

בחסות
香港大学计算与数据科学学院院长,看 35 亿年智能史。欲知未来,先知过去。
这期是《晚点聊》的一个新系列 「LongContext」“长语境”的第 1 期。
封面:马毅上周五(3 月 14 日)在北大做分享(刚好是 π 日)
类似于现在的大模型需要 LongContext,我们去学习智能,也需要一个更全面的历史语境,让我们能在新东西不断涌现的此刻,找到一个更稳定的坐标。
在这个系列的开端,我邀请了香港大学计算与数据科学学院院长,马毅教授,来与我们聊智能和机器智能的历史。
马毅本科毕业于清华大学,2000 年在加州伯克利大学获得博士学位,先后任职于伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)、微软亚研院、上海科技大学、伯克利大学和香港大学,是人工智能和计算机视觉领域的全球知名学者。
最近 5 年,马毅自己关心的课题之一,就是智能的历史。为了在港大推动面向所有学科本科生的 AI 通识教育,他也在撰写教材、设计课程,对智能的发展做了更全面和深入浅出的整理。
马毅对智能有一些“少数派”的理解,比如本系列的名称「LongContext」——当作为一个技术概念时,马老师认为与其一味追逐预训练模式下的更长 LongContext,更好的方法是找到一种机制,能让智能系统有闭环的、长久的、不会遗忘的记忆。这些理解本身与他对智能史的梳理和认知有关。
智能是如何在地球上诞生的?马毅认为,生命就是智能的载体:从 DNA 出现,到神经系统诞生和寒武纪物种大爆发,再到人类的语言与数学的诞生,智能有不同的表现形式,但不变的是,智能都是在学习外部世界的知识与规律,从而进行预测,使知识可以为我所用。智能是在寻找规律并利用规律,是一个对抗宇宙熵增的过程。
从智能的历史,我们进一步聊了机器智能的历史:大部分人会把 1956 年的达特茅斯会议视为人工智能的开端,而马毅认为,对机器智能的研究,要追溯到 1940 年代的维纳的控制论、香农的信息论等更早的源头。从那时到现在的 80 多年里,机器智能发展几经起伏。马毅也分享了自己亲历的部分变化:比如他刚博士毕业时,找不到对口方向的教职;他现在被引用最多的成果,一度没有任何会议接受。
马毅也分享了一个研究者的技术品味如何形成?“品味”不仅是一种认知,也是认知被挑战时能继续坚持的自信。马毅的 taste,使他进入了一个目前在 AI 工业界眼中并不那么主流的方向:白盒大模型,和能实现“闭环、反馈、纠错”的机器智能。这两个方向在我们去年与马老师的访谈中有更详细的展开,具体内容可见《晚点聊》第 71 期节目。为加速这些方向的探索,马毅也创立了一家公司“忆生科技”。
本期涉及的人物、理论、技术成果、术语,见 Shownotes 文末附录。
本期嘉宾:
马毅,香港大学计算与数据科学学院院长
时间线:
00:13 开场总结 & LongContext 系列说明
智能的历史
04:58 DNA、神经系统、语言、数学,智能有四种机制;知识本身不是智能,而是智能活动的结果
19:06 大模型在四种机制中的阶段——类似靠 DNA 物竞天择的强化学习
24:53 智能在宇宙中诞生,也许是偶然中的必然;宇宙熵增(越来越混乱、随机),终有一天会无规律可学
机器智能的历史
29:02 AI 的起点不是达特茅斯会议
39:55 80 年机器智能史中的“闪耀时刻”
46:57 神经网络的起伏,本质是机制不明确,一些成果靠经验性试错
56:51 Open o1 和 DeepSeek-R1,它们真的在做“推理”吗?
01:08:06 “DeepSeek”们的出现,是一个 where and when 的问题,不是 if or not 的问题
技术 taste 的形成
01:11:21 探索未知的勇气和特立独行+严谨的学术培养
01:14:24 “做数学家,第一条是把自己训练成世界上最难说服的人”
01:18:53 在伯克利读博士时的氛围:自由跨组,学生互助
01:24:16 品味被挑战的时刻:现在被引用最多的成果,一度没有任何会议接收
01:27:58 没有接受系统教育的企业家、从业者,如何形成技术 taste?
