机器。
是的，我觉得如果按照一个符合自己史调性的说法来说，这个就是从OFFER GO到OFFER ZERO的进化，是让这个机器。
拥有了是神的武器。
拥有了是神的武器。
这为什么是自己说的话？
这为什么是自己说的话？
来讲一讲。
来讲一讲。
对于一个算法而言，它的神是谁？
对于一个算法而言，它的神是谁？
就是它的创造者嘛。
就是它的创造者嘛。
嗯啊，如果你想从能达到人类的水平到能超越人类的水平，你需要的就是这样一个闭环，是摆脱对于人类数据的依赖的闭环。
嗯啊，如果你想从能达到人类的水平到能超越人类的水平，你需要的就是这样一个闭环，是摆脱对于人类数据的依赖的闭环。
嗯，所以在我来看的话，我是非常非常喜欢OFFER ZERO的，而且。
嗯，所以在我来看的话，我是非常非常喜欢OFFER ZERO的，而且。
它能够接近这个宇宙真理。
它能够接近这个宇宙真理。
我所谓的关于围棋的宇宙真理，是如果一个确定性的棋局，它一定是有要么是先手平局的最优策略，要么是先手必胜的最优策略。
我所谓的关于围棋的宇宙真理，是如果一个确定性的棋局，它一定是有要么是先手平局的最优策略，要么是先手必胜的最优策略。
当然，围棋的这个先手必胜的最优策略还没有人找出来，而且这个OFFER ZERO，我觉得假以时日继续给它插着电，让它继续跑着，它是能找出来的。
当然，围棋的这个先手必胜的最优策略还没有人找出来，而且这个OFFER ZERO，我觉得假以时日继续给它插着电，让它继续跑着，它是能找出来的。
到最后就把电拔了，没有继续去做优化，因为已经是震古烁今，已经超越了所有人类历史上有可能能想象到的。
到最后就把电拔了，没有继续去做优化，因为已经是震古烁今，已经超越了所有人类历史上有可能能想象到的。
围棋的这个这个段位，他的那个那个分数就已经就off the chart太高了。
围棋的这个这个段位，他的那个那个分数就已经就off the chart太高了。
其实就他没有走、没有走完他最后的这个路，但是这条路一定是真正能够让他成为围棋之神的一条路。
其实就他没有走、没有走完他最后的这个路，但是这条路一定是真正能够让他成为围棋之神的一条路。
而这条路他所需要的东西呢，就是围棋是这样一个游戏，是到最后一定能分出胜负的游戏，那么就一定会有这样的一个你只要自己跟自己对弈，你就到最后一定能够。
而这条路他所需要的东西呢，就是围棋是这样一个游戏，是到最后一定能分出胜负的游戏，那么就一定会有这样的一个你只要自己跟自己对弈，你就到最后一定能够。
到底是呃，算法A赢了还是算法B赢了这样的一个答案。
到底是呃，算法A赢了还是算法B赢了这样的一个答案。
那只要有了这个答案，如果你能够通过这样的答案去不断的呃吸取你的这个学习的经验，你就能够不断的去训练出更强的一个围棋系统。
那只要有了这个答案，如果你能够通过这样的答案去不断的呃吸取你的这个学习的经验，你就能够不断的去训练出更强的一个围棋系统。
而这个系统当你不需要去依赖人类的能力的时候。
而这个系统当你不需要去依赖人类的能力的时候。
这个是你开启一个新时代的一个开端，其实我觉得这个也能够很很无缝的展开到我们的一个新的话题，就是为什么ChatGPT开启了一个新的时代。
这个是你开启一个新时代的一个开端，其实我觉得这个也能够很很无缝的展开到我们的一个新的话题，就是为什么ChatGPT开启了一个新的时代。
哎我就等着你转进来呢。
哎我就等着你转进来呢。
对其实你去这么想就是在ChatGPT之前咱们还是得给Google Credit啊，就是ChatGPT之前有Google其实有团队做了很多的工作叫BERT，嗯啊做的事情就是一件。
对其实你去这么想就是在ChatGPT之前咱们还是得给Google Credit啊，就是ChatGPT之前有Google其实有团队做了很多的工作叫BERT，嗯啊做的事情就是一件。
以前搞翻译都是需要有很多的标注，你想搞什么机器翻译啊？
以前搞翻译都是需要有很多的标注，你想搞什么机器翻译啊？
英文翻译成中文，那你需要很多的这个中文、英文的精确的语料的这个对照。
英文翻译成中文，那你需要很多的这个中文、英文的精确的语料的这个对照。
但是呢，有一帮研究人员其实可能也是各个学校，其实都已经开始在朝这个方向，各个研究机构都已经朝这方向做了。
但是呢，有一帮研究人员其实可能也是各个学校，其实都已经开始在朝这个方向，各个研究机构都已经朝这方向做了。
就是说我不要去依靠人教你怎么做翻译，我就先博览群书，把全。
就是说我不要去依靠人教你怎么做翻译，我就先博览群书，把全。
互联网上所有的文献都读一遍，那这件事情呢，就是一个 UNSUPERVISED LEARNING。
互联网上所有的文献都读一遍，那这件事情呢，就是一个 UNSUPERVISED LEARNING。
我不依靠人类的一个老师去教我，使得我能产生智能。
我不依靠人类的一个老师去教我，使得我能产生智能。
我是通过我自学去产生智能。
我是通过我自学去产生智能。
互联网上的文字其实这个量级跟跟之前的这个所有的模型相比，就是或者说跟之前所有的这个学习的范式相比，可能就大了，就不知道几百万倍，或者说几亿倍的一个量级。
