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Nature重磅:图灵测试已死 AI已具备人类水平智能
Nature重磅:图灵测试已死 AI已具备人类水平智能Nature重磅:图灵测试已死 AI已具备人类水平智能
Level 3：超人类级（正在逼近）
这要求AI做出人类完全做不出的革命性科学发现。虽然AI还没完全做到这一点，但作者强调：这不是AGI的必要条件。毕竟，能不能拿诺贝尔奖并不是衡量一个人是否“有智能”的标准。
面对这些成就，那些质疑声显得越来越苍白。每当AI攻克一个新堡垒（比如做出了从未见过的数学题），怀疑论者就会立刻把标准提高：“哦，那不算，它得能理解情感才行……”
对此，文章中有一句精彩的“打脸”：
“面对每一次成功都在不断后退的假设，预测下一次一定会失败……这根本不是有说服力的科学理论，这只是对‘永远怀疑’的一种教条式坚持。”
不管是做数学题、写代码，还是理解物理世界的因果律（比如它知道枕头掉地上不会碎，而玻璃杯会），现在的AI都表现出了图灵当年所定义的“通用认知能力”。
AGI的大门已经被踢开了。无论你是否准备好，我们都已经和一种“异类智能”生活在了同一个屋檐下。
03为什么专家还在装睡？因为我们把AGI神话了
既然证据确凿，为什么还有76%的专家摇头说“不”？为什么我们在社交媒体上还在争论AI是不是“人工智障”？
文章指出，问题出在我们对“智能”的定义上，我们太自恋了，也太苛刻了。
误区一：AGI=全知全能的神
很多人潜意识里觉得，AGI必须是一个完美的“六边形战士”。它得有爱因斯坦的物理头脑，莎士比亚的文采，还得像甚至不像任何一个人类那样犯错。
但作者反问：“居里夫人不懂数论，爱因斯坦不会说中文，难道他们就没有通用智能吗？”
人类都不是全能的，我们凭什么要求AI必须是神？
真相：真正的通用智能，看的是广度（Breadth）和深度（Depth）。只要它能像普通人类一样在不同领域间切换，并且在这些领域达到专家水平，它就是AGI。
误区二：AGI必须像人一样思考
我们总觉得，只有像人类那样有肉体、有情感、会生老病死，才叫智能。
真相：这是一种“碳基生物的傲慢”。就像章鱼的神经系统分布在触手里，外星人可能通过无线电波交流——智能是功能，不是形态。只要它能像人一样解决问题，它是不是硅做的、有没有身体，根本不重要。
AI时代的风险是锁死，2026年打工人更应该马上开始创业
04精彩辩论：十大质疑，逐个击破
这篇《Nature》文章最精彩的部分，莫过于作者化身“终极辩手”，对目前市面上最流行的反AI观点进行了逐一反驳。试举几例。
质疑A：“它只是个随机鹦鹉（Stochastic Parrots），只会拼凑训练数据里的词，根本不懂逻辑。”
《Nature》反驳：这个说法在几年前可能成立，但现在已经过时了。如果它只是拼凑旧数据，怎么可能解出从未发表过的全新数学题？怎么可能帮助科学家发现新的物理定律？这不叫拼凑，这叫推理。如果这也叫鹦鹉，那人类可能也不过是一只比较复杂的鹦鹉。
质疑B：“它没有身体，无法感知物理世界，所以没有真正的理解。”
《Nature》反驳：这是一个巨大的误解。史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）在晚年几乎完全失去了身体的行动能力，通过语音合成器交流，难道他的智能就消失了吗？
再者，问问AI：“把玻璃杯和枕头扔到瓷砖地上，会有什么不同？”它能准确地告诉你结果。能进行反事实推理（Counterfactual Reasoning），就证明它脑子里已经有了物理世界的模型。
质疑C：“它没有自主性（Agency），你不给指令它就不动。”
《Nature》反驳：智能不等于意愿。古希腊神话中的德尔斐神谕（Oracle），只有在你提问时才回答，但谁敢说神谕没有智慧？自主性关乎“道德责任”，而不关乎“智力水平”。一个随叫随到的超级智囊，依然是超级智囊。
质疑D：“它学得太慢了，小孩看几次就懂，AI要喂几万亿的数据。”
《Nature》反驳：别忘了，人类小孩的大脑里预装了祖先们进化了几十亿年的“出厂设置”（本能和大脑结构）。AI是从零开始的。而且，一个练了10年才成为大师的棋手，和一个练了1年就成为大师的棋手，他们的棋力是一样的。效率不代表能力。