港大 AI 通识教育实践
01:35:12 减少一门英语课,所有本科生增加一门 AI literacy:教授历史、技术概念、伦理;重要的是思维训练,而不是结论本身
01:45:50 机器降临派 or 人类堡垒派?——智能共存
白盒与闭环反馈纠错
01:52:15 闭环系统才能适应开放世界,具身是应用场景
01:54:05 VLA 端到端不一定是具身智能正确的解法,至少不是最高效的解法;人脑其实是一个并行结构
01:59:50 公司的意义,与学校要做的事形成互补
02:11:28 “我从不说 AGI”,不要笼统地理解智能
02:13:05 “焦虑就是来自不懂”,当 AI 的黑盒被利用,“迷信是这么产生的,权力也是这么产生的”
02:15:09 本期「连点成线」
相关链接:
晚点聊71:“如果相信只靠 Scailng Laws 就能实现 AGI,你该改行了”,与香港大学马毅聊智能
对话香港大学马毅:“如果相信只靠 Scaling Laws 就能实现 AGI,你该改行了”
晚点聊106:与真格戴雨森长聊Agent:各行各业都会遭遇“李世石时刻”,Attention is not all you need
晚点聊103:用 Attention 串起大模型优化史,详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进
晚点聊101:与王小川聊AIX医疗:通向“生命科学的数学原理”
附录:
诺伯特·维纳:控制论创始人,奠定AI与自动化理论基础。
图灵:计算机科学之父,提出图灵机与图灵测试,奠定AI理论基础。
冯·诺依曼架构:计算机体系结构基础,由冯·诺依曼于1945年提出,沿用至今。
达特茅斯会议:1956 年由麦卡锡、明斯基等人发起,首次定义“人工智能”。
Perceptron:感知机,Frank Rosenblatt于1957年提出的早期神经网络模型。
Yann Lecun:卷积神经网络先驱,2018年图灵奖得主,Meta首席AI科学家。
Geoffrey Hinton:深度学习先驱,反向传播算法(Back Propagation)联合提出者,2018年图灵奖得主。
李飞飞:斯坦福大学教授,ImageNet数据集发起人,推动计算机视觉发展。
卷积神经网络(CNN):Yann LeCun于1980年代末提出的深度学习模型,专用于图像识别。
AlexNet:2012年ImageNet竞赛冠军模型,由Hinton团队提出,推动深度学习复兴。
ResNet:微软2015年提出的残差网络,解决深层网络梯度消失问题。
VGG:牛津大学2014年提出的深度卷积网络,以结构简单高效著称。
ImageNet:李飞飞团队2009年发起的图像数据集,推动AI算法发展。
李泽湘:机器人技术专家,马毅在伯克利博士期间的师兄;他们的导师是 Shankar Sastry。
陶哲轩:数学家,研究涵盖机器学习理论,推动AI与数学交叉领域发展。
SFT Memorizes, RL Generalizes:(港大、UC Berkely、Google DeepMind、NYU 2025 年合作发表的论文),是本期中讨论提升模型推理时,SFT(监督微调)和 RL(强化学习)的相关但不同角色的那篇论文。
监督微调(Supervised Fine Tuning):基于标注数据调整预训练模型,适配特定任务。
强化学习(Reinforcement Learning):通过奖励机制优化策略,适用于动态决策任务。
伯克利 BAIR:加州大学伯克利分校人工智能研究所,成立于2016年,聚焦机器人、强化学习等前沿领域。
VLA:Vision-Language-Action Model 视觉-语言-动作模型,Google DeepMind 2023 年提出的一种让智能体在物理或数字环境中执行复杂任务的模型,应用于机器人、自动驾驶等领域
播客中提到的两位遭遇学生生涯挫折的诺贝尔奖得住:一位是 2024 年生理学或医学奖得主 Victor Ambros,曾未能获得哈佛大学终身教职;一位是 2023 年生理学或医学奖得主 Katalin Karikó,曾被宾夕法尼亚大学降级降薪。
剪辑制作:Nick
