DeepMind哈萨比斯提出AGI“爱因斯坦测试”

谷歌 DeepMind首席执行官、2024年诺贝尔化学奖得主德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在4月29日发布的一期访谈中，与Y Combinator的加里·谭（Garry Tan）详细阐述了他眼中通用人工智能（AGI）尚待突破的瓶颈。其中最引人瞩目的是一个他称之为"爱因斯坦测试"的基准——即让AI系统仅凭1901年以前的知识进行训练，然后测试它能否独立推导出爱因斯坦在1905年取得的突破性成果，包括狭义相对论。techflowpost

"一旦AI能做到这一点，这些系统就将接近于独立发明真正的全新概念，"哈萨比斯在这场题为《智能体、AGI与下一场重大科学突破》的对话中表示。techflowpost

通往AGI之路

哈萨比斯告诉陈，尽管现有技术——大规模预训练、RLHF和思维链推理——几乎可以肯定将构成AGI最终架构的一部分，但仍可能缺少"一两个"关键拼图。他将持续学习、长程推理和记忆列为尚未攻克的核心难题，并将自己对AGI实现时间的预测定在2030年前后。

他指出了当前系统中一个令人深思的悖论：那些能解决国际数学奥林匹克竞赛金牌难题的模型，在题目换一种表述方式后，却仍会犯低级的算术错误。他说："这说明模型在审视自身思维过程方面似乎存在某种缺失。"他还表示，尽管AI目前尚未产出重大科学发现，但他相信这一突破"近在眼前"——而更高的标准，则是AI能否自主提出一套全新的问题体系，其深远意义堪比千禧年大奖难题。techflowpost

Isomorphic Labs 与虚拟细胞

哈萨比斯透露，由 DeepMind 分拆而来的 AI 驱动药物发现公司 Isomorphic Labs 即将宣布新成果。"我们目前正在攻克周边生化研究领域，设计具有特定性质的化合物，重大公告即将发布，"他表示。据《经济学人》报道，该公司今年早些时候宣布与强生公司（Johnson & Johnson）展开研究合作，其 AI 设计的候选药物 ISM8969 也已于今年一月获得 FDA 批准进入人体临床试验，目前共有 19 个研究项目，涵盖癌症、心血管疾病和免疫学领域。techflowpost

哈萨比斯进一步阐释了更长远的愿景——打造一个完整的虚拟细胞，即一个功能完备的细胞模拟器，其输出结果能与实验数据高度吻合。他估计这一目标距今约还需十年时间，DeepMind 科学部门将以虚拟细胞核作为更易实现的切入点，逐步推进。techflowpost

给创始人的建议

哈萨比斯敦促深科技创业者在规划十年期创业方向时，认真对待AGI的实现时间表，并专注于涉及物质世界的领域——因为这些领域不太可能走捷径。他说："生命短暂，精力有限——所以请将你的心力投入到那些若非你去做、便无人会做的事情上。"techflowpost