要理解太空人工智能，我们可以从卡尔达肖夫指数（Kardashev Scale）的角度思考：如果人类文明想要利用哪怕是太阳能量的百万分之一，就必须在深空部署太阳能人工智能卫星。

最近，DeepTech与高桥智隆进行了一场深度对话。高桥智隆认为，机器人有望替代智能手机成为个人信息终端。他始终坚信：机器人的终极价值并非实用，而是共享记忆、共享体验的情感共同体。我希望人们会觉得贵的机器人更好，因为人们会更友善地对待它们。

真正的内化，是在组织层面，不是在个人层面。当10个人一起工作的时候，用什么AI工具让大家的协作效率更高？当100个人共同去解决这个问题的时候，是不是有新的AI的方法帮助你更好地解决？再推广到整个集团公司，几万人，是不是有一个什么共同的Backbone支柱？

这类数据也可以不依赖自我博弈，而是由智能体以第一人称与世界互动直接生成，我称之为“经验”。观察婴儿与各种玩具玩耍的视频，我们会看到他所获取的数据，取决于他自己的一举一动。经验并不是含糊的概念，而是指这三项很具体的要素：观察、行动和奖励。

AGI包含两方面的含义。第一种含义是，找到一个通用的人工智能方法而不是应用系统，通过对其进行适当的参数设置（学习），构造出不同的应用系统，可以用它们分别去解决几乎所有类型的人工智能问题。

经济学有过测算，人类家务劳动未计入GDP，但占比高达四分之一，因此家庭机器人市场潜力巨大，甚至可能比工业场景，以及所有其他场景都要更大。

Brett直言：机器人不会只是协助人类，而是将取代人类在大多数劳动力场景中的角色。在他描绘的未来图景中，GDP将由合成智能推动增长...在这期对谈中，OpenAI社区负责人Logan Kilpatrick对话Figure AI创始人Brett Adcock.

这是我们对浏览器的终极愿景：它将像操作系统一样，常驻后台，不断运行各种“认知进程”。就像没有Google就无法支撑Chrome；你也不能没有Perplexity就造出Comet。Aravind Srinivas：我本人还没试用过Dia，但看过一些用户反馈。我觉得他们在视觉体验和前端交互上确实有不少创意。

AI最初代表"人工智能"，这有误导性，因为它不再是人工的了。我更喜欢将AI视为"陌生智能"——不是来自外太空，而是指它是非有机的。它真的会思考，采取目标，发展我们从未想过的策略，就像AlphaGo在围棋比赛中展示的那样。

以前搜信息去百度，搜商品去淘宝，搜旅行信息去小红书。但大模型有机会统一需求入口。它有可能变成微软提的“超级助手”或者“超级入口”。OpenAI o1诞生时，我就认为它是大模型重要的分水岭。它从过去一味堆参数、堆数据转变到形成思维链。思维链的推理能力强于大部分人类。

这些机器人基本上只是自动装置。但是，让我们考虑另一个任务，比如驾驶车辆。自动驾驶汽车或者带有驾驶员辅助系统的车辆，也是一种机器人。然而，我们目前还没有像人类驾驶员一样可靠的自动驾驶汽车。

大概是在2016年或2017年，我第一次开始真正相信，或者至少确认了自己对“scaling hypothesis（规模假设）”的信念。当时Ilya对我说的很重要的一句话：你需要明白的是，这些模型就是想学习，它们就是想学习。这句话非常经典，让人豁然开朗。