导语
由 Doug Burger（微软研究院技术研究员兼企业副总裁）、Subutai Ahmad（Numenta 首席技术官）和 Nicolo Fusi（微软研究院副总裁兼杰出科学家）共同呈现。技术进步的速度如此之快，以至于我们很难定义我们正在为之努力的明天。在《未来形态》系列播客中，微软研究院的领导者 Doug Burger 与跨学科专家们一同探讨了技术专家、政策制定者、企业决策者及其他相关方今天面临的最棘手的人工智能问题。目标是增进共同理解，以构建一个人工智能转型能带来净积极效应的未来。
在本系列的第一期节目中，Doug Burger 邀请了微软研究院的 Nicolò Fusi 和 Numenta 的 Subutai Ahmad，共同探讨当今的人工智能系统是否真正具有智能。他们将基于 Transformer 的大型语言模型（LLM）与人脑的分布式、持续学习架构进行比较，深入探讨效率、表征和感觉-运动基础等方面的差异。讨论还触及了智能的真正含义，当前模型在哪些方面表现出色或不足，以及未来的 AI 系统需要具备哪些能力才能弥合与人类智能之间的差距。
我是 Doug Burger，这是微软研究院播客《未来形态》系列。在本系列中，我们将深入探索人工智能能力的尖端，挖掘其根本原理，真正理解它们，并思考这些能力将如何改变世界——无论好坏。
核心信息
在今天的播客中，我请来了两位人工智能研究专家：Nicolò Fusi，他是数字、基于 Transformer 的大型语言模型架构和学习领域的专家；Subutai Ahmad，他是生物学架构，特别是人脑领域的专家。我们要讨论的问题是：机器是否具有智能？
我的意思是，数字智能，也就是大型语言模型，是否走在超越人类的道路上？还是说，它们的架构如此根本不同，以至于一种擅长做一套事情，另一种则擅长做另一套截然不同的事情？因此，我们将辩论数字实现和生物学实现中的智能架构，因为这个问题的答案，我认为，将真正决定未来形态。
首先，我想请我的两位嘉宾做个自我介绍。简单谈谈你们的背景以及目前在人工智能领域（在可以透露的范围内）的研发工作。Nicolò，可以请你先开始吗？
更多细节
Nicolo Fusi：是的，谢谢 Doug，感谢你能邀请我来到这里。这非常有趣。我是 Nicolò Fusi，微软研究院（MSR）的研究员。所以 Doug 是我的老板，我会在播客里表现得非常好。（笑）
言归正传，我的背景主要在贝叶斯非参数领域。我最初学习的是高斯过程之类的东西。同样，我也可以说，在计算生物学领域，因为我发现它在 AI 技术的应用方面是最有趣的领域之一。而且，这在我整个职业生涯中都保持着。和几乎所有人一样，我最终从核方法和贝叶斯非参数领域转向，开始更多地研究语言模型、Transformer 模型，特别关注信息论以及信息论在生成模型中的联系。这也是我今天主要从事的工作之一，除了管理那些比我工作更有趣的人的研究。（笑）
Doug Burger： Nicolò，我必须在这里插一句，你这番话引起了我的注意。
