有些人已經(jīng)籌集了數(shù)十億美元來追逐這一目標,。雖然從某些方面來說這很有趣，而且有跡象表明,，在狹義的機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,，現(xiàn)在可能出現(xiàn)了極其強大的東西，但這些是不是就是通往通用人工智能的必由之路呢,？還不好說,。對于樂意這么做的公司來說，這是個不錯的選擇,，因為可能的路線很多,，走下去也會找到有價值的東西，即便你不能一路走下去,。仍然會有一些東西能改變世界,，比如狹義人工智能。

但有一點會比較令人擔(dān)心,，如果你剛走出第一個匝道就說,，‘嘿，這是一條價值十億美元的賽道’然后就停下來了,，但我們知道其實還可以走下去,，把我們所了解的用來徹底改變各個行業(yè),。路上可能會出現(xiàn)一些誘人的東西，但它分散了每個人的注意力,，導(dǎo)致他們無法放眼未來,，無法專注于更遠距離的事情。所以,，我可以很坦白地告訴你,，我現(xiàn)在正處在這么一個位置，短期內(nèi)我所做的這些事情的商業(yè)機會為零,。

問：一開始是什么促使你對這個主題產(chǎn)生興趣的,？

我們現(xiàn)在正處在一場科學(xué)革命之中，因為 10 年前,，人們對人工智能的作用還沒有感覺,。我們經(jīng)歷過人工智能的“寒冬”——事實上，在過去幾十年的時間里,，曾經(jīng)歷過多次,。這很有趣，因為 VR 行業(yè)也有類似經(jīng)歷：這幾乎不是什么好話,，因為虛擬現(xiàn)實（VR）在 1990 年代一敗涂地,，人們甚至連談都不想談。

人工智能也經(jīng)歷過幾次這樣的周期：先是炒作升溫,，資金流入,，然后表現(xiàn)不佳，接著崩潰,，淪落到?jīng)]人愿意談?wù)摰牡夭?。但過去十年不一樣，沒有注意到這次是如何的不一樣的人其實并沒有專心去觀察,，他們沒有意識到過去十年機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)生了很多絕對令人震驚的事情,，這些事情確實意義深遠。

正因為這個,，所以我才會想：“好吧,，可能是時候該認真考慮一下了。”這對我來說很有趣，因為我作為技術(shù)旁觀者對機器學(xué)習(xí)和 AI 有一定的了解,，我在十幾歲的時候就讀過該領(lǐng)域一些開創(chuàng)性的書，我知道有符號主義等各種類型的東西。所以,，我腦子里對這些東西是有一點了解的,，但我對正在發(fā)生的事情并沒有太多關(guān)注,，因為在忙著游戲、航空航天以及虛擬現(xiàn)實方面的工作,。

到了一定時候你就會意識到,，‘好吧,，我想也許有些事情我得弄清楚了——比如哪些是炒作,，哪些是現(xiàn)實？’所以我做了我一般會做的事：我一切的真正能力永遠都是來自于對事物的根本理解，在最深層次上,，只有從最底層了解事情是如何發(fā)生的，你才能獲得洞察力,。

所以,，大概在四年前，我進行了一次為期一周的靜修,，隨身只帶了一臺電腦以及一堆的參考資料,，然后我用了一周的時間重新審視這個行業(yè)的基本原理。我的研究甚至到了這樣的地步,，“好吧,，我已經(jīng)很了解這一點了，可以跟研究人員就此進行嚴肅的對話了,?！睂τ谀苓_到那種理解程度，我感到非常興奮,。

“于是我找到 OpenAI 的首席科學(xué)家 Ilya Sutskever，讓他給我列一份閱讀清單,。他給了我一份大概有 40 篇研究論文的清單，說，‘如果那些論文你確實學(xué)會了的話，對今天來說重點的東西 90% 你都學(xué)會了,?！易龅搅恕Ｎ易屑氀芯苛怂羞@些論文,，我的頭腦慢慢開始變得清晰起來,。”

在那之后，雖然我從來沒有參加過類似會議（因為我有當(dāng)隱士的傾向）,，但當(dāng) OpenAI 的 Sam Altman 邀請我參加 Y Combinator 的 YC 120（創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練營）時,，我決定去參加。事實證明,，Sam 此舉是精心策劃的,，因為他讓 Greg Brockman 和 OpenAI 的 Ilya Sutskever 過來游說我加盟 OpenAI 。對此我感到非常榮幸,，因為我怎么說都算不上機器學(xué)習(xí)專家,。我是很多這類東西的知名系統(tǒng)工程師，但對于 AI 我只具備基本的基線知識,。而他們是這個領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,，他們覺得拉我過去是值得的，這確實給我內(nèi)心埋下了種子,，讓我思考正在發(fā)生的一切的重要性,，思考我可以在其中扮演什么角色。

