Điều gì sẽ đến tiếp theo cho AI? Có lẽ là trí thông minh cụ thể về thể chất, nhiều hơn là trí thông minh tổng quát nhân tạo. Đây là một bản thảo luận án. (1) Đầu tiên, AI hiện đang bước vào giai đoạn suy giảm của chu kỳ cường điệu. Mọi công nghệ, bất kể tuyệt vời đến đâu, đều trải qua điều này. Thực tế, đây là một trong những thời điểm tốt nhất để đầu tư và xây dựng khi không gian bắt đầu trở nên mỏng hơn. (2) Thứ hai, AI vừa rất hữu ích cho tìm kiếm, tóm tắt, trực quan hóa và tạo mẫu *và* cũng là một nguồn gây phiền toái cao về spam, lừa đảo và rác. Quá nhiều người sẽ chỉ tập trung vào những mặt tiêu cực. (3) Thứ ba, mức độ chính xác của AI là điều khá bất ngờ. Thực tế là các mô hình hiện tại dường như đã đạt đến đỉnh điểm ở "tìm kiếm và tóm tắt web tốt hơn nhiều" không phải là điều mà hầu hết mọi người đã dự đoán vào năm 2022. Đánh bại Google là một thành tựu lịch sử, nhưng nó không phải là thần máy. (4) Một lý thuyết về lý do tại sao các mô hình lại đạt đến mức độ này là AI kỹ thuật số kiểu LLM thực sự *chỉ* đang lặp lại, thay vì thực sự suy nghĩ. Nó là hạ nguồn, không phải thượng nguồn. Bây giờ, bạn có thể tiến xa hơn nhiều so với những gì hầu hết đã nghĩ. Nhưng bạn không thể đạt đến những suy nghĩ mới mẻ. (5) Điều đó dẫn đến một điểm khác: như tôi đã nói trước đây, AI kỹ thuật số hoạt động từ giữa đến giữa, không phải từ đầu đến cuối. Bởi vì nút thắt cổ chai cho AI kỹ thuật số là việc gợi ý và xác minh. (6) Tuy nhiên, AI *vật lý* — theo nghĩa hướng dẫn robot — *có thể* thực hiện các công việc từ đầu đến cuối, mặc dù sau khi đầu tư rất nhiều năng lượng vào các trường hợp biên. Ví dụ, xe tự lái hiện thực sự có thể đưa bạn từ điểm A đến điểm B. Chúng thực hiện điều đó từ đầu đến cuối. (7) Vì vậy, những vấn đề cụ thể về thế giới vật lý được xác định rõ ràng và có giá trị kinh tế như "lái xe từ điểm A đến điểm B" là nơi chúng ta nên thấy sự tiến bộ đáng kể của AI. Gọi điều này là trí thông minh cụ thể về vật lý. (8) Các robot Trung Quốc đặc biệt sẽ hoàn thành nhiệm vụ này đến nhiệm vụ khác, trong nhiều hình thức khác nhau ngoài chỉ xe hơi hoặc người máy. Robot đi bộ và drone giao hàng đã hoạt động ở Trung Quốc, cùng với xe tự lái, và lĩnh vực phần cứng của họ đang tăng tốc. (9) Một lý do để lạc quan hơn trong ngắn hạn về trí thông minh cụ thể về vật lý hơn là trí thông minh tổng quát nhân tạo là thế giới vật lý là có thật trong khi thế giới kỹ thuật số có thể là hư cấu. @drfeifei đã đưa ra điểm liên quan rằng khái niệm sách giáo khoa về định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM) thực sự là một mô hình thế giới vật lý rõ ràng, điều mà chúng ta đều biết là thiếu trong lĩnh vực kỹ thuật số. (10) Đặc biệt, nếu bạn có N robot khác nhau đều thực hiện SLAM (hoặc tương đương) và tải dữ liệu cảm biến của họ lên một cơ sở dữ liệu trung tâm, họ đều đang học từ cùng một thế giới vật lý và từ nhau. Hàng triệu dặm huấn luyện mà xe tự lái đã chạy cho thấy rằng chiến lược này hoạt động. (11) Đối chiếu điều này với thế giới kỹ thuật số. Văn bản có thể là giả, nó có thể là hư cấu, và thực sự nó thường như vậy. Và điều này càng đúng hơn khi văn bản AI thâm nhập vào web. (12) Vì vậy, N robot cảm nhận thế giới vật lý sẽ hội tụ vào một thực tại đồng thuận. Một robot Unitree và một robot Tesla sẽ nhận thức cùng một đối tượng. Ngược lại, N tác nhân trong thế giới kỹ thuật số chỉ tiếp tục tiêu thụ văn bản và hình ảnh, điều có thể và sẽ không nhất quán. (13) Trong sự thiếu vắng của các chữ ký kỹ thuật số, dữ liệu trực tuyến được sử dụng cho việc huấn luyện AI sẽ không chỉ không nhất quán nội bộ mà còn giả mạo theo những cách tinh tế hoặc sâu sắc. Thực tế, các mô hình AI rộng rãi đảm bảo rằng nhiều dữ liệu kỹ thuật số (ngoài các biên giới kỹ thuật số cứng) sẽ trở thành giả, hoặc rác, hoặc các tác nhân AI nói chuyện với nhau. ...