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DeepMind: From AGI to ASI 论文 ,教授摇头说baby不会爬已经先学跑。Claude今天都不会下棋!!
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楼主 |
发表于 16-6-2026 08:13 AM
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**Reddit帖子(r/singularity)Top 10高赞用户反馈意见分析**(基于当前可见最高点赞排序,帖子约650+ upvotes,评论108条):
以下是提取的主要高赞评论(分数约40-140不等,排序大致按点赞数递减),并总结其核心观点、共性与分歧。社区整体对论文持**谨慎乐观+务实怀疑**态度,焦点在瓶颈、可行性与炒作 vs 现实上。
### 1. **Shane Legg背景强调**(OP/BuildwithVignesh,~140 upvotes)
- 观点:Shane Legg作为DeepMind联合创始人兼首席AGI科学家,这篇论文代表“内部人士”对ASI路径的真实思考,非常值得关注。
- 反馈:高度认可作者权威性,提升论文分量。许多人视之为“官方路线图”信号。
### 2. **论文鼓励AI总结自身**(Eyelbee,~110 upvotes)
- 观点:直接引用论文中建议读者用AI助手总结,并反思论点随时间检验的部分。
- 反馈:幽默+meta,体现论文前瞻性(AI已能辅助理解自身未来),社区欣赏这种自指设计。
### 3. **需要新算法/范式,而非纯Scaling**(ThomasToIndia,~44-49 upvotes)
- 观点:当前LLM是“大脑简化版”,模拟完整大脑需海量CPU;纯规模无法弥补,需要新架构/神经塑性/时间序列等突破。
- 反馈:最热门的技术怀疑论,引发大量子讨论(硬件 vs 算法)。
### 4. **硬件/新材料必要性**(Foreign_Skill_6628 + jefftickels子链,~28-35 upvotes)
- 观点:DNA存储效率远超硅,暗示需超越当前硬件(光子/量子/神经形态芯片)。DNA不是直接存储而是“蓝图”。
- 反馈:生物启发 vs 硅基辩论激烈,突出**能源/硬件瓶颈**共识,与论文能量限制观点呼应。
### 5. **论文抽象/“假设”性质批评**(多条较低但聚集,如Ok_Veterinarian_3933等)
- 观点:论文是“what if AGI已实现”的思想实验,假设前提过强;当前远未到AGI,讨论ASI为时过早/误导。
- 反馈:代表怀疑派声音,认为DeepMind“炒作”或脱离现实。
### 6. **集体智能/多代理路径认可**(隐含在多评论中)
- 观点:即使单个模型平台化,大规模AGI代理“社会/公司”也能涌现ASI。
- 反馈:社区较正面,认为这与论文四大路径之一高度契合,是较现实路径。
### 7. **能源/资源为最大瓶颈**(散见高赞回复)
- 观点:同意论文强调能源可能是首要限制,纯软件不足。
- 反馈:与Scaling路径直接相关,高共识点。
### 8. **递归自我改进与加速不确定**(部分回复)
- 观点:可能平滑过渡而非奇点爆炸;需更多基准/预测研究。
- 反馈:论文务实态度获赞,避免过度预测。
### 9. **哲学/意识/定义质疑**(较低赞但常见,如“已过AGI?”或“无意识”讨论)
- 观点:AGI/ASI定义模糊;当前模型只是插值,非真正智能;意识/哲学问题被忽略。
- 反馈:典型r/singularity辩论,技术派 vs 哲学派分歧。
### 10. **整体乐观但需准备**(总结性高赞回复)
- 观点:论文非强预测,而是地图+开放问题;呼吁跨学科准备,进步可能系列突破而非单一跳跃。
- 反馈:社区欣赏其理性,避免 hype。
### **总体用户反馈模式总结**:
- **积极面**(主流):认可论文框架(4路径、瓶颈列表)、作者权威、数字智能可塑性(规模+集体)。许多人视之为重要参考,期待AI辅助加速。
- **批评面**(显著):**最大分歧在“是否已接近AGI”**——乐观者认为Scaling+集体即可;怀疑者强调新范式/硬件/数据墙/抽象障碍。能源、现实主义 vs 炒作是热门话题。
- **共性**:能源/硬件是公认大瓶颈;对纯Transformer Scaling持保留;欣赏论文的“地图而非时间表”风格。
- **情绪**:兴奋+务实,少见极端末日/乌托邦,更多技术辩论与幽默(DNA猫制造机等)。
Reddit社区(尤其是r/singularity)偏加速/乐观,但对DeepMind内部论文仍保持批判性思考。实际点赞可能随时间微调,以上基于最新抓取。
如果你需要特定评论全文、更多子链分析,或对比其他子版块反馈,随时说! |
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