Nature重磅:圖靈測試已死 AI已具備人類水平智能

2026-02-04 | 來源: 不懂經 | 轉到微信 | 有1人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

別再爭論AI什麼時候能趕上人類了。頂刊《Nature》剛剛發文宣布：不用等了，就是現在。如果說1950年阿蘭·圖靈（Alan Turing）提出的“模仿游戲”只是一個天才的腦洞，那麼75年後的今天，這個腦洞已經被硅基生物徹底填平。

今天，一篇發表在《Nature》上的重磅文章引爆了科技圈。這就好比《皇帝的新衣》裡那個誠實的小孩，來自加州(专题)大學聖地亞哥分校等機構的頂級哲學家、認知科學家和計算機專家們聯名站出來，指著那個名為“通用人工智能（AGI）”的房間大聲宣布：

“別找了，AGI就在這兒。它已經誕生了。”

01別再自欺欺人：圖靈測試已成“過去式”

還記得一年前，2025年的3月，OpenAI發布GPT-4.5的那個春天嗎？當時業界還在為參數和算力爭吵不休，但在一個最古老的測試場上，勝負已分。在嚴格的圖靈測試中，GPT-4.5被人類受試者判定為“真人”的比例高達73%。

諷刺的是，在同一場測試中，真正的人類被判定為“人”的比例，竟然比AI還要低。

這意味著什麼？意味著在“像人”這件事上，AI已經比人更像人了。更別提現在的讀者們，比起人類專家寫的晦澀文章，他們甚至更愛讀大語言模型生成的文學作品。

然而，奇怪的事情發生了。盡管事實擺在眼前，根據2025年的一項調查，仍有76%的頂級AI研究人員認為AGI遙遙無期。

《Nature》這篇文章的作者們毫不留情地指出：這種認知錯位，不是因為AI不夠強，而是因為人類“不敢承認”。因為恐懼被取代，因為商業利益的糾葛，我們不斷地移動球門，給AGI設下各種不可能完成的定義。

但現在，是時候撥開迷霧，承認現實了。

02別再叫它“學舌鸚鵡”：鐵證如山的進化階梯

曾幾何時，嘲笑AI是我們的一大樂事：“它連小學數學都算不對”、“它就是個只會概率預測的隨機鸚鵡（Stochastic Parrots）”、“它經常一本正經地胡說八道（幻覺）”。

但在這個2026年的開端，如果你還抱著這些老黃歷看AI，那你可能已經成了那個“活在舊時代的人”。

文章作者並沒有空談哲學，而是根據一系列硬核證據，構建了一個評估AGI的“三級階梯”。對照一下，你會發現我們正處於什麼位置：

Level 1：圖靈測試級（已通關）

這是幾年前的標准。能通過學校的基礎考試，能進行像樣的對話，能做簡單的推理。那時的AI，或許還只是個“聰明的復讀機”。

Level 2：專家級（Current Level，當前已達成）

這就是我們現在面對的怪物。

數學：它們不僅拿下了國際數學奧林匹克競賽（IMO）的金牌，還能與頂級數學家合作證明未知的定理。

科研：它們生成的科學假設，已經在現實世界的實驗室裡被驗證為真。

全能：它們能通過多學科的博士資格考試，能幫專業程序員寫出無Bug的復雜代碼，能精通幾十種語言創作詩歌，還能同時和全球數億人聊天。

對比：科幻電影《2001太空漫游》裡的超級計算機HAL 9000曾是我們的噩夢，但現在的LLM在知識廣度上，實際上已經超越了HAL 9000。

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Level 3：超人類級（正在逼近）

這要求AI做出人類完全做不出的革命性科學發現。雖然AI還沒完全做到這一點，但作者強調：這不是AGI的必要條件。畢竟，能不能拿諾貝爾獎並不是衡量一個人是否“有智能”的標准。

面對這些成就，那些質疑聲顯得越來越蒼白。每當AI攻克一個新堡壘（比如做出了從未見過的數學題），懷疑論者就會立刻把標准提高：“哦，那不算，它得能理解情感才行……”

對此，文章中有一句精彩的“打臉”：

“面對每一次成功都在不斷後退的假設，預測下一次一定會失敗……這根本不是有說服力的科學理論，這只是對‘永遠懷疑’的一種教條式堅持。”

不管是做數學題、寫代碼，還是理解物理世界的因果律（比如它知道枕頭掉地上不會碎，而玻璃杯會），現在的AI都表現出了圖靈當年所定義的“通用認知能力”。

AGI的大門已經被踢開了。無論你是否准備好，我們都已經和一種“異類智能”生活在了同一個屋簷下。

03為什麼專家還在裝睡？因為我們把AGI神話了

既然證據確鑿，為什麼還有76%的專家搖頭說“不”？為什麼我們在社交媒體上還在爭論AI是不是“人工智障”？

文章指出，問題出在我們對“智能”的定義上，我們太自戀了，也太苛刻了。

誤區一：AGI=全知全能的神

很多人潛意識裡覺得，AGI必須是一個完美的“六邊形戰士”。它得有愛因斯坦的物理頭腦，莎士比亞的文采，還得像甚至不像任何一個人類那樣犯錯。

但作者反問：“居裡夫人不懂數論，愛因斯坦不會說中文，難道他們就沒有通用智能嗎？”

