Sakana AI 顾问 Schmidhuber 访谈：LLM 擅长解题，做不了现实世界里的物理 AI
Schmidhuber 在日经访谈里说现在这些 LLM 只懂屏幕里的世界，物理 AI 要人类级智能 2 年内到不了，跟不少押注具身智能的人唱反调。他还给了日本德国靠物理 AI 翻盘的思路，做机器人的、评估投资节奏的都值得看看原文怎么说。
Sakana AI 首席科学顾问 Jürgen Schmidhuber 接受《日本经济新闻》及 NIKKEI Digital Governance 采访，指出当前 LLM 从网络数据学习、擅长解答给定问题，但运作良好的 AI 都只停留在“屏幕另一侧”，做不了现实世界的任务。他以婴儿为例：人类并非下载数据长大，而是自己设计实验、通过物体坠落理解物理规律，在生成服务器上尚不存在的数据过程中构建世界模型。他判断 Physical AI 的发展被高估，物理领域内达到人类水平的智能“2 年以内”不会实现。
Schmidhuber 认为，能否造出哪怕不够聪明、但能学会操作各种机器和工具的通用机器人，是 Physical AI 的关键命题。他还提到福岛邦彦等先驱曾诞生于日本，日本与德国要重新展现存在感，突破口也在 Physical AI。
在 AI 安全方面，他担忧的是人类之间的利益冲突被带入 AI，各国和企业目标不一致，导致在全球层面制定有意义的规则非常困难。这篇访谈呈现了现代 AI 奠基者之一对 LLM 之后技术路线的判断，与当前普遍乐观的具身智能时间表形成明显反差，对评估机器人与具身智能赛道节奏的开发者和企业投资决策有参考价值。
日本経済新聞およびNIKKEI Digital Governanceに、Sakana AIのChief Scientific Advisorを務めるユルゲン・シュミットフーバー教授のインタビューが掲載されました。
「チェスで世界一になっても、配管工の仕事はできない」
現在のLLMはウェブ上の膨大なデータから学習し、与えられた問いを解くこと には長けています。しかし、人間の赤ちゃんはデータをダウンロードして育つわけではありません。自ら実験を考え、モノを落として物理法則を知り、まだ世界のどのサーバーにも保存されていないデータを自ら生み出しながら世界モデルを築いていきます。
世界モデル研究の先駆者であるユルゲン（@SchmidhuberAI）は、いまうまく機能しているAIは「画面の向こう側」にあるものだけだと指摘します。現実世界で動くPhysical AIには、世界を理解し習得するための新しいデータが必要です。
福島邦彦氏らの先駆者を生んだ日本やドイツが再び存在感を示すカギも、このPhysical AIにあると語ります。圧倒的に賢くなくても、あらゆる機械や道具の操作を学べる汎用ロボットをつくれるかが問われます。一方で、誰もAIの可能性を語らなかった時代からその到来を予見してきたユルゲンは、今度は逆に、Physical AIの進展は早く見積もられ過ぎており、物理的な領域で人類並みの知能が「2年以内」に実現することはないだろうと見立てます。
AIの安全性について、ユルゲンが懸念として挙げるのは、人間同士の利害対立がAIに持ち込まれることです。各国や企業の目標が一致しない中で、世界レベルで意味のあるルールをつくる難しさも指摘しています。
現代AIの礎を築いてきた研究者の一人が、LLMの先にあるこの先のAIへの道筋を語ったインタビューです。ぜひご覧ください。
▼NIKKEI Digital Governance 画面の中のAI、現実を知らず 「世界モデル」著名研究者 https://t.co/EMv1nphioC
▼日本経済新聞（電子版） 「現代AIの父」が語る未来 人類並みの知能、備えるには時間要する https://t.co/jTLEzWp5j2
本条情报归属 AITOP「行业」核心追踪栏目。涉及核心实体与技术议题包括：Sakana AI、Schmidhuber、Physical AI、世界模型，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「Sakana AI」（@SakanaAILabs），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
