香港大学马毅谈智能本质：现在的大模型只有知识没有智能

摘要： 先后被上港和泰山击败澳超球队中央海港水手在亚冠的竞争力真不是一般的弱这支球队打亚冠的目的看起来完全是奔着挣钱来的但即便面对一个明显缺乏竞争力的对手上港在主场还是赢的惊心动魄著过去十...

先后被上港和泰山击败，澳超球队中央海港水手在亚冠的竞争力真不是一般的弱。这支球队打亚冠的目的，看起来完全是奔着挣钱来的。 但即便面对一个明显缺乏竞争力的对手，上港在主场还是赢的惊心动魄。著....

“过去十年人工智能在技术端上迅速发展，但在‘智能’上并没有界定清楚，把智能跟知识完全混淆在一起，一个系统有知识就有智能了吗？”

12月13日上午，在上海人工智能实验室发起并主办的首届“浦江AI学术年会”上，香港大学计算与数据科学院院长、AI讲座教授马毅进行了一场“探讨智能本质”的演讲。

在演讲过程中，对现在主流定义的“人工智能”打上了问号。他认为，过去十年人工智能在技术端上迅速发展，但在“智能”上并没有界定清楚，把智能跟知识完全混淆在一起。

真正的智能是什么？马毅提到，在1956年的达特茅斯会议（Dartmouth Conference）上提出对人工智能（Artificial Intelligence）的定义，智能应该能自我纠正、改进记忆，并能自主获取新知识。目的就是一定要做人区别于动物特有的智能，比如具备抽象能力、符号运算、逻辑推理、因果分析等能力。但现在的GPT有知识但并没有“智能”。

回看过去十年，马毅认为，“人工智能”在做的工作主要集中在图像识别、图像生成、文本生成、压缩去噪、强化学习。不过，这并不是主流的大模型，现阶段相当于在做 基础层面的工作，包括预测下一个Token（计算机术语，一种用于身份验证和授权的令牌）、下一帧图像。马毅称，Sora的核心原理其实 简单，本科生都可以了解。

马毅说，当前，人们都在讨论单个模型，认为只要模型足够大，就能通过购买芯片和砸训练数据来实现“智能”。但他认为，这并不能 所有问题，因为这连自主学习的能力和机制都没有实现，只是展现出人类记忆中的碎片，无论是识别还是生成，都只具备记忆的局部功能。

马毅表示，过去十年我们在智能这一阶段只做到相当于人类听觉（auditory）这一层，现在必须成系统，把多个闭环组织起来，形成对复杂的外部世界的信息整理和提取系统，这才真正相当于人类类脑的机制。

马毅提出的人工智能发展的三个阶段。

他认为，现在的人工智能可以结合自然智能的发展重新定义。 阶段，类似于DNA阶段，第二阶段，让个体能够有大脑产生记忆，能够自主地学习新的知识，包括纠正现有的知识。“现在个体和动物已经有这个能力，但真正的还没有到这一阶段。”第三个阶段，是掌握人的逻辑，比如符号、抽象、数学和因果推理。

马毅会让学生做一件事， 大模型明不明白数的概念，“很负责任地说，当前没有任何大模型有自然数的概念。”马毅说。

马毅认为，科学的发展确实到了让人兴奋、激动的时刻，大家都对智能产生了兴趣。但“实际上过去十年可能并没有进步，反而有些退步。”在马毅看来，当下的年轻科学家如果想要超越，拿下一个诺贝尔奖，一定不要随大流，要敢于坐冷板凳。1956年达特茅斯会议上一群人选择做和主流不一样的事，后期这些人都获得了图灵奖、诺贝尔奖。

马毅是AI机器视觉知名学者，1995年本科毕业于自动化专业，1997年获加州大学伯克利分校（UCB）电子工程与计算机科学硕士学位，2000年获UCB数学硕士学位和电子工程与计算机科学博士学位。博士毕业后，马毅获美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）教职。

2009年，马毅正式加入微软亚洲研究院，担任视觉计算组的研究经理和首席研究员，并接手由沈向洋创办的视觉计算组（ G），后来国际上知名的计算机视觉专家何恺明、孙剑等都是马毅当时的同事。

2014年，马毅以全职教授身份加入上海科技大学信息科学与技术学院，成为该学院在计算机视觉研究方向的带头人。2017年，他从离职，全职加入加州大学伯克利分校电子工程与计算机系。2023年1月1日，马毅加入香港大学，出任数据科学研究院院长。