所以我問他們的首席科學(xué)家 Ilya 要了閱讀清單,。這是我的路子,，我的做事方式：把我需要知道的一切列給我，讓我能夠在這個領(lǐng)域立足,。他給了我一份大約有 40 篇研究論文的清單,，并說，“如果那些論文你確實學(xué)會了的話,，對今天來說重點的東西 90% 你都學(xué)會了,。”我做到了,。我仔細研究了所有這些論文,，我的頭腦慢慢開始變得清晰起來。

問：你當(dāng)時還在 Meta 做著 VR,，對吧,？

是的，我在 Meta 遇到了一些問題,，與大規(guī)模戰(zhàn)略方向有關(guān),。我相信你已經(jīng)看過一些關(guān)于他們花了多少錢的頭條新聞了，我覺得大部分的錢花得都很糟糕,。我在那里遇到了一些挑戰(zhàn),，我的五年買斷合同即將到期（從收購 Oculus 開始）。那時候我決定,，‘好吧，對于通用人工智能這項工作,，我得更加認真了?！?/p>

我以前做過各種事情,，游戲、火箭,、虛擬現(xiàn)實,，那時候我的目標是要做一些還沒有、但我有清晰看法的東西,。但是,，AGI 不一樣，因為沒人知道該怎么做,。這不是一個簡單的工程問題,。但是，鑒于過去十年發(fā)生的事情,，所有這些誘人的線索都已經(jīng)擺在那里——就像有了一些相對簡單的想法了,。它們不是什么極端的黑魔法或數(shù)學(xué)巫術(shù)——其中很多都是相對簡單的技術(shù)，現(xiàn)在我已經(jīng)理解那些東西了,。感覺我們距離擁有相當(dāng)于我們的肉身的東西只有 5,、6 個想法之遙了。

三,、四年前我曾做過估計,，我覺得在 2030 年出現(xiàn)通用人工智能的明顯生命跡象有一半對一半的可能性。這未必就意味著通用人工智能會對任何事物都產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟影響,，而是說會有一種在計算機上運行的存在,，大多數(shù)人認為這個存在是智能的和有意識的，并且在我們?nèi)祟愓谧龅氖虑樯系谋憩F(xiàn)與人類處在同一水平,。經(jīng)過三年對這一切進行了核心研究之后,，我的預(yù)測并沒有改變。事實上,，我甚至可能把可能性稍微提高到 60%,。如果把時間放到，比如說,，2050 年,，我覺得會有 95% 的可能性。

問：很多人都在預(yù)測,，說這會導(dǎo)致出現(xiàn)驚人的,、驚天動地的結(jié)果,，對吧？

我盡量不想那么夸張,，做什么宏偉宣言,，因為我這個人比較注重細節(jié)。哪怕是火箭技術(shù),，我也不會去討論殖民火星,，而是討論該用哪些螺栓把東西固定在一起。所以,，我不想發(fā)表 TED 演講,，不停地講各種可能通過看似具有成本效益的人工智能做到的事情。

但尤其是這場 Covid 大流行表明,，完全用計算機交互流可以做到的事情比人們想象的要多,，大家可以通過 Zoom、電子郵件,、聊天,、Discord 等計算機模式進行交流。

當(dāng)今世界價值的很大一部分都可以以此為基礎(chǔ),。如果你有一個行為像人類的人工智能代理,，哪怕是以今天狹義人工智能的方式，一個由深度偽造,、聊天機器人以及語音合成塑造的世界,，很明顯，也可以模擬出人類的形態(tài),。我們還沒有做到讓 AI 同事?lián)碛锌蓪W(xué)習(xí)的意識流,，但我們確實擁有這種神奇的知識量了。

你會發(fā)現(xiàn),，大家在討論奇點,，以及 AGI 將如何改變一切，討論非常熱烈,。但如果我換個角度看呢,，如果說 10 年后，我們將擁有具備通用人工智能的“通用遠程員工”,，它們會在云端運行,，人們只需撥通電話，說“你給我 5 個 Franks,，10 個 Amys,，我們要部署到這些工作中”，基本上,，你可以像云訪問計算資源一樣訪問這些人工智能人力資源——而這也許是這類東西最平淡無奇的用法,。

