哈萨比斯：谷歌想创造第二个Transformer，还想把AlphaGo和Gemini强强联合
内容提要
2023年，DeepMind与Google Brain合并成立了Google DeepMind，旨在推动AI产品研究和进步。Google DeepMind的目标是发明下一个推动AI前沿的架构，并在多模态理解、长期记忆和推理能力等方面进行改进。哈萨比斯还谈到了开源模型的问题，认为前沿模型需要经过更多审核，发布一到两年后才能开源。他还提到了AGI的测试标准，以及如何确保AGI能够使每个人受益。
延伸解读
合并背后的战略意图
Google Brain与DeepMind的合并并非简单的人员整合，而是为了集中力量攻克下一代AI架构。哈萨比斯明确表示，目标是要发明“下一个Transformer”，并在多模态理解、长期记忆和推理能力上取得突破。这意味着谷歌不再满足于跟随，而是希望重新定义技术范式，延续其在AI基础研究上的引领地位。
开源策略的谨慎转向
哈萨比斯强调，前沿模型需要经过更多审核，发布一到两年后才能开源，因为开源如同走过一扇单向门，一旦发布就无法撤回。谷歌目前开源的Gemma系列性能落后最先进模型约一年，这种“延迟开源”模式既支持了社区，又为评估风险留出缓冲，反映出对强大AI被滥用的深层担忧。
AGI的测试标准与当前差距
哈萨比斯认为，AGI的一个重要测试标准是能否自主生成像广义相对论那样的全新假设和理论。当前AI虽能在数学竞赛中表现出色，甚至帮助证明猜想，但还无法提出原创性理论。这揭示了现有系统在创造性思维上的根本局限，也为衡量AGI进展提供了具体标尺。
智能体：下一个前沿方向
哈萨比斯指出，当前模型仍是被动问答系统，不擅长长期规划和主动执行复杂任务。谷歌计划将AlphaGo在规划和决策上的优势与Gemini等多模态模型结合，开发具备更强智能体行为的系统。这预示着AI将从“回答问题”转向“解决问题”，但同时也带来新的安全挑战。
Q&A
Google DeepMind的目标是什么？
Google DeepMind的目标是发明下一个推动AI前沿的架构，特别是在多模态理解、长期记忆和推理能力方面。
哈萨比斯对开源模型的看法是什么？
哈萨比斯认为前沿模型需要经过更多审核，发布一到两年后才能开源，以避免被不当使用。
Gemini与其他大型语言模型有什么不同？
Gemini能够处理多种模态，包括语言、音频、视频和图像，旨在更好地理解周围世界。
AGI的测试标准是什么？
AGI的一个重要测试标准是其是否能够自主生成新的假设和理论。
哈萨比斯如何看待AI的炒作？
哈萨比斯认为短期内AI被过度炒作，但从长期来看则被低估。
Google DeepMind在科学领域的应用有哪些？
Google DeepMind致力于将AI应用于多个科学领域，包括药物研发和气候预测。