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这要求AI做出人类完全做不出的革命性科学发现。虽然AI还没完全做到这一点，但作者强调：这不是AGI的必要条件。毕竟，能不能拿诺贝尔奖并不是衡量一个人是否“有智能”的标准。
面对这些成就，那些质疑声显得越来越苍白。每当AI攻克一个新堡垒（比如做出了从未见过的数学题），怀疑论者就会立刻把标准提高：“哦，那不算，它得能理解情感才行……”
对此，文章中有一句精彩的“打脸”：
“面对每一次成功都在不断后退的假设，预测下一次一定会失败……这根本不是有说服力的科学理论，这只是对‘永远怀疑’的一种教条式坚持。”
不管是做数学题、写代码，还是理解物理世界的因果律（比如它知道枕头掉地上不会碎，而玻璃杯会），现在的AI都表现出了图灵当年所定义的“通用认知能力”。
AGI的大门已经被踢开了。无论你是否准备好，我们都已经和一种“异类智能”生活在了同一个屋檐下。
03为什么专家还在装睡？因为我们把AGI神话了
既然证据确凿，为什么还有76%的专家摇头说“不”？为什么我们在社交媒体上还在争论AI是不是“人工智障”？
文章指出，问题出在我们对“智能”的定义上，我们太自恋了，也太苛刻了。
误区一：AGI=全知全能的神
很多人潜意识里觉得，AGI必须是一个完美的“六边形战士”。它得有爱因斯坦的物理头脑，莎士比亚的文采，还得像甚至不像任何一个人类那样犯错。
但作者反问：“居里夫人不懂数论，爱因斯坦不会说中文，难道他们就没有通用智能吗？”
人类都不是全能的，我们凭什么要求AI必须是神？
真相：真正的通用智能，看的是广度（Breadth）和深度（Depth）。只要它能像普通人类一样在不同领域间切换，并且在这些领域达到专家水平，它就是AGI。
误区二：AGI必须像人一样思考
我们总觉得，只有像人类那样有肉体、有情感、会生老病死，才叫智能。
真相：这是一种“碳基生物的傲慢”。就像章鱼的神经系统分布在触手里，外星人可能通过无线电波交流——智能是功能，不是形态。只要它能像人一样解决问题，它是不是硅做的、有没有身体，根本不重要。
AI时代的风险是锁死，2026年打工人更应该马上开始创业
04精彩辩论：十大质疑，逐个击破
这篇《Nature》文章最精彩的部分，莫过于作者化身“终极辩手”，对目前市面上最流行的反AI观点进行了逐一反驳。试举几例。
质疑A：“它只是个随机鹦鹉（Stochastic Parrots），只会拼凑训练数据里的词，根本不懂逻辑。”
《Nature》反驳：这个说法在几年前可能成立，但现在已经过时了。如果它只是拼凑旧数据，怎么可能解出从未发表过的全新数学题？怎么可能帮助科学家发现新的物理定律？这不叫拼凑，这叫推理。如果这也叫鹦鹉，那人类可能也不过是一只比较复杂的鹦鹉。
质疑B：“它没有身体，无法感知物理世界，所以没有真正的理解。”
《Nature》反驳：这是一个巨大的误解。史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）在晚年几乎完全失去了身体的行动能力，通过语音合成器交流，难道他的智能就消失了吗？
再者，问问AI：“把玻璃杯和枕头扔到瓷砖地上，会有什么不同？”它能准确地告诉你结果。能进行反事实推理（Counterfactual Reasoning），就证明它脑子里已经有了物理世界的模型。
质疑C：“它没有自主性（Agency），你不给指令它就不动。”
《Nature》反驳：智能不等于意愿。古希腊神话中的德尔斐神谕（Oracle），只有在你提问时才回答，但谁敢说神谕没有智慧？自主性关乎“道德责任”，而不关乎“智力水平”。一个随叫随到的超级智囊，依然是超级智囊。
质疑D：“它学得太慢了，小孩看几次就懂，AI要喂几万亿的数据。”
《Nature》反驳：别忘了，人类小孩的大脑里预装了祖先们进化了几十亿年的“出厂设置”（本能和大脑结构）。AI是从零开始的。而且，一个练了10年才成为大师的棋手，和一个练了1年就成为大师的棋手，他们的棋力是一样的。效率不代表能力。
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