互联网上的文字其实这个量级跟跟之前的这个所有的模型相比，就是或者说跟之前所有的这个学习的范式相比，可能就大了，就不知道几百万倍，或者说几亿倍的一个量级。
在这样的量级情况下，系统能够自发地去学习，而不是依赖一个老师天天耳提面命地教你。
在这样的量级情况下，系统能够自发地去学习，而不是依赖一个老师天天耳提面命地教你。
这个带来的就是一个新的时代。
这个带来的就是一个新的时代。
当这个时代被打开了以后，你会发现：诶，我们似乎又看到了一个在语言的基础之上，能够超越人类的智慧的一条路径。
当这个时代被打开了以后，你会发现：诶，我们似乎又看到了一个在语言的基础之上，能够超越人类的智慧的一条路径。
这个就引出了我下一个很想问你的问题，就是我们说的大语言模型啊，语言现在已经成了我们去衡量智能的另一个表征，可以这么说吗？
这个就引出了我下一个很想问你的问题，就是我们说的大语言模型啊，语言现在已经成了我们去衡量智能的另一个表征，可以这么说吗？
可以。
可以。
哎，说到这我想插一句，其实我的上一家公司算法是我们自己研发的嘛，自研，因为我们是做一个 ai 数学老师的。
哎，说到这我想插一句，其实我的上一家公司算法是我们自己研发的嘛，自研，因为我们是做一个 ai 数学老师的。
当时我们几个联创坐在一个小屋子里面，我们做了一整天，就为了去脑爆出来我们的模型，我到底应该怎么给它命名。
当时我们几个联创坐在一个小屋子里面，我们做了一整天，就为了去脑爆出来我们的模型，我到底应该怎么给它命名。
我记得那是2019年的时候。
我记得那是2019年的时候。
然后你知道，我们最后我们的模型给它出了一个什么样的名字吗？
然后你知道，我们最后我们的模型给它出了一个什么样的名字吗？
叫符号空间表征高维投影模型。
叫符号空间表征高维投影模型。
然后其实这个模型的名字也来自于一句话，也是我们相信的，就是语言是思维的投影。
然后其实这个模型的名字也来自于一句话，也是我们相信的，就是语言是思维的投影。
就是在你的高维空间，你有你的这个符号空间系统；我在我的高维空间有我的符号系统。
就是在你的高维空间，你有你的这个符号空间系统；我在我的高维空间有我的符号系统。
而我们俩在今天，我和侯小迪，我们能形成这样的一个对话，是我们各自把各自思维投影成的语言。
而我们俩在今天，我和侯小迪，我们能形成这样的一个对话，是我们各自把各自思维投影成的语言。
其实这个就非常像，你知道我后来看到ChatGPT出LLM，就出GPT开始吐词儿。
其实这个就非常像，你知道我后来看到ChatGPT出LLM，就出GPT开始吐词儿。
因为它的原理就是去算一个一个的吐出下一个词儿，所以大语言模型的本质就是根据这个概率去吐，去决定我下一个词儿吐什么，然后吐出一句话出来。
因为它的原理就是去算一个一个的吐出下一个词儿，所以大语言模型的本质就是根据这个概率去吐，去决定我下一个词儿吐什么，然后吐出一句话出来。
真的有一种DASHA WOOD的感觉，就是回到了2019年的这个小黑屋，我们也在跟AI之间进行思维上的一种投影的交互。
真的有一种DASHA WOOD的感觉，就是回到了2019年的这个小黑屋，我们也在跟AI之间进行思维上的一种投影的交互。
那说回来啊，我也有一个我一直想问的非常基础的问题，就是为什么大语言模型LM能够预测出下一个词儿？
那说回来啊，我也有一个我一直想问的非常基础的问题，就是为什么大语言模型LM能够预测出下一个词儿？
它这个能力涌现的这种能力是怎么来的？
它这个能力涌现的这种能力是怎么来的？
对，其实这个问题非常好啊。
对，其实这个问题非常好啊。
你LLM也是在棋盘里下棋，它的棋盘是什么？
你LLM也是在棋盘里下棋，它的棋盘是什么？
它的棋盘就是语言里面所有可能的选项，在做一个选择题。
它的棋盘就是语言里面所有可能的选项，在做一个选择题。
我跟你说话，那我的下一个单词……用的是什么单词，其实就跟下围棋在计算上是一致的。
我跟你说话，那我的下一个单词……用的是什么单词，其实就跟下围棋在计算上是一致的。
它要落子，那每一次去落子的话呢？
它要落子，那每一次去落子的话呢？
那你看第二步就想OFFER GO开始去学棋谱了。
那你看第二步就想OFFER GO开始去学棋谱了。
LLM是怎么学棋谱的呢？
LLM是怎么学棋谱的呢？
它是互联网上有大量的语言文字，那么就说诶我下一步下在哪儿。
它是互联网上有大量的语言文字，那么就说诶我下一步下在哪儿。
这是棋谱，那我的下一个单词是什么？
这是棋谱，那我的下一个单词是什么？
我能够更好地预测一个。
我能够更好地预测一个。
比如说《纽约时报》的文章，就像说还原这个棋谱一样，它都是任务。
比如说《纽约时报》的文章，就像说还原这个棋谱一样，它都是任务。
而在这个任务过程当中，就有几个东西很重要：第一是数据；那第二就是训练过程——TRAINING。
而在这个任务过程当中，就有几个东西很重要：第一是数据；那第二就是训练过程——TRAINING。
TRAINING就是智能的发展史。
TRAINING就是智能的发展史。
有很多人说哈，只要有数据就是有智能，其实不是，有数据是提供了智能的第一步。
有很多人说哈，只要有数据就是有智能，其实不是，有数据是提供了智能的第一步。
训练的过程是智能的发展，答对了、答错了是反馈。
