谷歌DeepMind展望AGI：2030年将至，需Transformer级突破

谷歌DeepMind预测：2030年AGI将成现实，但需Transformer级核爆突破

在即将到来的2026年，AI将走向何方？最近，谷歌DeepMind CEO Hassabis在一场访谈中，对未来12个月的“关键趋势”做出重磅预测。

Hassabis强调了五大核心趋势——多模态融合、类人视觉智能、语言+视频深度融合、世界模型成为主流、智能体达到可靠应用水平。

他强调，我们应尽快扩展现有的AI系统，至少它们会成为最终AGI的“关键部件”。甚至，它可能会成为那个终极的AGI系统。不过，我们至少还需要1-2个像Transformer、AlphaGo这样的突破才可以。

八年前，谷歌Transformer问世，彻底改变了AI界。如今，谷歌另一个全新架构——Titans，在NeurIPS 2025亮相。它融合了“RNN极速响应+Transformer强大性能”，即便在200万token上下文中，召回率和准确率最高。

Hassabis认为，AGI可能是人类历史上最具颠覆性的时刻之一，如今它正在加速逼近。若要我给出一个时间，人类距离实现AGI仅剩下5到10年。

在谈及未来愿景时，Hassabis表示：“我一直以来的梦想是实现‘丰饶时代’的理想社会——一个人类面临的最大问题都已被解决的世界。”

然而，通往AGI的道路注定不会一帆风顺。Hassabis指出，恶人和错误使用AI的风险真实存在，甚至“灾难性后果”已开始显现。比如，对能源或供水系统的网络攻击。

Hassabis认为，最被低估的能力是Gemini能够“观看”视频并回答相关概念性问题。比如，曾询问Gemini电影《搏击俱乐部》中的一个场景：“打架前摘下了戒指，这个动作有什么象征意义？”Gemini回答，这代表主角脱离日常生活的象征。

Hassabis最核心的观点可能是AGI的实现路径问题。他认为，我们距离真正的AGI还有大约5到10年的时间。DeepMind对AGI的定义要求很高：要称得上“通用”，AI系统必须全面具备人类的所有认知能力。

几天前，NeurIPS大会上一场对谈中，谷歌首席科学家Jeff Dean和AI教父Hinton同框。关于LLM和研究路线，Hinton当场提出了一个尖锐的问题——谷歌是否后悔发表Transformer论文？Jeff Dean回应：“不后悔！这项研究对世界产生了重大的影响。”

几乎同一时间，谷歌放出了全新的架构Titans，成为Transformer的最强继任者！此外，还有一个全新的MIRAS框架。两者的结合，可以让 AI模型在运行过程中动态更新核心记忆。

众所周知，Transformer最大瓶颈在于上下文无限扩展会导致计算成本飙升。谷歌提出了新一代解决方案——Titans+MIRAS。

Titans：即时掌握新上下文

为此，Titans引入了一种全新的神经长期记忆模块。它拥有更强的表达能力，在不丢失关键信息的同时，总结海量内容。

MIRAS：统一视角，序列建模

MIRAS独到之处和实用价值在于，它看待AI建模的方式是把各种架构视为解决同一个核心问题的“不同手段”。

超越注意力

基于MIRAS，谷歌构建了三款独特的“无注意力”模型：YAAD、MONETA、MEMORA。这些模型在语言建模和常识推理任务中表现优异。

超长上下文处理能力

在BABILong基准测试中，Titans以更少的参数量表现优于包括GPT-4等超大型模型在内的所有基线模型。

未来展望

在架构层面，Titans+MIRAS补上了“记忆与持续学习”。而在多模态能力层面，Gemini显露“元认知”的边缘形态。也许，AGI正加速到来。