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Joel Hellermark：我认为真正令人着迷的是，我们几乎能够从语言中去获得所有信息，建构世界模型。之前您也提到了要教这些模型基础的物理知识，如果这些模型是多模态的，或许在使用中就可以推导出这些物理定律，那我们还有必要去教这些基础知识吗？

黄仁勋：几乎所有的东西都能用文字描述，物理学、牛顿定律这些都已经用文字描述过了，你可以想象我们可以通过世界上的词汇库来学习几乎所有的物理学知识。如果你从来没见过红色，那你很难想象红色意味着什么，但是，如果有足够多的诗歌来描述红苹果的美丽，用红色来表达爱心或者其他东西时，我不会感到惊讶。

把所有这些单词连接起来，通过比较你就能感受到，" 哦，这一定是红色的。" 你能够在没有亲眼见过的情况下能了解到这一点。如果你没有能力将所有这些不同的事物结合起来，你就永远不会理解事物之间的微妙之处和细微差别。现在我认为教人工智能物理是可能的，但如果你想预测物理定律，想把人工智能建立在物理基础上，这与今天使用强化学习人类反馈来建立大语言模型没有什么不同。

在未来，你会使用强化学习物理反馈来建立大模型。通过某种物理模拟来表达，而不是由人类来实现。我们创建了这个名为 Omniverse 的系统，它遵循物理定律，这样我们就可以为 Omniverse 提供本质上是实体机器人的数字孪生。该具体的语言模型将通过 Omniverse 获得强化学习物理反馈、模拟物理反馈，数字孪生反馈。所以我确认某些类型的机器人需要以物理事实为基础。你想要以道德真理为基础，这就是人性。这两者应该对齐，帮助我们创建更安全的聊天机器人。

Joel Hellermark：你觉得我们目前 AI 发展的瓶颈在哪里，我们是在现有的模型基础上去改进，还是需要彻底地突破？

黄仁勋：首先，我不太清楚它背后的科学原理，但直觉告诉我，我们的很多应用规则，要么是后天习得的，要么是直接表达出来的。在公司或者社会里，许多原则和规则是通过简单的语言来表达的，不需要人学习，比如 " 你不能杀人 " 这并不是我们学会的，是被赋予的，不能违背。很多规则无需学习即可表达出来。我认为某种形式的符号推理可以增强这些已有学习模型。

我不知道这背后的科学原理是什么，但我们的确通过强化学习、经验学习来增强我们的智力。

Joel Hellermark：随着时间的推移，如果人工智能达到了一定的数量级，远远超过了人类的智慧，那这个时候人类应该处于什么位置，还能发挥什么作用？

黄仁勋：我不知道，但是我周围的确有人在某些技能方面比我聪明好几倍，但我和他们共处并没有什么困难。我已经生活在一个被超级智能所包围的环境中，他们能够做一些我无法想象的事。但不知为何，我也能和他们和谐相处。随着时间的推移，我们已提升了很多，我们已经将非常重要的人力资源商品化，也能通过耕种使食物的捕猎民主化，不需要被强制追着食物跑，不再被食物追赶。然后，我们实现权利行使民主化，即使是弱小的人也能在这个世界活得很好。再后来，我们实现了能源获取的民主化，社会生产力得以提高。现在，我认为我们正在实现信息生产的民主化。

那些拥有深厚专业知识的或者对世界有着探索激情的人，仍然会提供更大的价值。

在过去 40 年的职业生涯中，依然存在相当一部分人没有学会如何使用计算机。你在十几岁的时候可能就开始学习计算机编程了，但对世界上绝大多数人来说，他们不知道 Python、Pascal、Fortran、C++ 或 Java。他们不知道如何进行计算机编程。现在有了 ChatGPT，可以使用人类的语言进行编程。

我们第一次实现了编程的民主化，我相信这将赋予数十亿人权利，利用计算机去创造更多价值，我也希望 AI 的发展能弥合现有的数字鸿沟。

02 AI 能做什么

Joel Hellermark：人工智能在应用层面，你最感兴趣的是什么？

黄仁勋：我把它归类为三件事。第一件事就是人工智能可以做什么？它们可以增强、改变我们所做的工作，比如现在我们设计芯片的方式已经完全改变了。

二是，人工智能现在可以让我们做哪些事情，让我们的产品与众不同？它不仅彻底改变了我们设计产品的方式，也彻底改变了我们制造的产品。例如，世界上有很多游戏玩家，用过去构建显卡的方式，设计可编程着色器，我们推出了一款出色的处理器和出色的编译器，并将它们与游戏等集成在一起。但现在你甚至无法单独运送 GeForce，因为有一台超级计算机在后面学习如何预测混合丢失的像素。就像玩拼图游戏一样，你给出一块，然后应该猜出其它 16 块。所以我们教人工智能，我们在后台有一台超级计算机，只是学习如何做到这一点，并改进算法，每当我们改进算法时我们都会下载它。现在，我们使用人工智能不仅革新了我们设计 GPU 的方式，而且还改变了 GPU 生成图像的方式。因此，它帮助我们创造了更节能的处理器，其功能超过了 " 摩尔定律 " 的预测。