108: 与马毅聊智能史:“DNA是最早的大模型”，智能的本质是减熵

马毅教授从智能起源与演化视角切入，提出生命是智能的载体，DNA作为最早的大模型，通过遗传知识编码实现物种进化。寒武纪生命大爆发标志着神经系统与个体记忆的形成，生物通过闭环反馈纠错机制实现环境适应，这一过程与智能本质的减熵特性密切相关。
机器智能的历史可追溯至1940年代的控制论与信息论，维纳提出的闭环系统理论为现代AI奠定基础。当前大模型仍处于依赖预训练的阶段，缺乏生物智能的自主纠错能力。马毅主张发展白盒大模型和闭环反馈系统，强调技术品味形成需结合认知沉淀与挑战性验证。
智能演化呈现知识载体的多样性：DNA编码、神经系统记忆、语言数学符号分别对应不同阶段的智能形态。人类通过通识教育传递跨学科知识，而AI教育需融合抽象规律与具象实践。马毅指出，当前AI仍处于单细胞生物般的试错阶段，需突破强化学习范式，探索更接近自然智能的优化机制。
研究历程揭示了技术发展的非线性规律，神经网络从冷遇到显学的转变印证了经验试错与资源投入的双重作用。马毅认为，学界应聚焦原理性突破，而工业界需承担试错成本，两者协同推动机器智能向自主纠错的更高阶段演进。