训练的过程是智能的发展，答对了、答错了是反馈。
反馈你可以认为是老师，老师从来不代表智能，对吧？
反馈你可以认为是老师，老师从来不代表智能，对吧？
学生的学习过程代表智能，但是老师是非常重要的。
学生的学习过程代表智能，但是老师是非常重要的。
而学生学完了以后，那个体感是下棋的体感或者语感，语言文字的语感，这件事情才是真正的智能。
而学生学完了以后，那个体感是下棋的体感或者语感，语言文字的语感，这件事情才是真正的智能。
而当如果一个系统。
而当如果一个系统。
足够的大，它对于语感的能力强到了一定程度。
足够的大，它对于语感的能力强到了一定程度。
那么我们会发现，诶，这件事情甚至它对于一个文字的理解，已经超过了一般人类认为的对于语言文字范畴的语感，这个感觉甚至是一种智能的感觉。
那么我们会发现，诶，这件事情甚至它对于一个文字的理解，已经超过了一般人类认为的对于语言文字范畴的语感，这个感觉甚至是一种智能的感觉。
这件事情被涌现出来了，所以我们才开始有了一个探索，说LLM到底。
这件事情被涌现出来了，所以我们才开始有了一个探索，说LLM到底。
是不是有智能的LLM，甚至到底是不是有意识的？
是不是有智能的LLM，甚至到底是不是有意识的？
现在已经开始有关于这方面的讨论了。
现在已经开始有关于这方面的讨论了。
但是归根结底，它只是学了一个更强大的表征，而这个表征强大到一定程度的时候，就让我们开始怀疑它是不是已经超越了我们目前这个定义下的这种语言的语感。
但是归根结底，它只是学了一个更强大的表征，而这个表征强大到一定程度的时候，就让我们开始怀疑它是不是已经超越了我们目前这个定义下的这种语言的语感。
这就是今天阿拉伦的现状。
这就是今天阿拉伦的现状。
但是可能我很难说他是不是自己产生了智能，但是另外一个点呢？
但是可能我很难说他是不是自己产生了智能，但是另外一个点呢？
就是他是不是自己能有自由意志，他自己会不会想去做什么东西。
就是他是不是自己能有自由意志，他自己会不会想去做什么东西。
这是我觉得今天可能智能和意识之间仍然没有解决的一个边界。
这是我觉得今天可能智能和意识之间仍然没有解决的一个边界。
这个可能我们今天就先不讨论了。
这个可能我们今天就先不讨论了。
是不是你也会认为人类离AGI之间的这个差距的突破口应该是在神经科学的突破上？
是不是你也会认为人类离AGI之间的这个差距的突破口应该是在神经科学的突破上？
我觉得突破应该是在哲学意义上，因为还是那句话，就这个问题是没有很好定义的。
我觉得突破应该是在哲学意义上，因为还是那句话，就这个问题是没有很好定义的。
问题就是人何以为人？
问题就是人何以为人？
我们可能人的很多功能，老本行呢，我们这个驾驶的功能，我们都可以给它解构，因为这事儿相对比较容易。
我们可能人的很多功能，老本行呢，我们这个驾驶的功能，我们都可以给它解构，因为这事儿相对比较容易。
但是人何以为人？
但是人何以为人？
我们从哪里来？
我们从哪里来？
我们往何处去？
我们往何处去？
这些问题我觉得它不是现在还没有到一个可以被科学定义的状态。
这些问题我觉得它不是现在还没有到一个可以被科学定义的状态。
嗯。
嗯。
哇，你这个收尾让我一下很想转到下个部分。
哇，你这个收尾让我一下很想转到下个部分。
但是我作为主持人，我得先把这个剧情给说完。
但是我作为主持人，我得先把这个剧情给说完。
继续我们跳过后来他的ALPHA FOUR，因为我们刚才讲过了ALPHA FOUR帮他破解了这个蛋白质的这个三维的折叠结构，让他拿到了诺奖高光之后，其实是他回到了人在现实中的挣扎，就是他在统领了整个现在谷歌的这个AI部门之后。
继续我们跳过后来他的ALPHA FOUR，因为我们刚才讲过了ALPHA FOUR帮他破解了这个蛋白质的这个三维的折叠结构，让他拿到了诺奖高光之后，其实是他回到了人在现实中的挣扎，就是他在统领了整个现在谷歌的这个AI部门之后。
现在要去追赶另外的两家，而且你刚才也提到了谷歌的尴尬的地方就在于其实ChatGPT的横空出世是基于了一个核心架构Transformer，然后这个东西其实是谷歌在2017年发布的，就那篇横空出世的论文。
现在要去追赶另外的两家，而且你刚才也提到了谷歌的尴尬的地方就在于其实ChatGPT的横空出世是基于了一个核心架构Transformer，然后这个东西其实是谷歌在2017年发布的，就那篇横空出世的论文。
Attention is All You Need。
Attention is All You Need。
对Attention is All You Need当时是谷歌八君子对吧？
对Attention is All You Need当时是谷歌八君子对吧？
这这写论文的八位作者不过这个跟Hassabis倒是没有关系。
这这写论文的八位作者不过这个跟Hassabis倒是没有关系。
但是作为回应呢，google 在23年的时候就把 deepmind 和 google brain 就谷歌大脑就合并了。
但是作为回应呢，google 在23年的时候就把 deepmind 和 google brain 就谷歌大脑就合并了。
然后 hassabis 呢，就当了这一整个合并之后的机构的老大，ceo。
