周鸿祎：Sora意味着AGI加速实现，孟虹：AGI根本就是伪命题

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2月16日，360创始人周鸿祎发布微博提到自己对Sora的看法。周鸿祎认为，Sora的诞生意味着AGI（通用人工智能）实现可能从10年缩短至一两年。甚至有人认为，Sora是AGC的里程碑。

但中央美术学院网络信息中心主任孟虹认为，永远也不会有AGI，AGI这个概念不成立，所以讨论AGI的实现问题，根本就是无的放矢。

对此，元界提问孟虹。孟虹对元界做出独家回应。

与周鸿祎不一样的语境

多模态就是一个技术集成，超级人工智能（ASI）值得期待

16日凌晨，人工智能企业OpenAI发布文字转视频模型Sora。

周鸿祎表达了看法，其中他提及，一旦人工智能接上摄像头，把所有的电影都看一遍，对世界的理解将远远超过文字学习，一幅图胜过千言万语，而视频传递的信息量又远远超过一幅图，“这就离AGI真的就不远了，不是10年20年的问题，可能一两年很快就可以实现”。

但孟虹认为，AGI根本就不存在。在元界财经年终瞭望中，他提出一个大胆的认知，“通用人工智能（AGI）就是一个幻相”。

他表示，多模态就是一个技术集成，当然做好了会爆发巨大力量，但超级人工智能（ASI）却是值得期待的！

在这篇文章迎接大AI时刻的到来：中央美院孟虹的15『！』｜年终瞭望中，孟虹前瞻性地提出：

AI摩尔定律的力量不容小觑，经过近2年的积淀，可以预期，AI-3D、AI-视频、AI-动作、AI-拟3D场景、AI-3D数字人，会在2024年爆发力量！

继GPT时刻之后，AI数字人时刻、AI-3D时刻、AI视频时刻、AI世界（也就是元宇宙）时刻会相继到来，我们正在无限憧憬地迎接一个大AI时刻的到来，让我们拭目以待吧！

他所言的大AI时刻正在快步到来，尤其他特别提到AI视频时刻。

如何看待Sora？

根本性突破点和真正的意义在这里

2月17日凌晨1点多，孟虹从技术、概念和走到哪儿三个方面，发表了他对Sora的系统看法。他在群中表示：

一、从技术上讲

1.Sora是一个语言模型与图模型的耦合的产物，Sora本质上还是一个语言模型！

2.我早就讲：一切皆是信息，信息的全集就是文字语言集，语言模型是万能模型！

3.这就是为什么GPT如此强大，为什么sora会统一解决视频模型的原因！

4.但是，语言模型不是图模型，语言模型在转换物理世界的过程中会有比图模型更大的信息损耗！

5.基于图模型才是根本，当然图模型也需要语言模型转换，Sora比较GPT更强大地解决了这个问题，这是sora的根本性突破点！

二、从概念上讲

1.大家都欢欣鼓舞的讲：现实消失了，这个认识有一定的道理，但是认识还比较浅，因为我们的语言是有损耗的，语言不是第一位的！

2.最简单的看待这个问题的方法论是：唯识论！

3.唯识论有一个基本观点：放弃我执得到大解脱，放弃法执得到大智慧。简单的讲，就是放弃语言，才能加速智能。放弃物理世界模型，才能走入人工智能世界！

我执就是个体知识库，法执就是物理世界观，这都是狭义的！

放弃我执，就是基于GPT大模型思考，跳出自己的狭义知识域，利用GPT的全域知识，就会解脱自己的局限性，所谓大解脱，不是身体的解放，是思想的解放！

放弃法执，就是基于元宇宙思考，这就是你们说的现实消失了，所谓大智慧，不是理解物理律，而且自己创建规律！

三、我们走到哪里了？

1.我们解决了语言问题GPT。

2.我们解决了语言与图的转换问题stable difussion。

3.我们解决了语言与图的连续转换问题sora。

4.我们解决了图的识别问题seg（注：Segment，图像切割）。

Sora让我们得到了什么？

我们可以在思维实验的基础上，抛开物理实验观察，直接开展内拟合的信息实验了，然后再交会自然去检验，我们的科学发展速度会极大的提速，这是sora的真正意义所在！

为什么说AGI是个伪命题？

不可能有一个万能问题以及针对这个万能问题的通解

在过去三个多月中，孟虹不止一次谈及对AGI的认知。

AGI是一个伪概念。

一天到晚瞎鼓吹AGI。

不要再讨论AGI了，那就是在误导视听，于工作毫无意义。

如果我们真的实现了AI，根本就不是什么AGI，那就是对AI的无知，也不见得是人机大战，我们得到的是像物理、化学、生物等一系列全新的领域，我们会看见很多以前我们没有看见的东西，那才是AI的真实面貌！

（针对一篇文章观点）理解、感知、记忆、推理、计划、行动，这个有点AI的框架思维了。排序还不对，说明还没有系统思考这个问题，应该是感知，理解、记忆（这两个还不好排序），推理，计划和行动，但是比大模型、AGI这些一揽子词汇更接近实际的AI了。认同是什么？接受是什么？认同是一个非常复杂的综合过程，认同是一个非常复杂的综合过程。接受也一样。

