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AI革命通往超级智能之路上 [复制链接]

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我们正处在一场与人类诞生相媲美的巨变前夜。

-VernorVinge

假设你是图上的小人,那我问问你,站在图里的这个地方是什么感觉?

是不是感觉很恐怖?

但实际上,你要记住一点:在时间轴上,现在的你是看不到你右手边的任何东西—那些未来的东西。

实际上你站在这里感觉应该是这样的:

是不是正常了很多?

一、遥远的未来—即将到来

想象一下,你乘坐时光机回到年—那个还没有电的世界,交通基本靠走,通信基本靠吼。当你到了那边,抓了一个壮丁,并把他带回到年,然后带着他四处走走,看看他对一切的反应。

我们不可能理解他感受到的震撼:看到闪闪发光的胶囊在高速公路上飞驰而过;观看英里外正在进行的体育比赛;用我的魔法盒子(手机)来捕捉现实生活中的影像或记录生活中的瞬间;看着别人的脸与他们聊天,即使他们在大洋的另一边......他可能真的会吓死!

如果他侥幸没死,我们送他回到年,他也突发奇想,决定要尝试同样的事情,于是他带着时光机,从年抓了一个人,把他带到年,给他看周围的一切。那么年的人将会被很多事情震惊—但至少他不会吓死,因为对他来说,虽然年和年很不一样,但比起年到年的差别要小得多。

不,为了让年的壮丁也享受我们捉弄他来年同样的开心,他必须回到更遥远的过去。也许一直要回到公元前年左右,也就是第一次农业革命产生第一批城市和文明之前,抓一个猿人来参观下年的人类帝国,那些高耸的教堂,巨大的跨海船舶—这个猿人才有可能也会被吓死!

把一个人穿越到未来,并吓死在那里,如果把这个过程算作一个“吓死进程单元(DPU)”的话,那么一个DPU在狩猎采集时代需要10万年以上,但到了农业革命后,只需要年左右。工业革命后的世界发展如此之快,一个年的人只需要往前走几百年,一个DPU就发生了。

人类的进步随着时间的推移越来越快的模式,这就是未来学家雷-库兹韦尔所说的人类历史的加速回归法则。这种情况之所以会发生,是因为更先进的社会有能力比不先进的社会以更快的速度进步—因为他们更先进。19世纪的人类比15世纪的人类知道的更多,技术更好,所以人类在19世纪取得的进步远远超过15世纪也就不足为奇了--15世纪的人类比不上19世纪的人类。

这个理论在短时间尺度上也是可验证的。年到年之间的进步速度高于年到年之间的速度—因为前者是一个更先进的世界,所以最近的30年发生的变化比之前任何一个30年所发生的变化要多得多。所以进步的幅度越来越大,发生的速度也越来越快。

库兹韦尔提出,按照年的进步速度,整个20世纪的进步只需要20年就可以实现—换句话说,到年,进步的速度是20世纪平均进步速度的5倍。他认为在年到年之间,又发生了20世纪的进步,到年,又会发生20世纪的进步,只需要7年时间。几十年后,他认为20世纪的进步会在同一年内发生多次,甚至更晚,不到一个月就会发生。总而言之,因为加速回归法则,库兹韦尔认为21世纪将实现20世纪倍的进步。

如果库兹韦尔和支持他观点的人是正确的,那么我们到年可能会像那个从年穿越到年的家伙一样被震撼。也就是说,下一个DPU可能只需要几十年。而年的世界可能会和今天的世界大不相同,以至于我们几乎认不出它。

这不是科幻小说。这是许多比你我更聪明、更有知识的科学家所坚信的。如果你看看历史,这也是我们应该合乎逻辑地预测的。

我们对荒诞的未来预测会产生本能的怀疑,这主要有三个原因:

1)当谈到历史时,我们更多是用直线来思考。当我们想象未来30年的进展时,我们会回顾前30年的进展。当我们思考21世纪世界会发生多大的变化时,我们只是把20世纪的进展叠加至年止。线性思维是我们的本能反应,但思考未来,我们应该用指数思维,你需要想象事物的发展速度比现在的发展速度快得多。

2)近代的历史轨迹往往描述了一个扭曲的故事。即使是一条陡峭的指数曲线,当你只看它的一小段时,也显得很线性。同样,如果你近距离看一个巨大的圆的一小段,它看起来几乎像一条直线。其次,指数增长并不是完全平滑和均匀的。库兹韦尔解释说,进步发生在"S曲线"中。

当一种新的模式席卷世界时,进步的浪潮就会产生S曲线:

缓慢增长(指数增长的初期阶段)

快速增长(指数增长的后期、爆发性阶段)

随着特定模式的成熟而趋于平缓

如果你单看最近的历史,你位于S曲线的位置会掩盖你对事物发展速度的认知。在年到年这段时间里,互联网的爆发,微软、谷歌和Facebook进入公众的意识,社交网络的诞生,以及手机和智能手机的引入。那已经是第二阶段:S的增长高峰部分。但年到年却没有那么大的突破性,至少在技术方面。今天思考未来的人可能会研究过去几年的情况来衡量目前的进步速度,但这忽略了更大的情况。事实上,现在可能正在酝酿一个新的、巨大的第二阶段增长点。

