Meta的首席科学家、「图灵三巨头」之一的杨立昆一直是AGI降温论的主张者，他的最近一场播客里完整的讲述了他的判断思路：
语言是低带宽的，平均每秒的接收量差不多是12个字节，一个标准的大模型训练量是2x10的13次方字节起步，相当于一个人要花10万年才能读完的文本。
看起来很多，但实际上视觉的传输速率是每秒20MB，达到了语言带宽的1600万倍，一个4岁孩子所看到的信息总量，就比最大的大模型能够从互联网上进行训练的公开文本多了50倍。
这意味着三件事情：
1、冗余很重要，未必每个视觉神经都是有效的（你看到的大多数画面其实都不会记得），但从训练来说，冗余是自我学习的条件，冗余越多，越能接近世界全貌；
2、大部分的人类知识来自我们对于物质的感官体验，语言只是锦上添花，我们需要蛋糕来支持糖衣；
3、如果不能为机器充分提供高带宽的学习条件，达到人类水平的AGI是不可能做到的。
以及是的，人类可以在看不到的情况下也能发展智能，甚至在看不到也听不到的情况下也变得相当聪明，但没有触觉是不可能的，触觉也是一种高带宽的能力。