然后 hassabis 呢，就当了这一整个合并之后的机构的老大，ceo。
但是他在采访的时候啊，坦言，就是他似乎是被卷入到了这样一场无休止的一个 ai 的军备竞赛里面。
但是他在采访的时候啊，坦言，就是他似乎是被卷入到了这样一场无休止的一个 ai 的军备竞赛里面。
确实，他之前也预言了，说通用人工智能会按照他所想象的设想的方式会到来，但是到来的这个方式谁也没有预见到，会是这样的一种混乱的、没有协调的。
确实，他之前也预言了，说通用人工智能会按照他所想象的设想的方式会到来，但是到来的这个方式谁也没有预见到，会是这样的一种混乱的、没有协调的。
巨大的泡沫的感觉，整个人类都疯掉了的。
巨大的泡沫的感觉，整个人类都疯掉了的。
然后又在虚张声势的这种混战里面，所以他的一个反思就是说，面对我们现在正在送往世界的这项重大的技术，其实我们本来是应该怀着一种敬畏和尊重的。
然后又在虚张声势的这种混战里面，所以他的一个反思就是说，面对我们现在正在送往世界的这项重大的技术，其实我们本来是应该怀着一种敬畏和尊重的。
但他说有些时候我觉得他被玷污了，就是似乎现在我们人类所经历的是一场淘金热。
但他说有些时候我觉得他被玷污了，就是似乎现在我们人类所经历的是一场淘金热。
就让这样一种圣杯时刻变得有点低俗。
就让这样一种圣杯时刻变得有点低俗。
所以他本来是反对，就是把AI作为军备竞赛的武器，但是到后面发现谁也逃不掉。
所以他本来是反对，就是把AI作为军备竞赛的武器，但是到后面发现谁也逃不掉。
所以他尽管不喜欢，现在他也依然在这样的一个军备竞赛里面。
所以他尽管不喜欢，现在他也依然在这样的一个军备竞赛里面。
而且像你刚刚说的这个GEMINI3.5也迟迟没有发布，那预算家里面GEMINI也依然处于一种比较落后的一个结尾里头。
而且像你刚刚说的这个GEMINI3.5也迟迟没有发布，那预算家里面GEMINI也依然处于一种比较落后的一个结尾里头。
所以这个故事关于哈萨比斯的故事其实是没有写完的。
所以这个故事关于哈萨比斯的故事其实是没有写完的。
所有人，在经历的这个到底AI的去向在哪儿？
所有人，在经历的这个到底AI的去向在哪儿？
通用人工智能到底应该以什么方式去呈现，神经科学在里面扮演什么样的角色，哲学在里面扮演什么样的角色。
通用人工智能到底应该以什么方式去呈现，神经科学在里面扮演什么样的角色，哲学在里面扮演什么样的角色。
没有人有答案，我们只知道所有人在里面都很狂热。
没有人有答案，我们只知道所有人在里面都很狂热。
我觉得让我有点欣慰的是最后的一个小侧写吧，就是在2024年的时候，这本书的作者在伦敦的一个酒吧里面就见到了哈萨比斯。
我觉得让我有点欣慰的是最后的一个小侧写吧，就是在2024年的时候，这本书的作者在伦敦的一个酒吧里面就见到了哈萨比斯。
哈萨比斯就透露出来了，我觉得很有少年气的一个时刻。
哈萨比斯就透露出来了，我觉得很有少年气的一个时刻。
他就从他的那个背包里面就掏出了那个装了诺奖奖牌的盒子，然后很慎重地递给了记者，就说：‘那你看，你我给你瞅瞅’，就有点小炫耀，又有点真心的分享的那种心情。
他就从他的那个背包里面就掏出了那个装了诺奖奖牌的盒子，然后很慎重地递给了记者，就说：‘那你看，你我给你瞅瞅’，就有点小炫耀，又有点真心的分享的那种心情。
作者就很小心地打开，然后就发现：‘哇，这就是诺奖呀！
作者就很小心地打开，然后就发现：‘哇，这就是诺奖呀！
’然后哈萨比斯又翻出了那个诺奖，应该是有一个签名簿，那个签名簿上面就有各种照片，上面就有爱因斯坦、有沃森、有克里克，就是那个 DNA 双螺旋的那个发明者。
’然后哈萨比斯又翻出了那个诺奖，应该是有一个签名簿，那个签名簿上面就有各种照片，上面就有爱因斯坦、有沃森、有克里克，就是那个 DNA 双螺旋的那个发明者。
还有费曼，他就特别温情的对记者说，我所有的英雄都在这个签名簿上面，所以你给我100亿美元，我也不换。
还有费曼，他就特别温情的对记者说，我所有的英雄都在这个签名簿上面，所以你给我100亿美元，我也不换。
而且你给100亿美元，你也买不到这个奖牌。
而且你给100亿美元，你也买不到这个奖牌。
但是我现在我有它。
但是我现在我有它。
如果说这本书最让我动心的，最抓住我的心的是他关于马拉松的比喻。
如果说这本书最让我动心的，最抓住我的心的是他关于马拉松的比喻。
是我们怎么客观地去看我怎么拼尽了全力，而这成为了他这一生做所有事情的一个精神底色。
是我们怎么客观地去看我怎么拼尽了全力，而这成为了他这一生做所有事情的一个精神底色。
那最后的这样一个小小的细节，就是你给我100亿美金，我也不会换出这个诺奖奖牌，因为我和我心目中所有的英雄，我们都在这样的一个签名簿上面。
那最后的这样一个小小的细节，就是你给我100亿美金，我也不会换出这个诺奖奖牌，因为我和我心目中所有的英雄，我们都在这样的一个签名簿上面。
它是我所找到的，我能与我的天命共处的一个。
它是我所找到的，我能与我的天命共处的一个。
慰藉一个价值所在，我觉得这是让我觉得看到了这么多惊心动魄的AI的发展。
慰藉一个价值所在，我觉得这是让我觉得看到了这么多惊心动魄的AI的发展。