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121 פרקים
香港大学计算与数据科学学院院长,看 35 亿年智能史。欲知未来,先知过去。
这期是《晚点聊》的一个新系列 「LongContext」“长语境”的第 1 期。
封面:马毅上周五(3 月 14 日)在北大做分享(刚好是 π 日)
类似于现在的大模型需要 LongContext,我们去学习智能,也需要一个更全面的历史语境,让我们能在新东西不断涌现的此刻,找到一个更稳定的坐标。
在这个系列的开端,我邀请了香港大学计算与数据科学学院院长,马毅教授,来与我们聊智能和机器智能的历史。
马毅本科毕业于清华大学,2000 年在加州伯克利大学获得博士学位,先后任职于伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)、微软亚研院、上海科技大学、伯克利大学和香港大学,是人工智能和计算机视觉领域的全球知名学者。
最近 5 年,马毅自己关心的课题之一,就是智能的历史。为了在港大推动面向所有学科本科生的 AI 通识教育,他也在撰写教材、设计课程,对智能的发展做了更全面和深入浅出的整理。
马毅对智能有一些“少数派”的理解,比如本系列的名称「LongContext」——当作为一个技术概念时,马老师认为与其一味追逐预训练模式下的更长 LongContext,更好的方法是找到一种机制,能让智能系统有闭环的、长久的、不会遗忘的记忆。这些理解本身与他对智能史的梳理和认知有关。
智能是如何在地球上诞生的?马毅认为,生命就是智能的载体:从 DNA 出现,到神经系统诞生和寒武纪物种大爆发,再到人类的语言与数学的诞生,智能有不同的表现形式,但不变的是,智能都是在学习外部世界的知识与规律,从而进行预测,使知识可以为我所用。智能是在寻找规律并利用规律,是一个对抗宇宙熵增的过程。
从智能的历史,我们进一步聊了机器智能的历史:大部分人会把 1956 年的达特茅斯会议视为人工智能的开端,而马毅认为,对机器智能的研究,要追溯到 1940 年代的维纳的控制论、香农的信息论等更早的源头。从那时到现在的 80 多年里,机器智能发展几经起伏。马毅也分享了自己亲历的部分变化:比如他刚博士毕业时,找不到对口方向的教职;他现在被引用最多的成果,一度没有任何会议接受。
马毅也分享了一个研究者的技术品味如何形成?“品味”不仅是一种认知,也是认知被挑战时能继续坚持的自信。马毅的 taste,使他进入了一个目前在 AI 工业界眼中并不那么主流的方向:白盒大模型,和能实现“闭环、反馈、纠错”的机器智能。这两个方向在我们去年与马老师的访谈中有更详细的展开,具体内容可见《晚点聊》第 71 期节目。为加速这些方向的探索,马毅也创立了一家公司“忆生科技”。
本期涉及的人物、理论、技术成果、术语,见 Shownotes 文末附录。
本期嘉宾:
马毅,香港大学计算与数据科学学院院长
时间线:
00:13 开场总结 & LongContext 系列说明
智能的历史
04:58 DNA、神经系统、语言、数学,智能有四种机制;知识本身不是智能,而是智能活动的结果
19:06 大模型在四种机制中的阶段——类似靠 DNA 物竞天择的强化学习
24:53 智能在宇宙中诞生,也许是偶然中的必然;宇宙熵增(越来越混乱、随机),终有一天会无规律可学
机器智能的历史
29:02 AI 的起点不是达特茅斯会议
39:55 80 年机器智能史中的“闪耀时刻”
46:57 神经网络的起伏,本质是机制不明确,一些成果靠经验性试错
56:51 Open o1 和 DeepSeek-R1,它们真的在做“推理”吗?
01:08:06 “DeepSeek”们的出现,是一个 where and when 的问题,不是 if or not 的问题
技术 taste 的形成
01:11:21 探索未知的勇气和特立独行+严谨的学术培养
01:14:24 “做数学家,第一条是把自己训练成世界上最难说服的人”
01:18:53 在伯克利读博士时的氛围:自由跨组,学生互助
01:24:16 品味被挑战的时刻:现在被引用最多的成果,一度没有任何会议接收
01:27:58 没有接受系统教育的企业家、从业者,如何形成技术 taste?
