## 773｜从“图灵测试”到“爱因斯坦测试”：哈萨比斯给AI出了一道终极难题

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在今天的广播站开始前，请你想象一个场景：1911年，爱因斯坦正经历人生中最痛苦的几年。那时他已凭借光电效应成名，在物理学界算是有头有脸的人物了。但他的脑子里有个问题，像石头一样压着他，始终想不清楚：引力和加速度，到底是不是同一回事？

他没有合适的数学工具可用，牛顿的理论框架放在这里根本不够用。他需要一种全新的几何语言来描述时空，而这种语言在当时的物理学领域还不存在。后来他找到了黎曼几何，又花了整整四年，才在1915年写出广义相对论的场方程。

这几年里，他做的事情不是在地图上找路，而是在没有地图的地方，硬生生画出了一张新地图。

现在，咱们把时间拨到2026年2月，谷歌DeepMind的CEO、诺贝尔奖得主德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），在印度新德里的一场AI峰会上，对台下观众抛出一个问题：你们觉得，我们怎么才算真正造出了AGI？这里跟一些对AI没那么熟悉的新同学稍微解释下，AGI也就是通用人工智能，就是AI行业设想中被视为通往“超级智能”之前的那道门槛。

而哈萨比斯的回答，就是我今天想跟你聊的这个非常有意思的东西：“爱因斯坦测试”。

测试规则是这样的：把一个AI系统的训练数据全部截断到1911年以前，然后问它：在只知道那个时代物理学知识的前提下，你能不能自己推导出广义相对论？

注意，这不是让AI复述广义相对论，而是让它从零推导出来，就像当年爱因斯坦做的那样。哈萨比斯说，如果一个AI能通过这个测试，那它才算得上真正的AGI。

听到这里，你可能会有一个感觉：这个标准，是不是有点太苛刻了？

我一开始也是这么想的，但仔细想想，这背后藏着一个更值得思考的问题：怎么给AI“出卷子”？

要让AI参加这场考试，你得先让它彻底忘掉广义相对论。不只是忘掉“爱因斯坦在1915年发表了广义相对论”这条知识，还要忘掉所有由此衍生的推论。它不能解释黑洞，不能提到时空弯曲，不能回答任何和广义相对论沾边的问题。但与此同时，它必须还记住牛顿力学、黎曼几何、麦克斯韦方程组等这些1911年以前就存在的东西，一个都不能误删。

这件事目前在技术上几乎无法实现。现在的AI是在海量数据上整体训练的，广义相对论的知识早就像墨水一样渗透了整张纸，你根本没法只擦掉那一滴墨水。研究者们把这个难题叫做“机器遗忘”，目前的方法连精准擦掉一个人名都做不到，更别说擦掉一整套物理理论了。

所以“爱因斯坦测试”在现实中更像一个思想实验。它的真正价值不在于实际去运行这个测试，而在于提供了一把标尺，让我们看清当下AI离“真正理解世界”还有多远。

不过，要真正理解这把标尺的意义，咱们得先搞清楚在它之前的两个测试标准，把这三个测试放在一起，咱们才能明白哈萨比斯真正在说什么。

第一个是大家都熟悉的“图灵测试”。1950年，图灵提出一个思想实验：让一个人通过文字对话分别和人类、机器交流，如果他分不清哪个是机器，那这台机器就算通过测试，可以被认为是“有智能的”。

这个测试在当时是非常超前的，但它本质上测的是什么？是“骗人的能力”。也就是看AI能不能说出听起来像人说的话，能不能让你觉得它是人。

现在的大模型早就把这扇门推开了，甚至推得有些“用力过猛”。2023年有一项有趣的研究，研究者让一批人和AI聊天，再让他们猜测对面是人还是AI，结果好些个真人用户被误判成了AI。说实话，这不能全怪AI太像人，也因为有些人的说话方式太像机器了。后来还有一项语言学研究说，AI之所以能这么快通过图灵测试，还有一个原因是现在全球都在刷即时反馈的短视频，甚至人类出版物的句子长度、包含的单词数量，都比30年前明显减少。

但你看，图灵测试从来没问过这些问题：AI到底懂不懂自己说的话？AI有没有真正的推理能力？能不能做出人类从未有过的发现？它只测试表面的语言行为，不测试内在的智能。所以对现在的AI来说，图灵测试早已不算什么挑战。

第二个测试叫做“诺贝尔图灵挑战”。如果说图灵测试问的是“你像不像人”，那诺贝尔图灵挑战问的就是“你能不能比人更强”。

它不再关心AI有没有骗过人类，而是直接考察：AI能不能自主做出足以获得诺贝尔奖的科学发现？整个过程包括文献阅读、提出假设、设计实验、分析数据，全部自主完成，不需要人类直接干预。