如果我們要做的只是創(chuàng)造更多的人力資本,，然后應(yīng)用到我們今天已經(jīng)在做的事情上，比如說,，‘我想制作一部電影或漫畫書或類似的東西,，給我一支團隊去做那件事，’然后在云端運行這支團隊——這就是我的愿景,。

問：創(chuàng)造一個能執(zhí)行人類可以完成的任務(wù)的系統(tǒng)，為什么這件事情如此重要,？由人類來執(zhí)行人類的任務(wù)有什么問題,？

好吧，你可以把它跟很多問題聯(lián)系起來,，比如說,，“人口是不是好東西？” “移民是不是好事,，如果有愿意從事經(jīng)濟活動并受市場引導(dǎo)的新人類資源可以利用的話,？”

與 5000 萬人住在山洞之類的地方相比，擁有 80 億人口的世界要好得多,。因此,，我相信，隨著人工智能進入我們的工作社區(qū),，人類的價值與進步之和將大為加速,。我認為，所有這些都會創(chuàng)造出巨大價值,。

問：那,，具體應(yīng)該如何實現(xiàn) AGI 呢？

從今天的虛擬助手（你的 Siri,、Alexa 和 Google Assistant）到 AI 變得越來越有幫助,，接管越來越多的任務(wù)，其實是有跡可尋的,。但這些都相當(dāng)脆弱,，它們實現(xiàn)的是一些專門的事情——比如各種知識表示、語音合成,、語音理解——這可能不是通往可靈活用于多種用途的通用智能之路,。為了給這些助手增加功能，他們動用了成千上萬（千真萬確）的程序員,，這種做法在短期內(nèi)是有價值的,。把這些東西拼湊到一起的編程工作是一次性的編程。但是這條路走下去沒法走到通用代理可以學(xué)習(xí)人類可學(xué)習(xí)的任何任務(wù)的地步,。

處理感知的事情——比如理解某人的聲音,，甚至以自然的方式合成聲音——放在 10 或 15 年前計算機根本還做不好這些事情,。1990 年代有個笑話，那就是一臺電腦可以輕而易舉地擊敗國際象棋世界冠軍,，但是卻做不到 2 歲孩子能做的事情：連貓狗都分不清,。當(dāng)時在這個世界上，可以做這些簡單瑣碎的感知任務(wù)的計算機還沒有出現(xiàn),。因為,，事實證明，我們的大腦其實就是做這個的：它與感知和模式匹配的關(guān)系更大,。當(dāng)時人們認為這與用哲學(xué)性的符號去操縱有關(guān),，但這是一種詭辯。這導(dǎo)致人工智能誤入了歧途,，真的,，幾十年來一條路走到黑。

這一條條真正的死胡同證明這樣的東西很脆弱,，沒有太大的商業(yè)價值,。事物的運作方式不是這樣的。但最近十年發(fā)生了革命：通過深度學(xué)習(xí)以及深度聯(lián)結(jié)主義方法,，我們其實可以做到 2 歲兒童在感知方面能做的一切了,。而且在其中的很多方面，AI 已經(jīng)屬于超人的水平,。AI 還沒具備的是某種意識,，聯(lián)想記憶，那些有生命,、目標和計劃的東西,。這些脆弱的人工智能系統(tǒng)可以實現(xiàn)其中的任何一個，但這仍然不是人類大腦甚至動物大腦的運作之道,。我的意思是,，人腦姑且不論；甚至連可以像老鼠或貓一樣行動的東西都還沒有,。但感覺我們離這些東西都很近了,。

我認為，有一點幾乎可以肯定,，那就是我們在過去十年從深度學(xué)習(xí)獲得的工具,，將來可以用于通用人工智能。至于其他一些領(lǐng)域,，存在一些結(jié)構(gòu)性的東西我們還不了解,，比如強化學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí),、無監(jiān)督學(xué)習(xí),。所有這些都會以人類思考事物的方式匯集到一起,，但我們還沒有對所有這些進行最終的綜合。