港大 AI 通识教育实践
01:35:12 减少一门英语课,所有本科生增加一门 AI literacy:教授历史、技术概念、伦理;重要的是思维训练,而不是结论本身
01:45:50 机器降临派 or 人类堡垒派?——智能共存
白盒与闭环反馈纠错
01:52:15 闭环系统才能适应开放世界,具身是应用场景
01:54:05 VLA 端到端不一定是具身智能正确的解法,至少不是最高效的解法;人脑其实是一个并行结构
01:59:50 公司的意义,与学校要做的事形成互补
02:11:28 “我从不说 AGI”,不要笼统地理解智能
02:13:05 “焦虑就是来自不懂”,当 AI 的黑盒被利用,“迷信是这么产生的,权力也是这么产生的”
02:15:09 本期「连点成线」
相关链接:
晚点聊71:“如果相信只靠 Scailng Laws 就能实现 AGI,你该改行了”,与香港大学马毅聊智能
对话香港大学马毅:“如果相信只靠 Scaling Laws 就能实现 AGI,你该改行了”
晚点聊106:与真格戴雨森长聊Agent:各行各业都会遭遇“李世石时刻”,Attention is not all you need
晚点聊103:用 Attention 串起大模型优化史,详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进
晚点聊101:与王小川聊AIX医疗:通向“生命科学的数学原理”
附录:
诺伯特·维纳:控制论创始人,奠定AI与自动化理论基础。
图灵:计算机科学之父,提出图灵机与图灵测试,奠定AI理论基础。
冯·诺依曼架构:计算机体系结构基础,由冯·诺依曼于1945年提出,沿用至今。
达特茅斯会议:1956 年由麦卡锡、明斯基等人发起,首次定义“人工智能”。
Perceptron:感知机,Frank Rosenblatt于1957年提出的早期神经网络模型。
Yann Lecun:卷积神经网络先驱,2018年图灵奖得主,Meta首席AI科学家。
Geoffrey Hinton:深度学习先驱,反向传播算法(Back Propagation)联合提出者,2018年图灵奖得主。
李飞飞:斯坦福大学教授,ImageNet数据集发起人,推动计算机视觉发展。
卷积神经网络(CNN):Yann LeCun于1980年代末提出的深度学习模型,专用于图像识别。
AlexNet:2012年ImageNet竞赛冠军模型,由Hinton团队提出,推动深度学习复兴。
ResNet:微软2015年提出的残差网络,解决深层网络梯度消失问题。
VGG:牛津大学2014年提出的深度卷积网络,以结构简单高效著称。
ImageNet:李飞飞团队2009年发起的图像数据集,推动AI算法发展。
李泽湘:机器人技术专家,马毅在伯克利博士期间的师兄;他们的导师是 Shankar Sastry。
陶哲轩:数学家,研究涵盖机器学习理论,推动AI与数学交叉领域发展。
SFT Memorizes, RL Generalizes:(港大、UC Berkely、Google DeepMind、NYU 2025 年合作发表的论文),是本期中讨论提升模型推理时,SFT(监督微调)和 RL(强化学习)的相关但不同角色的那篇论文。
监督微调(Supervised Fine Tuning):基于标注数据调整预训练模型,适配特定任务。
强化学习(Reinforcement Learning):通过奖励机制优化策略,适用于动态决策任务。
伯克利 BAIR:加州大学伯克利分校人工智能研究所,成立于2016年,聚焦机器人、强化学习等前沿领域。
VLA:Vision-Language-Action Model 视觉-语言-动作模型,Google DeepMind 2023 年提出的一种让智能体在物理或数字环境中执行复杂任务的模型,应用于机器人、自动驾驶等领域
播客中提到的两位遭遇学生生涯挫折的诺贝尔奖得住:一位是 2024 年生理学或医学奖得主 Victor Ambros,曾未能获得哈佛大学终身教职;一位是 2023 年生理学或医学奖得主 Katalin Karikó,曾被宾夕法尼亚大学降级降薪。
剪辑制作:Nick
☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦!☆
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