听起来是不是很遥远？但说实话，这件事已经有了一个非常接近的案例。

2024年，诺贝尔化学奖颁给了蛋白质折叠领域的研究者，DeepMind开发的AlphaFold系统是幕后最重要的功臣之一。蛋白质折叠问题困扰生物学界50多年，因为蛋白质的功能由它的三维结构决定，但从氨基酸序列预测最终的折叠形状，计算量大到几乎不可能实现。

而AlphaFold用深度学习把这个问题解了，而且解得非常漂亮。AI帮人类拿到诺贝尔奖，这件事放在十年前，没人会相信。

但哈萨比斯，这位带领DeepMind做出AlphaFold的人，却认为这还不够。他是这么说的：AlphaFold的成功，依然依赖人类科学家预先定义的物理规则，依赖精心标注的数据集，依赖研究团队的深度介入。换句话说，还是人类出题，AI只是解题，就算解得再漂亮，也只是解题而已。

诺贝尔图灵挑战测试的，是AI作为超级科研工具的能力上限。也就是看它能不能把人类已经想到的问题，解决得比人类更好、更快？这个问题，AlphaFold已经给出了答案。

而接下来咱们要聊的“爱因斯坦测试”问的是另一件事：AI能不能自己提出人类从未想到过的问题，然后自己解决它？

这才是哈萨比斯真正想追问的。他为这个问题设计的考场，就是1911年爱因斯坦曾经所处的位置。

“爱因斯坦测试”的设计有着残忍的精准，它不是一道考试题，而是一道创世题，一道创造世界认知的题目。

你可以想想，1911年以前，全世界的物理学家都生活在牛顿的理论框架里。绝对时间、绝对空间，天体运动都能计算得清清楚楚，这套体系已经沿用两百多年，没有人觉得它有什么根本性的问题。

爱因斯坦做的不是在这张“地图”上找到新路，而是发现这张“地图”本身就有问题，于是把它撕掉，重新画了一张。

这件事的认知难度，远不是“算得更快”或“记得更多”能解释的。它需要一种极其罕见的能力：当现有框架无法自洽解释某些现象时，你能不能不去修补这个框架，而是直接放弃它，从更底层重新构建新的框架？

哈萨比斯把现在的AI称为“参差不齐的智能”，这个说法我觉得非常准确。如今最顶尖的AI，能在国际数学奥林匹克竞赛拿金牌，能在高能物理推导中找到人类同行评审没发现的逻辑漏洞。但同一个模型，可能因为你换了一种问法，就在最基础的逻辑和算术上犯低级错误。

比如前段时间网上疯传的那个洗车问题：洗车店离我家只有50米，我该开车去还是走路去？Claude直接建议走路，理由是“50米只要一分钟，发动汽车花的时间比走路还长”。它完全没意识到最基本的物理前提：洗车需要车在场。当然，在这个问题上，很多大模型都翻车了。Gemini反而答对了，还顺带补了一刀：“除非你掌握了隔空洗车的超能力，否则你应该开车去。”这种反差，有时候真让人哭笑不得。

这种忽高忽低、完全摸不准的能力，才是AI过不了爱因斯坦测试的真正原因。

推导广义相对论，需要你在整个思考过程中保持极端严格的逻辑一致性，同时还要有对物理世界底层规律的直觉和“品味”——你要知道哪些方向值得走，哪些数学结构是正确的，不只是因为计算结果符合，更因为它在深层意义上“感觉是真的”。

这种“品味”，目前没人知道该怎么训练。就像你可以把所有乐理知识都教给一个人，但你没法教他为什么贝多芬的某个和弦转换会让人起鸡皮疙瘩。而科学发现里的那种直觉，和这个是一回事。

那我们普通人该怎么理解这件事？

哈萨比斯给了我们一个清晰的坐标：现在的AI，大概处于图灵测试和诺贝尔图灵挑战之间，某些领域已经逼近诺贝尔级别的解题能力，但离“出题”还有很远。它是人类历史上目前最强大的解题工具，但“什么问题值得解”，依然是人类的活。

提问的能力、判断方向的能力、知道什么时候该推翻框架重新来过的能力——这些东西，目前还没有AI能代替你。

哈萨比斯，作为站在AI研发最前线的人，把AGI的标准定得这么高，不是“通过职业资格考试”，不是“能完成大多数白领工作”，而是“在1911年的知识基础上，能推导出广义相对论”，这本身就是一种清醒。

1911年的爱因斯坦，手里没有任何现成答案，只有一个让他辗转难眠的问题。四年后，他改写了人类对宇宙的理解。我不知道AI什么时候能做到这一点，但我知道，这个问题本身已经足够让人着迷了。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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