Demis Hassabis - Future of AI, Simulating Reality, Physics and Video Games - AI的未来、现实模拟、物理与游戏

Key Logic 

这次对话围绕Demis Hassabis提出的一个引人深思的猜想展开，即自然界中“任何可生成或被发现的模式，都能被经典学习算法高效发现和建模”。他通过Google DeepMind在AlphaFold和AlphaGo上取得的突破，以及VEO模型在模拟液体等物理现象方面的惊人能力，来支撑这一观点。核心在于，自然界并非随机，其复杂的结构和演化过程意味着存在可学习的低维流形，使得AI能够高效地“逆向学习”物理规律。对话还深入探讨了AGI的定义、实现路径与衡量标准，AI对未来游戏开发和社会（包括就业、资源分配和治理）的深远影响，以及AI在科学研究（如生命起源、细胞模拟）中的潜力，同时不回避AI带来的风险和人类面临的哲学问题，最终强调了AI作为终极工具，如何帮助人类理解宇宙本质及自身存在的意义。