AlphaGo系列战胜柯洁的几年后，普遍认为计算机围棋已经远远超过人类顶级棋手时，有美国的业余棋手发现某高水平计算机围棋的很多低级错误，可以稳定击败这种流派的计算机围棋。

这说明测试方法不对。需要更规范的测试方法。AlphaGo系列有不同的问题。

不过现在语言模型成了几十万亿美元的大问题。不想再把时间放在围棋上了。

我把计算机围棋、语言模型、人形机器人当作AI的初级、中级、高级测试方法。

围棋是在很小空间中的可定义game。在围棋上，AI至少可以取得重大突破。

语言模型不是game，跟世界模型有关，很多现象和计算无法定义。

李飞飞的World Labs只有特定的工作模型，没有真正的世界模型。

有人给我看Yann LeCun的AI架构图，我告诉他：里面的世界模型应该是复数，这会引发复杂的逻辑问题，包括逻辑学基本公理的问题。所以需要研究新的逻辑学。

Alexandr Wang他们用的手工标识方法也不对，会堵死语义的演化和发展。

但AI对人类仍是巨大挑战。前沿研究性大学的通识教育和GRE general的语言、逻辑、数学部分都急需变革，否则会落伍。

像骆远志这样根本不懂逻辑的人却能考高分，说明GRE不能准确反映实际水准。沙烨问了我的考分，所以我知道他考分不如骆远志。不过我说GRE考试不对，这可以让他松口气。