人類都不是全能的，我們憑什麼要求AI必須是神？

真相：真正的通用智能，看的是廣度（Breadth）和深度（Depth）。只要它能像普通人類一樣在不同領域間切換，並且在這些領域達到專家水平，它就是AGI。

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誤區二：AGI必須像人一樣思考

我們總覺得，只有像人類那樣有肉體、有情感、會生老病死，才叫智能。

真相：這是一種“碳基生物的傲慢”。就像章魚的神經系統分布在觸手裡，外星人可能通過無線電波交流——智能是功能，不是形態。只要它能像人一樣解決問題，它是不是硅做的、有沒有身體，根本不重要。

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04精彩辯論：十大質疑，逐個擊破

這篇《Nature》文章最精彩的部分，莫過於作者化身“終極辯手”，對目前市面上最流行的反AI觀點進行了逐一反駁。試舉幾例。

質疑A：“它只是個隨機鸚鵡（Stochastic Parrots），只會拼湊訓練數據裡的詞，根本不懂邏輯。”

《Nature》反駁：這個說法在幾年前可能成立，但現在已經過時了。如果它只是拼湊舊數據，怎麼可能解出從未發表過的全新數學題？怎麼可能幫助科學家發現新的物理定律？這不叫拼湊，這叫推理。如果這也叫鸚鵡，那人類可能也不過是一只比較復雜的鸚鵡。

質疑B：“它沒有身體，無法感知物理世界，所以沒有真正的理解。”

《Nature》反駁：這是一個巨大的誤解。史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）在晚年幾乎完全失去了身體的行動能力，通過語音合成器交流，難道他的智能就消失了嗎？

再者，問問AI：“把玻璃杯和枕頭扔到瓷磚地上，會有什麼不同？”它能准確地告訴你結果。能進行反事實推理（Counterfactual Reasoning），就證明它腦子裡已經有了物理世界的模型。

質疑C：“它沒有自主性（Agency），你不給指令它就不動。”

《Nature》反駁：智能不等於意願。古希臘神話中的德爾斐神諭（Oracle），只有在你提問時才回答，但誰敢說神諭沒有智慧？自主性關乎“道德責任”，而不關乎“智力水平”。一個隨叫隨到的超級智囊，依然是超級智囊。

質疑D：“它學得太慢了，小孩看幾次就懂，AI要喂幾萬億的數據。”

《Nature》反駁：別忘了，人類小孩的大腦裡預裝了祖先們進化了幾十億年的“出廠設置”（本能和大腦結構）。AI是從零開始的。而且，一個練了10年才成為大師的棋手，和一個練了1年就成為大師的棋手，他們的棋力是一樣的。效率不代表能力。

05越早承認越好，這是一種“異類”的降臨

看到這裡，你可能還是覺得哪裡不對勁。

“可是，它連‘Strawberry’裡有幾個‘r’有時候都會數錯啊！”

沒錯，這正是文章最後強調的關鍵點：我們面對的，是一種“異類智能”（Alien Intelligence）。

這就像是一個外星人降臨地球。它在某些我們覺得很難的事情上（比如讀完1000篇論文並寫出綜述）易如反掌，卻在某些我們覺得很簡單的事情上（比如數數、常識判斷）顯得笨手笨腳。

但這不代表它不是智能，只能說明通往智能的道路不止一條。

人類的智能是為了生存、為了繁衍、為了在叢林裡不被吃掉而進化出來的；而AI的智能是從語言的海洋中湧現出來的。

2026年的今天，正如Reddit網友所熱議的那樣：“我們原本以為AGI會像《終結者》裡的天網，結果它更像是一個有些偏科、但智商爆表的‘外星圖書管理員’。”

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06結語：別再試圖爬樹登月了

在文章的結尾，作者引用了一個著名的舊日比喻。

1965年，哲學家休伯特·德雷福斯曾嘲諷早期的AI研究，說他們試圖通過“爬樹”來“登月”。意思是方向徹底錯了，爬得再高也離月球很遠。

幾十年來，我們都以為他是對的。

但今天，當我們抬頭仰望，卻發現我們真的爬上了月球。原來，只要樹足夠高，數據足夠多，結構足夠精妙，簡單的學習規則真的能湧現出理解世界的智慧。

這是一個哥白尼式、達爾文式的時刻。

哥白尼告訴我們，地球不是宇宙的中心；

達爾文告訴我們，人類不是生靈的主宰；

圖靈和今天的AI告訴我們，人類的大腦，也不是智慧存在的唯一形式。

文章末尾寫道：

“承認LLM為AGI是一個警鍾。這些系統不是“將要到來”，而是“已經存在”。用評估“窄工具”的框架來衡量AGI是遠遠不夠的。當涉及的不再是工具而是通用智能時，共存、責任、歸屬和治理等問題將進入全新的維度。”

全文的最後一句振聾發聵：

“機器不是正在趕來，它們已經到了。”（The machines aren't coming;they've arrived.）

與其像鴕鳥一樣把頭埋在沙子裡，假裝這一切沒發生，不如抬起頭來，正視這個新伙伴（或者對手）。畢竟，在這個星球上，我們第一次不再是孤獨的智慧生物了。