再回到人之于人，我们还能够被这样的一些嘉奖、这样的一些历程、这样的一些被英雄照亮的时刻所激励的那种人性的光芒，让我读完之后我还是会愿意为之一笑，而不是说处于一种害怕被AI给取代的恐慌里。
再回到人之于人，我们还能够被这样的一些嘉奖、这样的一些历程、这样的一些被英雄照亮的时刻所激励的那种人性的光芒，让我读完之后我还是会愿意为之一笑，而不是说处于一种害怕被AI给取代的恐慌里。
我觉得我看到这块儿的话，我是有另外一个感觉就是。
我觉得我看到这块儿的话，我是有另外一个感觉就是。
其实你知道吗？
其实你知道吗？
这个2015年好像解决了围棋对不对？
这个2015年好像解决了围棋对不对？
下一个人类LAST LINE OF DEFENSE就变成了扑克了。
下一个人类LAST LINE OF DEFENSE就变成了扑克了。
如果我们谈SABIS一直在不同的棋局里，不同的换棋盘，但是它都是在棋局里。
如果我们谈SABIS一直在不同的棋局里，不同的换棋盘，但是它都是在棋局里。
他现在就活生生的把自己从一个棋类选手变成了一个扑克选手，棋类选手跟扑克选手一个非常大的区别是棋是确定性的，你看他的每一次的过往的成功是在确定性的世界里面有规则的世界里面做的很好，但是现在再往下呢，扑克是有几个点，一个是他是部分可见部分不可见，就是别人手里的牌你是看不见的。
他现在就活生生的把自己从一个棋类选手变成了一个扑克选手，棋类选手跟扑克选手一个非常大的区别是棋是确定性的，你看他的每一次的过往的成功是在确定性的世界里面有规则的世界里面做的很好，但是现在再往下呢，扑克是有几个点，一个是他是部分可见部分不可见，就是别人手里的牌你是看不见的。
然后第二就是扑克，有很多的呃隐变量是跟人相关的。
然后第二就是扑克，有很多的呃隐变量是跟人相关的。
所谓的POKER FACE，就是不要让你看到我的这个出牌的这个情绪嘛，对吧？
所谓的POKER FACE，就是不要让你看到我的这个出牌的这个情绪嘛，对吧？
它其实跟很多的这些变量相关。
它其实跟很多的这些变量相关。
这些变量它虽然你你也可以说它也可以被数学建模，但是其实它是跟下棋那个味道非常不一样的。
这些变量它虽然你你也可以说它也可以被数学建模，但是其实它是跟下棋那个味道非常不一样的。
嗯，所以现在有人在研究这块吗？
嗯，所以现在有人在研究这块吗？
呃，有啊。
呃，有啊。
那其实一我记得是19年还是20年，应该是人类顶级选手也被秒杀了。
那其实一我记得是19年还是20年，应该是人类顶级选手也被秒杀了。
但是反过来，我想说的就是这个味道不一样。
但是反过来，我想说的就是这个味道不一样。
我只想让你体验一下这一点。
我只想让你体验一下这一点。
然后现在的人工智能，比如说比如说我个人是实名不信什么这个。
然后现在的人工智能，比如说比如说我个人是实名不信什么这个。
你看每一大模型都在说：哎呀，我已经超越人类了，我好可怕呀！
你看每一大模型都在说：哎呀，我已经超越人类了，我好可怕呀！
我自己强的我自己都好害怕呀。
我自己强的我自己都好害怕呀。
但是我想说这些事不是说这些事儿跟什么人工智能有什么关系。
但是我想说这些事不是说这些事儿跟什么人工智能有什么关系。
我想说这就是人性中的丑恶，在一个现实世界中。
我想说这就是人性中的丑恶，在一个现实世界中。
就变成了哈萨比斯不得不面对的问题。
就变成了哈萨比斯不得不面对的问题。
嗯，他在以前解决的都是一个纯粹的问题，但是他现在要面临的不是一个纯粹的问题，他面临的是一个多方的博弈。
嗯，他在以前解决的都是一个纯粹的问题，但是他现在要面临的不是一个纯粹的问题，他面临的是一个多方的博弈。
那别人都吹上天了，你说你吹不吹？
那别人都吹上天了，你说你吹不吹？
这些你吹不吹这件事情就直接导致了你有没有用户，你有没有反馈，你的产品能不能做给别人更好。
这些你吹不吹这件事情就直接导致了你有没有用户，你有没有反馈，你的产品能不能做给别人更好。
如果你的产品都做的不比别人好的话，下一个季度的财报那对吧，村的劈柴受不了呀，还能给你那么多钱吗？
如果你的产品都做的不比别人好的话，下一个季度的财报那对吧，村的劈柴受不了呀，还能给你那么多钱吗？
这些事情是环环相扣，你会变成就是我觉得他感受到的枷锁就是这个世界给他带来的枷锁，这个世界不是每一个人都是。
这些事情是环环相扣，你会变成就是我觉得他感受到的枷锁就是这个世界给他带来的枷锁，这个世界不是每一个人都是。
都是一个可折叠的蛋白质，都是一个能给他确定输出的东西。
都是一个可折叠的蛋白质，都是一个能给他确定输出的东西。
也不是都是一场场的棋盘，你有固定的子可以落。
也不是都是一场场的棋盘，你有固定的子可以落。
所以我觉得这个可能就就像说一个下棋的选手变到了一个打扑克的一个场景下，他面对的会比下棋多多多的东西。
所以我觉得这个可能就就像说一个下棋的选手变到了一个打扑克的一个场景下，他面对的会比下棋多多多的东西。
嗯，当然了，我还是认为这个天降猛男哈萨比斯还是能解决这些问题的。
嗯，当然了，我还是认为这个天降猛男哈萨比斯还是能解决这些问题的。
我还是毕竟也是我的一个人生偶像。
我还是毕竟也是我的一个人生偶像。
你看就像人工智能在2019年也把人类选手干掉了一样，下棋和打牌其实本质上可能也是有相通的东西。
