港大马毅教授揭秘智能本质：生物与计算的交汇点

港大马毅教授揭秘智能本质：生物与计算的交汇点

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2025年1月12日，香港大学计算与数据科学研究院院长马毅教授在智识学研社新年科学演讲中，深入探讨了智能的本质这一核心问题。他指出，智能不仅仅是人类独有的特质，而是可以通过科学的方法和理论来研究和理解的。这一观点为我们理解智能的本质提供了新的视角。

马毅教授强调，智能和科学是相互交织的，智能本身就是一个科学问题。他认为，智能的探索和理解需要依赖于科学的原则和方法，同时也为科学的发展提供了新的视角和工具。

从生物学的角度来看，智能在自然界中普遍存在。生命的起源与发展过程实际上是生物智能发生和发展的过程。从DNA到神经系统的出现，每一个阶段都伴随着智能的演化和提升。大脑不仅是信息处理的中心，也是智能行为的源泉。

马毅教授提出了人工智能发展的三个阶段理论，这一理论为我们理解AI的演进路径提供了清晰的框架。

• 第一阶段：知识的记忆。在这个阶段，人工智能主要侧重于记忆和存储大量的知识，类似于人类的听觉功能。这一阶段的AI系统主要通过大数据和深度学习来实现对知识的积累。

• 第二阶段：个体学习。在这个阶段，人工智能开始具备自主学习和改进的能力，类似于人类大脑的功能。这一阶段的代表性技术包括强化学习和迁移学习，AI系统能够通过与环境的交互来优化自身的性能。

• 第三阶段：逻辑推理。在这个阶段，人工智能将掌握更为高级的智能形式，如符号、抽象、数学和因果推理。这是人工智能发展的高级阶段，也是实现通用人工智能（AGI）的关键。

尽管人工智能在某些特定任务上已经超越了人类，但与生物智能相比，机器智能仍然存在本质的差异。

• 基础原理不同：人工智能基于计算机程序和算法，而生物智能则基于生物体的生物学、神经科学和心理学原理。

• 表现形式不同：人工智能以软件、程序、算法等形式存在，而生物智能则以生物体、细胞、基因等形式存在。

• 发展速度不同：人工智能可以通过算法优化快速迭代，而生物智能的发展则受限于生物体的生物学和生态环境等因素。

面对人工智能的快速发展，马毅教授强调了“AI for Good”的理念。他认为，我们比以往任何时候都更加关注人工智能向善。这不仅包括确保AI技术的安全性和可控性，更要在其发展中融入伦理和价值判断，使其成为推动社会进步的积极力量。

在具体研究方向上，马毅教授建议人工智能研究更多地关注思想而非技术，探索智能的基本原理和思想。他呼吁跨学科合作，深入研究智能背后的数学原理和计算基理，以揭示智能的本质并推动通用智能的发展。

随着人工智能技术的不断进步，我们正站在一个全新的历史节点上。理解智能的本质不仅是一个科学问题，更关系到人类社会的未来走向。正如马毅教授所言，只有通过深入探索智能的基本原理，我们才能真正把握人工智能的发展方向，确保其为人类社会带来持久的福祉。