从2024年诺贝尔奖谈到中国的AI
沙门
昨天两个从事AI 的科学家获得诺贝尔物理奖。今天又有两个从事AI 的科学家获得诺贝尔化学奖。没想到，AI 打乱这个世界的次序，先从打破人类学术领域的边界开始。
诺贝尔奖金委员会历来有通过决定颁奖给谁，来引领或左右人类学术发展方向的传统。这次，他们试图向哪个方向引领? 很清楚。
最近，有人开始唱衰AI。在这节骨眼上，诺贝尔奖金委员会的决定给了他们一个棒喝。可以想象，百年之后，人类的科技史上，这两天的诺贝尔奖金会被记上一笔。
中国的AI界乃至整个学术界，都需要认清目前的状况和未来的趋势。  中国的AI研究涉及庞大的人力物力，但只是在计算机视觉，图像识别方面做得不错。其它领域基本空白。各种产业应用，比如 监控，自驾，工业机器人，等等，都只涉及计算机视觉、图像识别的算法。怎么做AGI,  怎么培养AI智能，怎么教AI数学物理，基本不涉及。
要做AGI, 要提高 AI 的推理能力，让AI掌握用数学表达的知识， “人类反馈强化学习” 和Q*是关键技术。但掌握和应用这些技术需要跨专业的人才。中国缺的就是这种人才。 
华人AI大牛李飞飞和吴恩达可能都已经落伍了。他们虽然比诺奖得主Hinton 年轻不少， 但论及学术背景算是同一代人，都是做人工神经网络早期算法的推广、改进和计算机视觉、图像识别。问题在于，他们虽是斯坦福教授，却缺乏足够的学术能力去拓展学术背景， 基本上没有参与最新算法模型（比如，transformer， diffusion，强化学习）的 研发。李飞飞最近说， 她不知道什么是A GI， 可见她学术视野的局限。她最近新成立了一家公司，还是专攻3d图像和模式识别。
李开复就更不用提了。可能由于自我学习，自我更新能力弱，再加上长期在业界工作，从他的各种讲话看，他对AI的了解还停留在80年代他就读卡梅时的水平，比李飞飞和吴恩达还落伍，与近年的最新技术脱节甚多。
中国的AI, 寄希望于以下三人。
一是姚期智，哈佛加伊利诺。在计算机科学的多个领域包括，计算复杂性，密码学，量子计算等多个领域有杰出的成就。可望引领中国A G I的开发。
二是王梦迪，清华加麻省理工，强化学习领军人物。从她最近的谈话中可以看出她对AI 的现状、问题和未来走向有准确的理解和把握。她的普林斯顿团队很有希望。
三是陈琳，哈佛加斯坦福。陈在学术能力上和姚期智相当，虽然对AI硬件可能了解不够。陈的学术背景广泛，涵盖AI、理论物理、计算金融、计算社会科学、造型艺术等多个学科，是训练AI 掌握人类知识的不可多得的人才。