你看就像人工智能在2019年也把人类选手干掉了一样，下棋和打牌其实本质上可能也是有相通的东西。
我说实话有些时候我既希望我的身边都是可折叠的蛋白质，这会让以逻辑思考的那部分的自己活得简单很多，但另外方方面呢我也不希望大家都是可折叠蛋白质，我们还是需要与情绪共舞的，还是需要去思考存在本身的意义和问题的，你还是希望你能够被情绪一部分的带动，你还是希望你的内心能装着不一样的风云。
我说实话有些时候我既希望我的身边都是可折叠的蛋白质，这会让以逻辑思考的那部分的自己活得简单很多，但另外方方面呢我也不希望大家都是可折叠蛋白质，我们还是需要与情绪共舞的，还是需要去思考存在本身的意义和问题的，你还是希望你能够被情绪一部分的带动，你还是希望你的内心能装着不一样的风云。
希望能被一朵花、一朵草给打动。
希望能被一朵花、一朵草给打动。
这也是你刚刚说到的意识，可能是接下来我们去研究神经科学也好，研究智能的最终的那样的一个圣杯。
这也是你刚刚说到的意识，可能是接下来我们去研究神经科学也好，研究智能的最终的那样的一个圣杯。
嗨，谁知道呢？
嗨，谁知道呢？
你你每突破一条线以后，你会再画一条线，说 THAT IS THE LAST LINE OF DEFENSE。
你你每突破一条线以后，你会再画一条线，说 THAT IS THE LAST LINE OF DEFENSE。
有道理对，但至少我觉得现在我们作为人类，我们还是怀抱着这个圣杯。
有道理对，但至少我觉得现在我们作为人类，我们还是怀抱着这个圣杯。
嗯，对，现在我至少觉得我们的倔强是，我们说，哼，今天的 llm 是无法解决意识问题的。
嗯，对，现在我至少觉得我们的倔强是，我们说，哼，今天的 llm 是无法解决意识问题的。
呵呵，但是过两天它要是解决了呢，那咱们再再画一条线吧，那就。
呵呵，但是过两天它要是解决了呢，那咱们再再画一条线吧，那就。
对，那我们再哼一下，我们再思考思考我们还剩下什么样的圣杯。
对，那我们再哼一下，我们再思考思考我们还剩下什么样的圣杯。
对，我要给今天做一个 hasabis 部分的结尾，和我最后有几个快问快答想要给你。
对，我要给今天做一个 hasabis 部分的结尾，和我最后有几个快问快答想要给你。
他的这个故事里头，书的作者问他说，你看你的人生，我跟踪你这么几年，我跟你谈话了这么多，采访了这么多的人，去试图去了解一个立体的你。
他的这个故事里头，书的作者问他说，你看你的人生，我跟踪你这么几年，我跟你谈话了这么多，采访了这么多的人，去试图去了解一个立体的你。
但我只想问你一个问题，就是你做AI最根本、最深处的动机到底是什么？
但我只想问你一个问题，就是你做AI最根本、最深处的动机到底是什么？
然后哈萨比的答案是这样的：他给作者描述一个画面，说：“我凌晨2点坐在书桌前，感觉现实正在盯着我，他在冲着我尖叫，他想要告诉我什么。
然后哈萨比的答案是这样的：他给作者描述一个画面，说：“我凌晨2点坐在书桌前，感觉现实正在盯着我，他在冲着我尖叫，他想要告诉我什么。
”我每天都有这种感觉，所以你能明白我为什么要造AI，在我很小的时候，我就觉得它的底下藏着一个很深很深的谜。
”我每天都有这种感觉，所以你能明白我为什么要造AI，在我很小的时候，我就觉得它的底下藏着一个很深很深的谜。
这个答案非常的打动我，他有一种被选中感。
这个答案非常的打动我，他有一种被选中感。
他说做科学就有点像是在读上帝的心，而在我死之前把它读懂，我就可以心满意足地离开了。
他说做科学就有点像是在读上帝的心，而在我死之前把它读懂，我就可以心满意足地离开了。
像你刚刚说到的，我们研究这些东西，很多时候可能回到的还是哲学的东西。
像你刚刚说到的，我们研究这些东西，很多时候可能回到的还是哲学的东西。
还是我做这个事情，我有没有给我自己的交代？
还是我做这个事情，我有没有给我自己的交代？
而那个交代最后的落点往往是很哲学性的。
而那个交代最后的落点往往是很哲学性的。
它不是说我给出一个公式，不是说我给出一篇论文，而是我以什么方式在我结束我这一生的时候，我能让我就此安寝。
它不是说我给出一个公式，不是说我给出一篇论文，而是我以什么方式在我结束我这一生的时候，我能让我就此安寝。
而对于哈萨比斯来说，就是也许我在死之前我能读懂这颗上帝的心，而这个心叫科学。
而对于哈萨比斯来说，就是也许我在死之前我能读懂这颗上帝的心，而这个心叫科学。
我们每个人都有自己特别开心的事情。
我们每个人都有自己特别开心的事情。
我们每个人都有一些这个事儿做起来太让我开心了，我宁愿为此去遭受毒打。
我们每个人都有一些这个事儿做起来太让我开心了，我宁愿为此去遭受毒打。
其实找到了这样的一个事情以后，你就会很释怀地说：‘管他在家而时呢，开心就好’。
其实找到了这样的一个事情以后，你就会很释怀地说：‘管他在家而时呢，开心就好’。
我还是要去追寻我自己最开心的那个事情。
我还是要去追寻我自己最开心的那个事情。
那我就有个问题等着你了，我先说背景是有人问深度学习之父Jeffrey Hinton。
那我就有个问题等着你了，我先说背景是有人问深度学习之父Jeffrey Hinton。
说既然HINTON认为政治系统未来可能会利用AI来去恐怖威胁人类，其实现在一定程度上啊，AI已经被用在战场上了。
