8月13日消息,商汤科技联合创始人、执行董事兼首席科学家林达华于8月12日发布深度长文《迈向多模态通用智能:商汤的思考》,系统阐述了通向多模态通用智能的底层逻辑、技术路线、实践探索以及未来愿景。林达华指出,人工智能的核心在于通过计算实现智能行为,而智能本身是一个高度复杂且多维度的概念。其本质体现为个体与外部环境(包括物理世界或其他智能体)进行自主交互的能力,涵盖感知、推理、决策、学习等多个关键维度。他强调,语言仅仅是人类智能发展过程中的产物,并非智能的根源;语言是描述现实的工具,但并不等同于...
8 月 13 日消息,商汤科技联合创始人、执行董事兼首席科学家林达华于 8 月 12 日发布深度长文《迈向多模态通用智能:商汤的思考》,系统阐述了通向多模态通用智能的底层逻辑、技术路线、实践探索以及未来愿景。
林达华指出,人工智能的核心在于通过计算实现智能行为,而智能本身是一个高度复杂且多维度的概念。其本质体现为个体与外部环境(包括物理世界或其他智能体)进行自主交互的能力,涵盖感知、推理、决策、学习等多个关键维度。
他强调,语言仅仅是人类智能发展过程中的产物,并非智能的根源;语言是描述现实的工具,但并不等同于现实本身。他

也明确表示:“
仅依赖语言模型无法实现真正意义上的 AGI”。
林达华认为,尽管大语言模型在通向 AGI(通用人工智能)的道路上迈出了关键一步,但随着现有文本数据终将被模型充分吸收,AI 的下一次飞跃必须突破语言的局限,回归智能的本质——即与真实世界的互动。
他提出,要实现真正的通用智能,AI 必须具备类似人类的多感官信息接收能力,能够将来自视觉、听觉等原始模态的数据转化为可计算的内部表示。他强调:“对多模态信息的感知与处理能力,是构建 AGI 的核心前提,也是从语言模型进化至通用智能的必然路径”。
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