【財(cái)新網(wǎng)】當(dāng)?shù)貢r(shí)間11月10日，斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)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(yǔ)言模型（LLM）在內(nèi)的AI模型已經(jīng)將AI從實(shí)驗(yàn)室?guī)蛉祟?lèi)日常生活，為數(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(chǎng)景，以及類(lèi)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(jué)和空間認(rèn)知能力。

　　“視覺(jué)一直是人類(lèi)智能的基石，但它的力量源自更為根本的東西，”李飛飛寫(xiě)道。她指出，許多科學(xué)家認(rèn)為感知和行動(dòng)是驅(qū)動(dòng)智能進(jìn)化的核心回路，而空間智能在定義人類(lèi)與物理世界的互動(dòng)方式中扮演重要角色，例如新生兒在學(xué)會(huì)說(shuō)話(huà)前通過(guò)與周?chē)h(huán)境的玩耍、互動(dòng)來(lái)學(xué)習(xí)世界，這一過(guò)程僅憑直覺(jué)自動(dòng)完成，而這正是機(jī)器無(wú)法做到的。