第1523章 智能化的第一步2（2/2）

“它更像一个在极致限定条件下、追求单一目标最优解的‘超级计算器’或‘策略优化器’。”

陆奇的语气逐渐坚定，带着自己团队选择不同路径的信念：“它并没有真正理解‘围棋’是什么，更不具备将这种‘智能’迁移到其他哪怕稍微变化环境中的泛化能力。”

“它的成功，证明了算力和特定算法的力量，但在通往更通用、更能理解和服务于开放现实世界的‘智能’道路上，我认为它选择了一条虽然耀眼但可能越走越窄的胡同。”

他看向李焕，目光炯炯：“而我们‘灵犀’选择的路径，从一开始就更偏向于‘大模型’和‘认知架构’的探索。我们更关注如何让机器更好地理解人类自然语言，哪怕带有主观色彩、处理非结构化的现实世界信息、在多维度约束下进行符合人类常识与价值的推理和判断。”

“今天的故障，恰恰暴露了我们在处理极端复杂、多目标冲突的现实决策模拟时，认知架构的鲁棒性、多模态信息融合与价值权衡机制还存在巨大缺陷——但这正是我们主攻的方向，也是我们认为真正有价值的‘硬骨头’。”

“换句话说，”陆奇总结道，“AlphaGo是攀上了一座险峻但边界清晰的技术高峰，证明了‘能做到’。而‘灵犀’试图探索的，是一片更为广阔、也更为迷雾重重的平原，目标是‘能适用’。”

“两者在技术哲学上，存在根本差异。论单项任务的极端性能，目前的‘灵犀’远非AlphaGo对手；但论对开放世界复杂性的适应潜力与商业实用化的想象空间，我相信我们选择的路径，更接近未来。”

李焕听完，缓缓点头。陆奇的这番剖析，不仅清晰划分了两种技术路线的差异，也间接回答了“灵犀”在世界AI格局中的位置——它并非在别人定义的赛道上追赶，而是在尝试开拓一条新的路径。

这条路径目前磕磕绊绊，甚至会在复杂问题前“死机”，但其指向的，或许正是下一代人机交互与商业智能的核心。

“我明白了。”李焕拍了拍陆奇的肩膀，“也就是说，我们的战略重心，更偏向于通过优化底层模型架构和认知逻辑，来锻造‘内功’，而不是单纯依靠堆积算力这样的‘外物’来催谷短期性能。”

“没错，正是如此。”陆奇肯定道，眼神中闪烁着技术信仰的光芒，“我认为，通向更通用人工智能的钥匙，在于构建真正健壮、可理解、可进化的‘大模型’认知核心。”

“过分依赖堆砌算力去暴力破解特定问题，短期内效果显着，但长期看容易陷入边际效益递减的‘军备竞赛’岔路，且难以将能力迁移到真正的开放世界场景中。”

李焕闻言，若有所思，随即用一个生动的比喻概括道：“这就好比武侠小说里，有些邪派高手贪图速成，靠吸人内力、服用猛药来短期内功力暴增；而正派玄门，则讲究扎稳根基，修炼上乘心法，虽然进展或许不如前者迅猛，但内力精纯，后劲绵长，且走火入魔的风险要小得多。”

“可以这么理解。”陆奇愣了一下，随即会心一笑，点头附和。这个比喻虽然简单，却精准地道出了两种研发哲学的本质区别。