【財新網(wǎng)】當(dāng)?shù)貢r間11月10日，斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系講席教授、知名AI學(xué)者李飛飛撰文指出，盡管包括大語言模型（LLM）在內(nèi)的AI模型已經(jīng)將AI從實驗室?guī)蛉祟惾粘Ｉ睿瑸閿?shù)十億人創(chuàng)造提高效率的工具，但在疾病管理、新材料發(fā)現(xiàn)等科研場景，以及類似需要真正理解物理世界的AI能力仍然遙不可及，核心能力差距還是AI的視覺和空間認(rèn)知能力。

　　“視覺一直是人類智能的基石，但它的力量源自更為根本的東西，”李飛飛寫道。她指出，許多科學(xué)家認(rèn)為感知和行動是驅(qū)動智能進化的核心回路，而空間智能在定義人類與物理世界的互動方式中扮演重要角色，例如新生兒在學(xué)會說話前通過與周圍環(huán)境的玩耍、互動來學(xué)習(xí)世界，這一過程僅憑直覺自動完成，而這正是機器無法做到的。