深圳市人工智能与机器人研究院常务副院长丁宁则表示，支招“我们好像被带到一条没办法翻盘的地平对国的大丁宁路上，因为他们的线余技术路线相当于把我们绑在这个地方，根源还是企业大模型本身的基础理论跟硬件、芯片结合起来，模型我们好像就跟不上了”。领域
丁宁认为，发展我国企业应该从底层、悲观最基础的研究层面，探索新机会和新路径，“不至于这么被动”。
“如果说要让机器具备人类的知识体系，人类认识世界的方法，我相信这个方法是比较多的，不见得现在从语言切入入口，还有没有这种可能性？有些基础研究我认为是比较重要的”，他强调。
对于ChatGPT，丁宁认为，语言模型是基于人类认知已经产生的数据和文本来学习，“相当于是隔了一道”，而认知世界的方法是有很多的，比如可以让智能通过某种载体去自己探索物理世界。
“小孩在学习语言之前是跟世界互动的，到处爬来爬去，拿个杯子、苹果到处玩，甚至还要咬上一口，舔一舔，综合的对物理世界的感知，然后自己体会，总结出一些概念之后，跟一些知识就对应上了，这个过程需要载体”，丁宁解释说，现在的大模型是基于语言、图像信息类的模态进行学习，把物理世界剥离掉了。
“比如照片是很难描述重力系统跟物体之间的关系”，他说。
在丁宁看来，语言模型朝着多模态模型发展，再往后就要把物理量整合起来，更全面的对世界进行感知，再利用大模型的技术路线、超大规模的计算，建立常识体系。
“这是不是我们现在可以发力的机会？难度很大，我们在尝试。可以从根本上的技术路线做调整，解决我们现在尴尬、被动的状态”，他建议。
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