Adam Brown：我听人说过，而且我也有点认同这种说法：也许，大语言模型（LLM）最后才能做到的事，就是在已知物理定律的前提下发明广义相对论。乍看起来，这些大语言模型在某种意义上确实只是插值器，但它们进行插值时所在的抽象层级一直在往上抬，我们也像是在沿着那条抽象链不断往上爬。于是，从足够高的视角看，从牛顿力学里发明广义相对论，不过是在某个足够宏大的抽象层级上做插值，这件事或许能告诉我们一些关于智能本质的东西。如果你问我，还要多少年我们才能做到这一点，我也说不太准。但某种意义上，广义相对论就是人类迄今完成的最大飞跃。等我们也能做到这件事，或许再过 10 年，我们就已经把人类智能完整覆盖了一遍了。它和爱因斯坦当年做的事会不会是同一种性质？显然，人类智能和这些大语言模型之间还有一些不完全对应的地方。但我觉得，如果站在恰当的抽象层级上看，它们也许是同一回事。 [00:00:00]
发明广义相对论，也许是 AI 的终极考验
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摘要
整体概括
Adam Brown 认为，大语言模型的终极测试不是做题，而是在已知物理定律下重新发明广义相对论。若 AI 真能完成这种跨越，就说明它已非常接近人类智能的核心。
主要内容
他承认，LLM 目前看起来更像在既有知识上做插值，但抽象层级一直在上移，因此不能排除它们最终达到更高创造力的可能。广义相对论之所以被他拿来当门槛，是因为它本身就是人类认知的一次巨大跃迁。
关键 takeaway
- AI 的终极考验，可能不是模仿，而是重新发明基础科学。
- 广义相对论是衡量智能边界的极端标尺。
- 这类突破若能实现，意味着 AI 已逼近人类智能的核心。