说既然HINTON认为政治系统未来可能会利用AI来去恐怖威胁人类，其实现在一定程度上啊，AI已经被用在战场上了。
就这个事情还是在一定程度上发生，然后这个人就问HINTON：‘你都知道是这样了，你都预测是这样了，你为什么还要继续这项研究？
就这个事情还是在一定程度上发生，然后这个人就问HINTON：‘你都知道是这样了，你都预测是这样了，你为什么还要继续这项研究？
你为什么还要把这个恶魔带到这个世间上？
你为什么还要把这个恶魔带到这个世间上？
’然后HINTON的原话是：‘我确实也可以给你那些通常的理由啊，巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉，但是我今天我想告诉你，它事实就是……’发现这个事儿的前景太迷人了，原话是：THE PROSPECT OF DISCOVERY IS TOO SWEET。
’然后HINTON的原话是：‘我确实也可以给你那些通常的理由啊，巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉，但是我今天我想告诉你，它事实就是……’发现这个事儿的前景太迷人了，原话是：THE PROSPECT OF DISCOVERY IS TOO SWEET。
然后这让我想到另外一个故事，就是奥本海默。
然后这让我想到另外一个故事，就是奥本海默。
大家也都知道奥本海默自己这个人身上巨大的复杂度和最终他的内心的那种悲剧性，因为他造出了这样的一个原子弹，然后带来了这么多生命的逝去，也让他去质疑自己。
大家也都知道奥本海默自己这个人身上巨大的复杂度和最终他的内心的那种悲剧性，因为他造出了这样的一个原子弹，然后带来了这么多生命的逝去，也让他去质疑自己。
到底在这个事情上面，自己到底干了什么？
到底在这个事情上面，自己到底干了什么？
他也其实说过一段类似的话，就是说当你看到某一种在技术上如此迷人的东西的时候，你就是会去做它。
他也其实说过一段类似的话，就是说当你看到某一种在技术上如此迷人的东西的时候，你就是会去做它。
然后只有在你取得了技术上的成功，你给它做成了之后，你才会去争论我到底该怎么样去处理它。
然后只有在你取得了技术上的成功，你给它做成了之后，你才会去争论我到底该怎么样去处理它。
这就是这些科学家们，在他们发现一个可能会打开潘多拉魔盒的前景的时候，是不管不顾的。
这就是这些科学家们，在他们发现一个可能会打开潘多拉魔盒的前景的时候，是不管不顾的。
我就是要去打开它，也许就像你刚刚说到的，我爽就行，我问心无愧，我开心就行。
我就是要去打开它，也许就像你刚刚说到的，我爽就行，我问心无愧，我开心就行。
但是 WHAT'S NEXT？
但是 WHAT'S NEXT？
或者对于你来说，个人的开心对于这个世界、对于人类到底意味着什么？
或者对于你来说，个人的开心对于这个世界、对于人类到底意味着什么？
我首先问你的问题是：你有没有你自己的 SWEETNESS OF DISCOVERY，就是那个太甜蜜到你不忍心放弃，到你不管不顾，就是要把它去干出来这个事儿？
我首先问你的问题是：你有没有你自己的 SWEETNESS OF DISCOVERY，就是那个太甜蜜到你不忍心放弃，到你不管不顾，就是要把它去干出来这个事儿？
我觉得很相通吧，其实。
我觉得很相通吧，其实。
如果能一个事情能够支持我走十多年，它一定不是一个非常简单的事儿。
如果能一个事情能够支持我走十多年，它一定不是一个非常简单的事儿。
说这个做完了这事能赚钱，那可能说我可能一拍桌子一天生气了，拍桌子说这钱不赚了，费劲对吧？
说这个做完了这事能赚钱，那可能说我可能一拍桌子一天生气了，拍桌子说这钱不赚了，费劲对吧？
哎你的无人驾驶是从哪一年开始做的？
哎你的无人驾驶是从哪一年开始做的？
2016年，十年做了十年了，然后做了十年到现在我完全没有想放弃的意思，我觉得这事太有意思了。
2016年，十年做了十年了，然后做了十年到现在我完全没有想放弃的意思，我觉得这事太有意思了。
所以我觉得这种召唤，一定不是一种就是你需要通过逻辑思考，然后你能够说服自己，然后这件事情再往前走。
所以我觉得这种召唤，一定不是一种就是你需要通过逻辑思考，然后你能够说服自己，然后这件事情再往前走。
一定是一个特别本能的东西。
一定是一个特别本能的东西。
嗯，所以我觉得跟他们那些这个大神们讲的都挺像的。
嗯，所以我觉得跟他们那些这个大神们讲的都挺像的。
但我这是这个小作坊、小小本经营、小买卖。
但我这是这个小作坊、小小本经营、小买卖。
那对我来讲，就虽然这个买卖不管大小，给一个人的牵引是相通的。
那对我来讲，就虽然这个买卖不管大小，给一个人的牵引是相通的。
毕竟这也是我的十年，对吧？
毕竟这也是我的十年，对吧？
就是每一个人如果这么长的时间，你一定会经历。
就是每一个人如果这么长的时间，你一定会经历。
你的想法，甚至你生活上的各种的波动。
你的想法，甚至你生活上的各种的波动。
但是我仍然没有放弃这个事情，它给我的一定是一个非常、非常、非常原始的一种吸引力。
但是我仍然没有放弃这个事情，它给我的一定是一个非常、非常、非常原始的一种吸引力。
