AGI 最新研究, 竟然同哲學有關? AI愛因斯坦? 量子意識又係咩?

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AGI 研究最新動態：點解 AI 巨頭要返去問哲學同神經科學？
全世界唯一一個以 AGI（通用人工智能）為研究對象的學術會議剛在冰島舉行。今集《未來學》由江啟明邀請了紐約大學物理學博士陳志宏，分享會議上聽到的最新方向。一個出乎意料的觀察是：要由現在的 AI 跨進 AGI，工程師正在認真借力哲學、神經科學，甚至量子力學。

AGI 同 AI 究竟差咗一個咩？
兩個字面只差一個 G——這個 G 就是 General（通用）。從 Alan Turing 一代 AI founder 1950 年代開始構想，目標其實已經是一部達致甚至超越人類智慧的通用機器。後來電腦愈做愈強，但長期都仍然停留在「特定任務專家」狀態：能夠下棋、做圖像，但不能跨領域。今日的大型語言模型，加上 AI agent 的興起，確實讓部分人開始質疑：我們是否已經摸到 AGI 的邊？

DeepMind 的 AlphaGo、AlphaFold、AlphaZero 之間，有所謂 transfer learning 的能力，可以由圍棋遷移到象棋。但要跳到「叫一個下棋的 AI 去煮一碟菜」，現有技術就完全做不到。這條 generality 鴻溝，就是 narrow AI 與 AGI 的真正分界。

World Model：AI 點樣建構自己對世界的理解？
NVIDIA、Google 等公司近年都聚焦在所謂 World Model——一個讓 AI「理解」物理世界運作的內在模型。一條水滴怎麼落、一陣風怎麼吹，背後都有物理規律。當 AI 生成的影片出現「穿崩」（一隻狗無端飆出畫面、空間突然轉彎），就是因為背後缺乏 coherent 的 world model。

陳志宏以人類嬰兒做類比：嬰兒一開始只有零碎的視覺、聲音、味覺訊號，但幾個月內就能由原始感官數據構築出「這是爸爸媽媽」的認知模型。AI 公司正試圖讓機器走同一條路——而這要求對人腦如何學習有更深認識。

創意嘅瓶頸：當 Pattern Matching 撞返哲學
現在的大語言模型，本質上是在海量資料中尋找 pattern。但會議上一位 Meta 研究員指出：科學上真正革命性的突破——例如伽利略由地心說跳到日心說——並不是在現有資料裡 search pattern 可以得來的。他援引 Thomas Kuhn 的 Paradigm Shift 概念，提議 AI 研究應該借鏡科學哲學，而不止是工程學。

AlphaGo 在 2016 年對李世石第二局走出震驚棋壇的 Move 37，成為 AI 創意的一個象徵。但人類創意往往帶著「靈光一閃」那種主觀情感成份，而 AlphaGo 純粹冷靜計算。所謂創意究竟是甚麼，至今仍是一個 open question——而這正是 AGI 必須解決的核心難題之一。

DeepMind 另一個項目 AlphaEvolve，嘗試把達爾文式演化（變異、競爭、適者生存）植入 AI 流程，希望突破純語言模型的局限。

意識：Easy Problem 同 Hard Problem
要做 AGI 就避不開意識（consciousness）這個問題。陳志宏介紹學界常用的 IIT（Integrated Information Theory）框架，並把意識問題分為兩層：

- Easy Problem of Consciousness：物理上，腦袋裡億萬個獨立的神經元、五官同時送來的訊號，為甚麼會整合成「我」這個統一感受？這個問題雖然叫 Easy，但只是相對容易，仍然極端困難——只是過去幾十年神經科學在腦區功能定位上有了進展。
- Hard Problem of Consciousness：為甚麼純粹物理運作的腦袋，會產生「主觀感受」（subjectivity）？同一束電磁波打入兩個人的眼睛，怎可能令我感受到「紅色」、令我見到我老婆和你見到我老婆有完全不同情感反應？這個問題，目前科學連入手點都未有。

如果連自己腦袋產生意識的機制都未搞清楚，要在矽片上重現它，自然極為困難。

量子意識同 AI 愛因斯坦
會議上有人提出更具科幻色彩的 量子意識 假說：神經元裡的 microtubule 可能存在量子效應，而靈感的「靈機一觸」會否其實是量子糾纏（quantum entanglement）的結果？由此延伸出一個猜想——可能要等到量子電腦出現，才有條件造出真正有意識的 AI。陳志宏對此持保留態度：這類假說最大的難題在於目前無法設計可證偽（falsifiable）的實驗。

另一個更踏實的提案是 backtesting：把 1910 年代以前的所有科學數據餵給 AI，看它能否獨立推導出愛因斯坦的相對論。能做到，就是真正達到「愛因斯坦級」的 AGI。但隨之而來的是 AI 監管問題：在國家之間 AI 軍備競賽的環境下，安全考量很容易被犧牲——這已經不是學者層面可以解決的事。

結語
今集橫跨工程學、哲學、神經科學同物理學。一個結論是：AGI 雖然不是一兩年內就會 ship 的產品，但它需要的範式轉移，並不全部住在科技巨頭的 GPU 房裡。借鏡哲學的 paradigm shift、追問意識的 Hard Problem、甚至試探量子層面的可能——這些「虛無飄渺」的研究，或許就是二三十年後 AGI 真正出現的地基。

未來學亦是現在學。不論 AGI 何時來臨，由「學生用 AI 做功課」這種眼下問題開始，每個人都需要一套 mental model 去理解 AI 究竟是甚麼、做不到甚麼、邊界在哪裡。