一場關于智能本質的學術論戰，正在科技界掀起波瀾。圖靈獎得主與諾貝爾獎得主就“人類智能是否具備通用性”展開激烈交鋒，這場爭論不僅吸引了全球科研人員的目光，更因科技界知名人士的參與而備受關注。

AI領域三位奠基人之一的圖靈獎得主Yann LeCun在近期訪談中拋出驚人觀點：所謂“通用智能”根本不存在，這個概念本質上是用來描述人類水平智能的偽命題。他指出，人類智能實則是高度專業化的產物——雖然在現實世界中擅長導航、社交等任務，但在國際象棋等領域表現平平，甚至不如某些動物。這種“專才”特性被誤認為通用性，源于人類認知的局限性。

這場爭論迅速獲得回應。諾貝爾獎得主、谷歌DeepMind首席執行官哈薩比斯直指對方混淆概念，強調“通用智能”與“全能智能”存在本質區別。他以大腦為例，認為這個已知宇宙中最復雜的系統具有驚人潛力：盡管受限于進化形成的生理結構，人類仍能創造國際象棋、現代科技乃至航空工程等成就。這種在有限資源下展現的創造力，恰恰證明了智能的通用本質。

兩位學者的分歧延伸至技術實現路徑。哈薩比斯提出智能的兩大核心標準：通用性與學習能力。他以1997年“深藍”戰勝國際象棋冠軍為例，指出專用系統的局限性——該程序連井字棋都無法應對。相比之下，人類大腦作為通用智能的唯一現存證明，其價值在于能夠處理跨領域任務。這位DeepMind掌門人透露，團隊正通過“預測-規劃-強化學習”三步法推進AGI（通用人工智能）研發，重點構建能夠理解物理世界因果關系的世界模型。

LeCun則從計算效率角度提出反駁。他承認理論上的圖靈完備性，但強調實際場景中人類智能受資源約束顯著。以視覺系統為例，視神經的百萬級神經纖維僅能處理極小比例的布爾函數，這種高度專業化的結構與“通用”相去甚遠。他援引愛因斯坦名言“世界可理解性令人驚嘆”，指出人類認知能力在浩瀚的可能性空間中僅占微小比例，所謂“通用”實則是認知局限產生的錯覺。

這場爭論意外引發科技名人圍觀。特斯拉創始人馬斯克公開支持哈薩比斯，簡短評論“Demis is right”引發網絡熱議。有分析指出，這種站隊或與兩人淵源有關——馬斯克不僅是DeepMind早期投資人，更與LeCun在AI發展路徑上長期存在分歧。這場學術爭論逐漸演變為科技圈的熱門話題，甚至衍生出專門討論板塊。

隨著爭論深入，核心矛盾逐漸聚焦于術語定義。LeCun最新回應承認用詞差異，但堅持人類智能的專業化本質。他通過兩個案例強化觀點：兩層神經網絡雖理論上能逼近任意函數，實際卻需要海量神經元；人類視覺系統面對100萬比特輸入時，可實現的函數比例趨近于零。這些論證試圖說明，智能系統的實際表現遠未達到理論上限。

技術實現層面的共識逐漸浮現。盡管對智能本質存在分歧，雙方均將世界模型視為AGI關鍵。LeCun即將創立的AMI Labs計劃聚焦認知框架研究，主張AI應直接理解世界狀態而非生成像素。哈薩比斯團隊則推出新版世界模型Genie 3，通過構建交互式虛擬環境探索物理規律。這種“框架派”與“模擬派”的技術分野，為AI發展提供了多元路徑。