而这种原始的吸引力对我来讲就是：诶，我特别希望把这个东西做WORK了。
而这种原始的吸引力对我来讲就是：诶，我特别希望把这个东西做WORK了。
我亲眼看到这个WORK了。
我亲眼看到这个WORK了。
我就可以……嗯。
我就可以……嗯。
就可以离场。
就可以离场。
对我可以离场了。
对我可以离场了。
但是在这个东西WORK之前，我总觉得我能够把它再调一调，能让它调得更WORK。
但是在这个东西WORK之前，我总觉得我能够把它再调一调，能让它调得更WORK。
或者说我总是相信这件事情，只要再做完一二三，它就WORK了。
或者说我总是相信这件事情，只要再做完一二三，它就WORK了。
事实一定是做完一二三，它还不WORK。
事实一定是做完一二三，它还不WORK。
于是我会发现问题四五六，但是我总会有一种诶，差一点点就WORK了的那样的一种希望。
于是我会发现问题四五六，但是我总会有一种诶，差一点点就WORK了的那样的一种希望。
你可以说希望是是这个《肖申克救赎》里面说嘛，希望是最好的东西，希望也是最不好的东西。
你可以说希望是是这个《肖申克救赎》里面说嘛，希望是最好的东西，希望也是最不好的东西。
所以可能也就是这种，你觉得他快要WORK了的那个时刻，让很多的人会不顾一切，眼里边没有其他的东西，去朝着那个目标前进。
所以可能也就是这种，你觉得他快要WORK了的那个时刻，让很多的人会不顾一切，眼里边没有其他的东西，去朝着那个目标前进。
这是第一。
这是第一。
但是第二呢？
但是第二呢？
我觉得甭管是大人物还是小人物，每个人都可以展现出人性的光辉，而这个人性的光辉又恰恰是我今天在LLM身上没有看到的。
我觉得甭管是大人物还是小人物，每个人都可以展现出人性的光辉，而这个人性的光辉又恰恰是我今天在LLM身上没有看到的。
就是在朝向你的那个目标，你手去抓它的时候克服的阻力，对吧？
就是在朝向你的那个目标，你手去抓它的时候克服的阻力，对吧？
奥本海默他当时这个受了多少苦。
奥本海默他当时这个受了多少苦。
嗯，那你说这个HASABI现在也是在很艰苦地在继续努力。
嗯，那你说这个HASABI现在也是在很艰苦地在继续努力。
我觉得可能现在大家都觉得啊，HINTON是不是一路WINNING、WINNING、WINNING过来？
我觉得可能现在大家都觉得啊，HINTON是不是一路WINNING、WINNING、WINNING过来？
其实不是的，HINTON中间有十多年这个主流学术圈根本不理他，就他不是一个被主流学术圈所接纳的一个异类。
其实不是的，HINTON中间有十多年这个主流学术圈根本不理他，就他不是一个被主流学术圈所接纳的一个异类。
而且哪怕 deepin 刚出来的那一两年，很多人还是对他们有很多的其他的这个各种意见。
而且哪怕 deepin 刚出来的那一两年，很多人还是对他们有很多的其他的这个各种意见。
所以其实人性闪光的地方就在于他朝着这个自己最原始的这个冲动，你不能叫它冲动吧，就是这种最原始的这个 calling 嗯，前进过程当中他所克服的阻力，我觉得这件事情才是人之所以为人非常根本的一点。
所以其实人性闪光的地方就在于他朝着这个自己最原始的这个冲动，你不能叫它冲动吧，就是这种最原始的这个 calling 嗯，前进过程当中他所克服的阻力，我觉得这件事情才是人之所以为人非常根本的一点。
我从你身上啊，从哈萨比斯身上看到了一个点，就是你们是科学家出身。
我从你身上啊，从哈萨比斯身上看到了一个点，就是你们是科学家出身。
来做创业的人，所以你们对于圣杯有一种忍不住想迈出一只脚的那种肌肉记忆和渴望。
来做创业的人，所以你们对于圣杯有一种忍不住想迈出一只脚的那种肌肉记忆和渴望。
就是这是我反观我自己身上似乎没有的，无论是AGI对于哈萨比斯，还是你想要实现无人驾驶的卡车，在这个领域你必须要让它跑通，你必须在商业上让它跑通，这个在你眼里就是个非常具象的圣杯。
就是这是我反观我自己身上似乎没有的，无论是AGI对于哈萨比斯，还是你想要实现无人驾驶的卡车，在这个领域你必须要让它跑通，你必须在商业上让它跑通，这个在你眼里就是个非常具象的圣杯。
你们是做研究的人，你们就想突破它。
你们是做研究的人，你们就想突破它。
所以你的脚就在所有一切意识能跟上的时候，在左右互搏能跟上的时候，你的脚已经伸出去了，然后再琢磨下一步怎么办。
所以你的脚就在所有一切意识能跟上的时候，在左右互搏能跟上的时候，你的脚已经伸出去了，然后再琢磨下一步怎么办。
哎呀，我怎么就管不住我的脚呢？
哎呀，我怎么就管不住我的脚呢？
是这点就让我非常的羡慕，我就觉得这就是一种发现者的一种研究者的一种科学家精神所代表那样一批创业者，我觉得身上闪光的那个东西。
是这点就让我非常的羡慕，我就觉得这就是一种发现者的一种研究者的一种科学家精神所代表那样一批创业者，我觉得身上闪光的那个东西。
甚至是像我们刚刚说，你都没法解释的东西。
甚至是像我们刚刚说，你都没法解释的东西。
你就想干它。
你就想干它。
嗯，但是其实我觉得可能也没有那么神奇。
嗯，但是其实我觉得可能也没有那么神奇。
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