山東
驚人預判
德米斯·哈薩比斯，身為諾貝爾獎得主以及谷歌DeepMind首席執行官，提出了令人震撼的觀點，即理解人工智能系統會成為一門獨立的科學學科。他在2026年明確宣稱，所構建的AI其復雜程度將會和人類大腦不相上下。
復雜AI難理解
當前最為先進的那批大語言模型，有著數量達到數千億的參數，這些模型進行運作的方式就連構建它們的人都沒辦法做到完整地闡釋，能夠解釋清楚AI內在運作機制的迫切性，從MIT《技術評論》把“機制可解釋性”列為2026年度榜單的關鍵方向這件事就能充分看出來。
機構深入研究
Anthropic是專門致力于機制可解釋性研究的機構，把它列為核心重點優先級，團隊發布了一系列的論文，嘗試去追蹤大型語言模型內部的“思維路徑”，描繪神經回路的圖譜情況，觀察知識存儲的狀況。
時代性轉變
有這樣一種情況，人類首次發展出了一種科學方法論，這種方法論是需要去理解所制造出來的事物的。就好比顯微鏡的出現催生了微生物學一樣，現在，對于“觀察AI內部”而言，需要一種新的工具，并且這種工具正在從零開始被發明出來。
模擬改變社科
哈薩比斯還提出了更為宏大的構想，人工智能驅動的超精密模擬能夠使得經濟學、社會學獲得接近于物理的嚴謹性，因為社會科學很難進行重復實驗，然而人工智能模擬提供了“重復”的可能性。
愿景與實踐
Simile這家初創公司，專心致力于搭建社會模擬平臺，此平臺用于模擬人類群體的行為。AlphaFold取得的成功，使得哈薩比斯滿懷信心，他覺得AI一方面作為被研究的對象，另一方面作為研究的工具，這兩件事情的基礎設施當下都正處于建設之中。
各位認為，哈薩比斯所秉持的科學方面的愿景，能夠達成嗎，快點來到評論區域，去分享你個人的觀點，可不要忘記對本文進行點贊以及分享呀！
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