問：實現(xiàn) AGI 是否存在關(guān)鍵因素或中心思想,？

雖然有些人不喜歡,，但我還是要講——那就是源代碼,，也就是實現(xiàn)通用人工智能所必需的計算機編程工作,，會有幾萬行代碼?，F(xiàn)在的情況是，一個大程序的代碼就有有數(shù)百萬行——Chrome 瀏覽器大約有 2000 到 3000 萬行代碼,。

馬斯克不久前提到過 Twitter 大概有 2000 萬行 Scala 代碼。這些都是大程序，靠個人不可能重寫。就算你的余生專門干這件事情,，幾乎也無法寫得完這么多的代碼。但我相信，真正的 AGI 編程應(yīng)該是一個人就可以寫完的。

現(xiàn)在,，那些精明的投資者仍然說這些代碼得由一群研究人員完成,，而且是用所有這些東西拼湊起來的。但我的推理是這樣的：如果你把自己的整個 DNA 提取出來,，它的信息量不到 1 GB,?？紤]到在整個人體中，負責(zé)指令部分的大腦只是它的一小部分——信息量大概就是 40 MB 左右,，而且還不是嚴格編碼的那種,。因此，人類智力的存在證明了,，其本質(zhì)并不在于大量的編碼,，而是在于某些其他因素。

現(xiàn)在它已經(jīng)演變成一個非常復(fù)雜的事物,，從數(shù)字來看,，人腦有大約 860 億個神經(jīng)元,，這些神經(jīng)元之間的連接可能高達 100 萬億,。即便從計算機的角度來看,，這也是一個很大的數(shù)字。當(dāng)提到像 GPT-3 這樣的大型模型時,，其參數(shù)數(shù)量為 1600 億,，這些參數(shù)可以類比于大腦中的神經(jīng)元之間的連接。

所以,，你可能會說,，在我們的計算機擁有與大腦一樣強大的能力之前，我們還有 500 倍左右的差距要彌補,。但我也認為,，有充分的理由可以相信這是一個極其悲觀的估計，實際估計應(yīng)該小得多，因為我們的大腦做的很多事情其實不是那么重要,。人的腦子真的很馬虎,，反應(yīng)真的很慢，所以也許我們的大腦其實不需要那么多的參數(shù),。

但同樣地,，這是一個簡單程序被大規(guī)模利用的問題，這正是當(dāng)今 AI 的機制,。如果觀察一下大家討論的東西,，比如 GPT-3、Imagen,、AlphaFold 等,，就會發(fā)現(xiàn)這些框架的源代碼并不多。也就是幾千行的代碼,，甚至幾萬行都不到,。這些模型的確是建立在龐大的支持生態(tài)體系之上，但其核心邏輯并不是一個龐大的程序,。

所以,，我堅信我們在十年之內(nèi)就可以擁有足夠普遍的硬件資源來做這件事情，而且編寫的代碼量將是適度的,，并且也會有足夠的人做這件事,。雖然在我看來，人人都把 DeepMind 和 OpenAI 看作是領(lǐng)先的 AGI 研究實驗室,，但像我這樣從事這個領(lǐng)域的人還是不夠多,。

問：你為什么要單干？

我要單干的原因是所有的主要玩家都陷入了一種非常令人驚訝的“群體思維”,。比方說去年的情況就很怪異：OpenAI 發(fā)布了一個圖像生成器,，然后谷歌也發(fā)布了一個，然后 Facebook 又發(fā)布一個,。為什么這些公司都能在短短幾個月內(nèi)復(fù)制其他人的工作,？因為背后都是同一個學(xué)術(shù)研究人才池。他們有“異花授粉”機制,，有一支超級聰明的龐大的智囊團來做這個,。

“雖然有人給我的公司投了 2000 萬美元，但我并沒有承諾可能會在通用人工智能方面取得突破,。相反,，我只是說我有一個不可忽視的機會，而把這個機會變現(xiàn)所必需的一些重要東西,，我會親自弄清楚”,。

但是,，因為我們還不知道我們要去哪里,，其實機器學(xué)習(xí)內(nèi)部是有個策略,，你需要有一定程度的隨機性——一開始的時候權(quán)重和位置都是隨機的,，甚至有時候需要用多個模型（集成模型）來做。所以,，我對自己的定位是這些隨機測試點之一,，而整個行業(yè)的主流方向則是朝著潛在的優(yōu)秀解決方案的方向前進，這些方案的搜索和開發(fā)工作已經(jīng)做得非常出色了,。但是,，由于并沒有清晰的目標，不確定是否能夠通過梯度下降等方法找到最優(yōu)解,，因此也需要有一些人去測試其他可能的解決方案,。

