Blaise Agüera y Arcas
Google 副總裁暨 Fellow
關於
Blaise Agüera y Arcas 是 Google 副總裁兼 Fellow，帶領多個 AI 與機器智慧團隊。他早年在 Microsoft 創建了 Photosynth，並擔任傑出工程師。在 Google，他主導了裝置端機器學習、聯邦學習（保護隱私的分散式機器學習）以及大型語言模型等領域的工作。他以跨學科視野著稱，將 AI 與神經科學、藝術及社會系統相互連結。
主要貢獻
- 在 Microsoft 創造 Photosynth，將大量照片集合轉化為可瀏覽的重建空間環境
- 協助設計 Bing Maps 與 Bing Mobile，形塑大規模視覺資料如何成為日常導航基礎設施
- 在 Google 協助推動裝置端與隱私保護機器學習，包括與 federated learning 相關的工作
- 其寫作與研究橫跨 AI、神經科學、演化與創造力，拒絕把智能窄化為純工程問題
- 在機器創造力與可能的機器意識成為主流 AI 議題前，就已公開探索這些問題
- 其推測性開放態度很有價值，但批評者也可能認為其哲學推進快過證據所能支持的速度
影片與訪談
Blaise Agüera y Arcas | What is Intelligence? | Long Now Talks
Long Now Foundation talk exploring the nature of intelligence
View Details
How computers are learning to be creative | Blaise Agüera y Arcas
TED Talk on neural networks and machine creativity
View Details
We Merged With Machines a Long Time Ago | Google's Blaise Agüera y Arcas & Physicist Carlo Rovelli
Berggruen "Futurology" dialogue in which Blaise Agüera y Arcas makes the case to physicist Carlo Rovelli that artificial general intelligence has already arrived — tracing intelligence back to modeling others and cooperating to survive, and arguing the human–machine merger is not coming but is how we got here.
View Details思想連結
Emily Bender
觀點交鋒Computational Linguist
2021 年 12 月，Agüera y Arcas 發表〈Do large language models understand us?〉，主張在任何可證偽的意義上，統計確實構成理解；隔年一月，Bender 逐點反駁，既否定這個主張，也否定他把語言模型類比為盲人與盲聾人士的做法。這正是她的章魚測試在抽象層次演練過的那場爭論，落到了現實：一方認為意義必須在文本之外接地，另一方認為理解本來就是關係性的，否認模型理解只是雙重標準。本站的問題〈LLM 真的理解嗎？〉同時收著他們兩人的切法。
medium.com · medium.com · aclanthology.org
Gary Marcus
觀點交鋒認知科學家、AI 批評者與作家
2023 年 10 月，Agüera y Arcas 與 Peter Norvig 在《Noema》上主張通用人工智慧已經到來，理由是前沿模型能勝任它們從未被訓練過的任務。一週後，Marcus 與 Ernest Davis 撰文回應，稱之為一場史詩級的移動球門，並列舉出模型至今仍做不到的純語言任務。這場分歧與其說是關於能力，不如說是關於誰有資格設定門檻——這也是為什麼「AGI 來了嗎」總是塌陷成「你說的那個詞到底是什麼意思」。
garymarcus.substack.com · noemamag.com
Joscha Bach
思想同道AI 研究員與認知科學家
本圖譜中最願意把機器意識當成一個工程上可處理之問題的兩位技術人——而且他們是各自獨立抵達的：Bach 經由認知架構與他的機器意識假說，Agüera y Arcas 經由 Google 的大型模型與計算功能主義。兩人共享本站〈LLM 可能有意識嗎？〉的視角，答案都是：原則上，為什麼不行。