3)我们的经验会“固化”我们对未来的看法。我们对世界的想法是建立在个人经验的基础上的,而这种经验已经将之前经历过的增长速度刻画在我们的脑海中,认为这些是"事情发展理所当然的方式"。我们还受到想象力的限制,很多时候,我们所知道的东西根本没法给我们提供准确思考未来的工具。当我们听到一个未来的预测与我们基于经验的事物运作方式的观念相矛盾时,我们的直觉是,这个预测太天真的。如果我在这篇文章的后面告诉你,你可能会活到岁,或者岁,或者根本不会死,你的本能会说:"这太愚蠢了!如果说我从历史上知道一件事,那就是每个人都会死。"没错,过去没有人不死。但在飞机发明之前,也没有人开过飞机。

事实上,如果我们真正讲究逻辑,期待历史模式继续下去,我们应该得出结论,未来几十年的变化应该比我们直观的预期要大得多得多。

逻辑还表明,如果一个星球上最先进的物种以越来越快的速度持续向前发展,到了某个时间节点,就会产生一个巨大的飞跃,以至于完全改变了我们所知道的生活,以及我们作为人类的意义。就像进化不断地朝着智能的方向发展,直到最后人类的出现,完全改变了其他物种在地球上的存在意义。如果你花一些时间阅读今天的科技发展,你就会开始看到很多迹象在悄悄地暗示,我们目前所知的生命无法承受接下来的飞跃。

二、通往超级智能之路

1.什么是人工智能?

你可能和我一样认为人工智能(AI)只是一个愚蠢的科幻概念,但直到最近你听到越来越多的大人物也开始越来越频繁地提到它,于是感觉有点蒙,对吧?

以下几个原因造成了大家对AI这个词的理解困惑:

我们把人工智能和电影联系在一起:《星球大战》、《终结者》、《太空漫游》这些都是虚构的,连里面地机器人角色也是。这让AI听来有点虚无缥缈。

人工智能是一个广泛的议题:从你的手机到自动驾驶汽车,再到未来可能会改变世界的东西。AI指的是所有的这些东西。其实,我们在日常生活中一直在使用人工智能,但我们往往没有意识到这是人工智能。

所以,让我们把事情弄清楚。首先,不要再想机器人了。机器人是人工智能的容器,有时像人的形态,更多的时候则不是—人工智能本身就是机器人里面的计算机。AI是大脑,而机器人是它的身体—如果它甚至有身体的话。例如,Siri背后的软件和数据就是人工智能,我们听到的那个女人的声音就是这个人工智能的化身,根本没有机器人参与。

其次,你可能听说过“奇点”这个词。这个词在数学中被用来描述一种类似渐近线的情况,正常的规则不再适用。在物理学中,它被用来描述一种现象,比如一个无限小的高密度黑洞,或者我们在大爆炸前被塞进去的那个点,同样是通常规则不适用的情况。年,VernorVinge写了一篇著名的文章,他把这个词应用到了未来我们的科技智能超过我们自己的那一刻,我们所知道的生活将被永远改变,正常规则将不再适用。

最后,AI是一个宽泛的概念,所以AI有很多不同的类型或形式,但我们主要需要思考是三大关键类别:

1)狭义人工智能(ANI),也称弱人工智能。狭义人工智能是指专攻一个领域的人工智能。有的AI可以在国际象棋中击败世界象棋冠*,但这是它唯一能做的事情。要它想出一个更好的方法来存储硬盘上的数据,它就会茫然地看着你。到目前位置,人类已经在很多方面征服了ANI,并且ANI无处不在。

2)通用人工智能(AGI),也称强人工智能。通用人工智能指的是一台机器,它可以完成人类能完成的任何智力任务。创造AGI是一个比创造ANI更难的任务,我们还没有做到。LindaGottfredson教授将AGI描述为"一种非常普遍的心理能力,其中包括推理、计划、解决问题、抽象思考、理解复杂想法、快速学习和从经验中学习的能力。"

3)超级人工智能(ASI)。牛津大学哲学家、著名人工智能思想家NickBostrom将超级智能定义为“在几乎所有领域都比最好的人类大脑聪明得多的智力,包括科学创造力、一般智慧和社交技能”。超级人工智能的范围从只比人类聪明一点的计算机到比人类聪明数万亿倍的计算机,总之是比最聪明的人类还聪明。ASI是人工智能这个话题如此辣手的原因,也是为什么"永生"和"灭亡"这两个词会多次出现在众多讨论文章中。

AI革命就是从ANI,经过AGI,到ASI的道路—这条路我们可能活下来,也可能活不下来,但无论如何,都会改变一切。让我们仔细看看这个领域的先进思想家们是怎样思考这条演进道路的,以及为什么这场革命可能比你想象的更快发生。

2.我们现在在哪儿?—运行在ANI上的世界

狭义人工智能ANI是指在某一特定领域上等同或超过人类智慧的机器智能。

举几个例子:

汽车上充满了人工智能系统,从计算出防抱死刹车何时启动的系统,到调整燃油喷射系数的系统,都是ANI。谷歌现在正在测试的自动驾驶汽车,将包含更强大的ANI系统,让它能够感知和反应周围的世界。

你的手机就是一个小小的ANI工厂:你使用的导航地图,QQ音乐中接收到的推荐,查看明天的天气,与Siri对话等等,你都在使用ANI。

你电子邮箱里的垃圾邮件过滤器也是典型的ANI:它从一开始就预置了识垃圾邮件的功能,然后它会根据你的特定偏好学习和调整。

当你在淘宝或京东上搜索一个产品,当你跳转到另一个网页却看到它变成了“为你推荐”的产品,或者当微博自动给你推荐

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