而且，我的背景也不一樣,。我不具備學(xué)術(shù)研究背景——我是一名系統(tǒng)工程師,。我對相關(guān)的感知、系統(tǒng)技術(shù)以及涌現(xiàn)行為有一定研究,，而且我足夠聰明,，知道如何應(yīng)用必要的東西。雖然有人給我的公司投了 2000 萬美元,，但我并沒有承諾可能會在通用人工智能方面取得突破,。相反，我只是說我有一個不可忽視的機會,，而把這個機會變現(xiàn)所必需的一些重要東西,，我會親自弄清楚。

問：一旦弄清楚之后,，你認為會產(chǎn)生什么樣的影響,？

通用人工智能的出現(xiàn)對經(jīng)濟的影響可以說是一個“改變世界級”的事件，它幾乎可以重塑人類所能做的一切,。這幾乎是你能想到的最大的規(guī)模了,。所以，對它的部分下注是值得的——比如給我的研究方向投入的 2000 萬美元,。研究也許會成功，也可能會失敗,。這一點我會直言不諱,。如果說我會先于 OpenAI 和 DeepMind 以及中國的各家研究實驗室想出 AGI 的解決方案，說“是的,，我有信心我會第一個到達那里”的話,，那就是狂妄,，是難以置信的自大。

但是,，對于我要處理的這些問題,，我認為沒人比我聰明太多。而且我認為在這場競賽當(dāng)中,，我并沒有落后多少,。而且我走的是一條不一樣的道路。就目前而言,，我敢說 ‘是的,，在接下來的這十年時間里我會投入到這件事上，它可能會取得巨大成功,?！蛘撸Y(jié)果可能是最后我找到了兩個超級巧妙的東西,，然后再跟其他人合作,。也許到時候會有收購或其他事情發(fā)生。

但有一件事情我不想做,，就是選擇好第一個商業(yè)應(yīng)用然后說,，‘OK。我懂游戲,，我懂圖像生成,，我可以去做游戲內(nèi)容創(chuàng)作。事實上,，我在 Oculus 的前合伙人 Brendan Iribe 就跟我說過,，‘來跟我一起做吧。我們要籌一大筆錢,，會很棒的,。’是,，那幾乎可以保證一只獨角獸的誕生了,。毫無疑問，我們可以做出一家價值 10 億美元的公司來,。但是另外那個大黃銅環(huán)（Big brass ring）,，也就是通用人工智能，那可是數(shù)萬億美元,。這兩者完全不是一個數(shù)量級,。

我很幸運能夠站到今天這個位置，我取得了成功,，已經(jīng)有所成就,，有了穩(wěn)定的財務(wù)狀況,。所以我敢下這個賭注，敢冒這個風(fēng)險,，極大的風(fēng)險,。但因為我不擔(dān)心破產(chǎn)，我敢這么說,，“好吧,，如果我覺得這件事成功的機率只有百分之幾，但做成價值數(shù)萬億美元的話,，那會是個不錯的賭注,。”我的意思是,，對于大多數(shù)人來說,，這是一種糟糕的思維方式，但對我來說,，這并不是一件壞事,。

問：那你究竟是怎么給 Keen “下注”的？

做研究,，搞開發(fā),，我有一些不太主流的想法。我關(guān)注了主流正在做的大部分事情,，因為它們確實很棒,，很有用。現(xiàn)在我正在跟進去年的一些研究論文,，我認為這些論文還有更好的應(yīng)用方式,，但是原作者還沒有看到。

會有一些有價值的東西別人不一定知道,。實際上,，我認為 70、80 和 90 年代的某些工作其實是很有趣的,，在當(dāng)時很多事情沒有做成,，其實只是因為當(dāng)時的規(guī)模不足。那時候他們想在 1 兆赫茲的計算機上做這些事情,，那時候還沒有 GPU 集群,。

然后就是我提到的這種群體思維。情況非常清楚,，如果你觀察一下,，就會發(fā)現(xiàn)那些杰出的研究人員基本上都有相似的背景，而且都朝著同一個方向游泳。所以,，我認為過去一些老東西里面也許會有些有用的。所以現(xiàn)在我是在做實驗,，去測試,，試著把不同的領(lǐng)域的東西結(jié)合在一起——那些我認為屬于 AGI 算法的一部分的領(lǐng)域。

