香港大学马毅:当前以大模型为代表的AI仍处于最初级阶段

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大象新闻记者 李莉 李磊 张迪驰 9月11日,在2025外滩大会开幕主论坛上,香港大学计算与数据科学学院院长马毅指出,当前以大模型为代表的AI仍处于最初级的“种系智能”阶段,依赖海量参数与预训练数据,不仅资源消

  大象新闻记者 李莉 李磊 张迪驰

  9月11日,在2025外滩大会开幕主论坛上,香港大学计算与数据科学学院院长马毅指出,当前以大模型为代表的AI仍处于最初级的“种系智能”阶段,依赖海量参数与预训练数据,不仅资源消耗高、效率低,且缺乏个体记忆与自我意识。

  

  在论坛上,马毅回顾了智能演化的四个阶段:从DNA所代表的种系遗传智能,到生物个体出现大脑与感知系统形成的个体发育智能,再到借助语言实现的群体智能,最后才是真正意义上的人工智能。

  马毅认为,当前人工智能虽技术蓬勃发展,却仍缺乏对智能本质的科学理解。他强调,必须将AI从依赖试错、不可解释的“黑箱”系统,转变为基于数学原理与闭环反馈的“白箱”模型,才能真正实现机器智能。

  马毅表示,智能的核心在于“自我验证与自我纠错”的能力,即能够批判性地审视既有知识,发现错误、修正并完善它。而当前的大模型仅是静态知识的存储库,无法理解其内容,因而才会出现基础逻辑混乱和“幻觉”问题。“虽然拥有海量‘知识’,但不具备真正的‘智能’。”他说道。

  展望未来,马毅认为必须将智能作为一个严谨的科学与数学课题来研究,聚焦于构建具备个体记忆与闭环自治能力的系统,在可解释的理论框架下推动机器智能向真正意义上的“自主智能”演进。

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