一次，他从另一个角度表示：

不可能有一个万能问题以及针对这个万能问题的通解！不是万能问题不可解，而是这个问题提不出来！

不过，一个好的问题是：人的灵活性是怎么来的？或者说得更清晰一些：人类大脑的边界是什么？这是一个好的AI问题！

另一次，他又说：

大家都喜欢讲什么AGI，其实都是闭着眼睛空想脑补，这个习惯同样适用于其它任何一个新领域。

真正实现的AI根本就不是什么AGI

人造出来的人工智能，跟自然造出的人完全不是一类东西

人工智能不是在构建第二个大脑，它根本跟大脑没有任何关系，它是在构建一种算法，一种更强大的算法

去年，Sam Altman 曾向广大网友发起了一项调查：您希望 OpenAI在 2024 年构建/修复什么？

12月底，统计结果出来，广大网友强烈希望OpenAI在2024年实现AGI，排名第一，但是这一项被Sam 否定了，AGI的实现还需要多点耐心，其他11项sam都没有否定，其中包括开源。

对此，孟虹表示，我经常讲AGI是一个伪概念，大家就是不信。

2月17日7点半，元界君给孟虹留言提问：Sam说保持耐性，是不是意味着他并没有否定AGI？

此时，一夜无眠的孟虹正准备休息。他回应称，AGI是不可能的。

他表示，人的智能跟机器智能是不一样的，机器智能是所有的算力并在一起，所有的程序并在一起，所有的数据并在一起，构成一个大脑，这个大脑要完成所有的智能，这是机器智能的一个特性。而人的智能是无数的人、无数代的智能，是一个生态构成的职能，它不是由某一个人完成的智能。

他认为，并不是每一个人都能实现AGI，是在数千年、上亿年、无穷尽的时间序列上，所有人类加起来，所有智能体并济在一起，有可能解决某一个问题，就达到了AGI。解决不了也不要紧，还有下一代人，还有下次机会，只要这其中有一个样本实现了目标，就可以说实现了AGI。

对人而言，AGI不是一个必然的结果，它不是个绝对真理状态，但AGI可以做到，可以做不到，它只要有可能性，有忽然性，它就成立了。

“但人工智能不是这样，如果人工智能可以达到AGI，就意味着从某一时刻开始，这个人工智能大脑，这个单体大脑，不管它算力有多大、数据有多大，必须求解所有的问题，只要有一个问题不能求解，它就不具有人类大脑的一个特性，但要求它要达到一种绝对真理，这是不可能的事情。”他表示。

退一万步，他说，当机器大脑不能解决某些问题的时候，人类可以补充数据使它完成对未解问题的求解，但是一旦给它补充出去，就等于人在教它，等于它不具有AGI这个能力，所以对于机器来说，AGI这个概念是不成立的，相当从哲学上它就不成立。

孟虹表示，人工智能不是在构建第二个大脑，它根本跟大脑没有任何关系，它是在构建一种算法，一种更强大的算法，所以不要把人工智能跟人的大脑混为一谈，不要把人工智能跟人混为一谈。这完全不是一个东西，不是一类东西。只有理解这个东西，才能理解人工智能到底会实现什么，实现不了什么。人工智能在某一方面会比人强大很多很多，但是他跟人不是一类东西，不是一类，这个大家要明白。

换一个角度，他认为，人是自然的产物，自然的力量是远远大于人类的。即使到今天，从基本能量级来讲，人类的能量级跟自然的能量级，远不可同日而语。人工智能是人的产物，是很小一部分的人的产物，它的能量级就达不到人类那个能量级，所以人造出来的人工智能跟自然造出的人完全不是一类东西，不可能是一类东西。

所以，他说，不能用人来想人工智能。人把人工智能大脑构造起来，这件事儿没有意义，不是你构建不起来，因为人构造起来的大脑，跟整个人类的那个大脑不是一个概念。真正实现的AI根本就不是什么AGI。

问题本质的另一个挑战

有关计算、数据、数据结构异化与人类跟机器的一个根本性区别

一次，孟虹在群里提及德国哲学家兼数学家莱布尼茨的观点：我们坚定地怀疑无限概念！类似于图灵机可以实现一些代数过程，代数只是我们更普世的设计学的一个组成部分，我已经推断出代数学这类问题的一个更好形式一一组合特征数！

他表示，我们的AI只能达到这个高度，那就是对自然观察的符号化运算，然后继续由观察自然加以弥补。自然是可知的，只是将几何赋予材质，而那个自然并不唯一。

17日在回应元界提问时，孟虹表示，无线这个概念是成立的，但是无线的概念是实现不了的，这是第一；第二，代数过程只是数学过程的一种形式，而现在所有的计算过程，不过是某一种代数形式的变现而已。从计算数学来讲，它本身的范畴，跟其它数学相比，是一个分支。

但是计算+数据能不能等价于其他东西，需要再整理，就算等价了，它总有一种超越它的形式使它不能去表达出来，因为任何形式都不是圆满的，总有一种形式超越它，这个超越它的形式是计算机做不到的，从这个角度也可以这么讲。

同时他表示，这个问题的本质还面对另一个挑战，就是数据结构本身会被异化出新的形式？他的答案是，也不见得，也不见得做不到。

他接着说，虽然计算+数据是一种标准形式，但是数据结构的异化，超越这个结构是有可能的。当一个异化的数据结构出现，这件事儿本身就是智能，这个智能可能就不是你现在的既定的计算和数据格式能完整的覆盖住的，就是说需要有人教这个机器，而这个教的动作就超越了AGI，这件事能不能被接受？

他再次提到人“教”人工智能的问题，“当它被接受了，这个机器就没有AGI。当他不被接受，这个机器就达不到AGI，但人类是允许这样去做的，这就是人类跟计算机的不同之处。人类默认可以被教的，不管谁在教你，但是机器一旦达到AGI，在理论上它就不能再被教了，这就是人类跟机器的一个根本性的区别。”他说。

期待Sora进一步完善

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