不過我主要的工作是看各種電視,，玩各種視頻游戲,，去模擬。我認為,，“我們就是這么去理解和內(nèi)化這個世界的模型的,，人在其中一些情況下就是這么獨立做出行動的’的組合就是答案，但我還不知道怎么將它們結(jié)合在一起,。但我認為是有答案的,。我想，在“需要解決的問題的范圍,，以及如何將這些問題聚攏在一起”這方面,，我已經(jīng)掌握了要義。

我還是認為需要有五六個洞察想法出現(xiàn),，但我已經(jīng)找到了若干貌似可信,、也許最后被證明存在相關(guān)性的洞見。幾十年前我就訓(xùn)練過自己一種做法,，那就是把想法拿出來，用我對它們感到興奮的方式去追逐,，因為我知道大多數(shù)的想法最終都不會成功的,。在我職業(yè)生涯的早期，我曾經(jīng)有過一個非常聰明的想法沒能付諸實現(xiàn),，我后來被壓垮了,。不過最終我還是練就了這樣的境界，就是像玩游戲一樣通過我的處理來挖掘想法并搞定他,，‘我能用多快的速度驗證和否定自己的想法,，而不是像保護寵物一樣保護著它,？’

所以,，我現(xiàn)在已經(jīng)有幾個候選的想法了，目前我正在對它們發(fā)起探索和攻擊,。但這些抽象想法和技術(shù)是很抽象的,，得用類似于深度學(xué)習(xí)的做法去嘗試。

所以,，我推遲了擴大規(guī)模的做法,，因為現(xiàn)在有很多公司言必稱‘我們要融 1 個億,、2 個億，因為我們需要一個裝滿 GPU 的倉庫,?！@是實現(xiàn)價值的途徑之一，畢竟現(xiàn)在有一種規(guī)模制勝的傾向,。但我的態(tài)度不太一樣,，我的想法是‘在浪費掉別人的 1 億美元之前,，我想把這五六件重要的事情給弄清楚。其實我現(xiàn)在還沒花太多錢,。我是融了 2000 萬美元,，但我認為這項任務(wù)的跨度會長達 10 年，我不想在接下來的兩年內(nèi)就燒掉這 2000 萬美元,，然后再去進行新一輪的融資,，再弄幾億美元，因為我覺得這不是做事情的明智之舉,。

“我希望我可以用幾年的時間來解決其中的一些問題,，去做出一些我認為能朝著正確方向發(fā)展的小東西。然后,，再進行一定程度的擴展,，把一整個信息生命周期的東西給弄進去，去體驗一下,，看看它能不能產(chǎn)生一些希望的火花,。”

我希望我可以用幾年的時間來解決其中的一些問題,，去做出一些我認為能朝著正確方向發(fā)展的小東西,。然后，再進行一定程度的擴展,，把一整個信息生命周期的東西給弄進去,，去體驗一下，看看它能不能產(chǎn)生一些希望的火花,。因為再強調(diào)一次,，我對最后問題會如何得到解決沒有任何預(yù)期。

我反復(fù)強調(diào)這一點：一旦 AI 到了相當(dāng)于蹣跚學(xué)步的孩子的地步——即 AI 到達了算成為了某種存在，是有意識的,，雖然它不是愛因斯坦,，甚至連乘法都不會的地步——但如果一個生物是可以學(xué)習(xí)的話，那你就可以在一定程度上與之互動,，并教給它一些東西,。到了那時候，你就可以部署一支龐大的隊伍,，讓工程師、發(fā)展心理學(xué)家以及科學(xué)家去做研究了,。

因為那樣的東西我們還沒能做出來,，我們沒有能力模擬像那樣的東西。大腦運用的一些招數(shù),、技巧和策略是我們所有的現(xiàn)有模型都做不到的,。但在我看來，達到這一點并非遙不可及,。

問：那你能看出怎么到達那個遙不可及的地方嗎,？

我能看到目的地。我知道它就在那里,，只是從這里到那里的道路上陰云密布,。沒人知道如何到達那里。但我看著那條路我會說我不知道那里會有什么,，但我想我可以到達那里——或者至少我認為有人能到,。我認為很可能 2030 年代就能做到,。

我確實認為,，這基本上是必然的。不過我一直以來都很擅長讓可能是必然會發(fā)生的事情提前到來,。比方說我做過的 3D 視頻游戲,，這東西我認為早晚是要來的，但我讓它提前面世了,。

譯者：boxi,。