第39节

议的学说带进来呢？我相信我们今天是来达成共识的，不是来争吵的。”

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“谢谢您的夸奖，主教大人。这次会议开三天，就算今天我们不争吵，明天后天也一定会。还有，如果您无法接受任何一种包含进化论的表述，那么再听我讲半小时，您会发现我们全体坐上了高速列车，直奔地狱。”

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主教似乎被吓住了。他刚坐下，英国技术代表杰米斯爵士又举起了手。

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“非常感谢你给同行上的生物课。请问你是生物学家吗？或者神经学家？或者有医科学位？”

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“都不是。但2029年上班的第一个月，我的团队就招募了四位顶尖的认知神经学家。其中一位是你的剑桥校友，你们认识。接下去两年我就差跟他们睡觉了。”

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爵士笑着说声“真有钱”就坐下了。他身边的嘉德接过来：“也就是说你还是个外行。请问这里有专业人士吗？他刚才说的是权威理论，还是华丽的想象？还有，这些跟我们今天的主题真的有关吗？”

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会场安静了片刻。

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瑞士代表团一位女士怯生生站起来：“我在海德堡大学教过二十年神经生理学，也许能给个参考。图先生刚才讲的，原则上很准确。只是……省略了很多细节，经过高度抽象。我刚才听起来也像是才明白。”

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图海川向她鞠了一躬：“谢谢您证明我的大脑还在正常工作。嘉德女士，我向你担保，刚才这些问题关系重大。因为下面我就要讲为什么别人造不出来，我却造出来了。

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“当今的概率学ai做法很精明。他们不去妄想整个世界的数据，而是专攻非常狭窄、非常单纯的一点。比如规则简单到极致的围棋。阿尔法狗上手先看几百万张棋谱，这比任何人加上他的所有祖先能下的棋还要多得多。所以人永远下不过狗了，这样看没有任何意外。课题稍微宽泛一点，概率学ai的吃力程度就指数上升。因为它的架构原则不是为复杂数据准备的，缺乏通用潜力，更没有几亿年累积的世界

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