一场关于智能本质的学术论战，正在科技界掀起波澜。图灵奖得主与诺贝尔奖得主就“人类智能是否具备通用性”展开激烈交锋，这场争论不仅吸引了全球科研人员的目光，更因科技界知名人士的参与而备受关注。
AI领域三位奠基人之一的图灵奖得主Yann LeCun在近期访谈中抛出惊人观点：所谓“通用智能”根本不存在，这个概念本质上是用来描述人类水平智能的伪命题。他指出，人类智能实则是高度专业化的产物——虽然在现实世界中擅长导航、社交等任务，但在国际象棋等领域表现平平，甚至不如某些动物。这种“专才”特性被误认为通用性，源于人类认知的局限性。
这场争论迅速获得回应。诺贝尔奖得主、谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯直指对方混淆概念，强调“通用智能”与“全能智能”存在本质区别。他以大脑为例，认为这个已知宇宙中最复杂的系统具有惊人潜力：尽管受限于进化形成的生理结构，人类仍能创造国际象棋、现代科技乃至航空工程等成就。这种在有限资源下展现的创造力，恰恰证明了智能的通用本质。
两位学者的分歧延伸至技术实现路径。哈萨比斯提出智能的两大核心标准：通用性与学习能力。他以1997年“深蓝”战胜国际象棋冠军为例，指出专用系统的局限性——该程序连井字棋都无法应对。相比之下，人类大脑作为通用智能的唯一现存证明，其价值在于能够处理跨领域任务。这位DeepMind掌门人透露，团队正通过“预测-规划-强化学习”三步法推进AGI（通用人工智能）研发，重点构建能够理解物理世界因果关系的世界模型。
LeCun则从计算效率角度提出反驳。他承认理论上的图灵完备性，但强调实际场景中人类智能受资源约束显著。以视觉系统为例，视神经的百万级神经纤维仅能处理极小比例的布尔函数，这种高度专业化的结构与“通用”相去甚远。他援引爱因斯坦名言“世界可理解性令人惊叹”，指出人类认知能力在浩瀚的可能性空间中仅占微小比例，所谓“通用”实则是认知局限产生的错觉。
这场争论意外引发科技名人围观。特斯拉创始人马斯克公开支持哈萨比斯，简短评论“Demis is right”引发网络热议。有分析指出，这种站队或与两人渊源有关——马斯克不仅是DeepMind早期投资人，更与LeCun在AI发展路径上长期存在分歧。这场学术争论逐渐演变为科技圈的热门话题，甚至衍生出专门讨论板块。
随着争论深入，核心矛盾逐渐聚焦于术语定义。LeCun最新回应承认用词差异，但坚持人类智能的专业化本质。他通过两个案例强化观点：两层神经网络虽理论上能逼近任意函数，实际却需要海量神经元；人类视觉系统面对100万比特输入时，可实现的函数比例趋近于零。这些论证试图说明，智能系统的实际表现远未达到理论上限。
技术实现层面的共识逐渐浮现。尽管对智能本质存在分歧，双方均将世界模型视为AGI关键。LeCun即将创立的AMI Labs计划聚焦认知框架研究，主张AI应直接理解世界状态而非生成像素。哈萨比斯团队则推出新版世界模型Genie 3，通过构建交互式虚拟环境探索物理规律。这种“框架派”与“模拟派”的技术分野，为AI发展提供了多元路径。
