智能的进化之路 [译]

AI 并非来自外星，而是我们自己的一部分。

作者：Philip Winston | 2023 年 1 月 5 日，星期四

1945 年，ENIAC 作为第一台可编程的通用电子计算机问世，它能每秒执行 400 次浮点运算（400 FLOPS）。令人惊叹的是，不到 80 年后的 2022 年，世界上最快的超级计算机已经能够每秒执行超过一千京次运算，达到了 1.1 exaFLOPS。在短短 80 年内，我们从 400 FLOPS 进步到了惊人的 1,100,000,000,000,000,000 FLOPS。

正如有了足够的原子，我们便能进行化学实验，有了足够的分子，我们便能进行生物学研究一样，当我们拥有了千京级别的 FLOPS，我们便开始探索 AI 的世界。AI 的数字化特性使其不受我们生物学的限制，不被我们的进化历史束缚，不受我们人类头骨大小的物理限制，也不会局限于我们的感官、直觉或记忆。我们正迈入一个智能自身进化的新时代，这一进化将永无止境。

2022 年，AI 的突破性进展，包括 AI 艺术和 ChatGPT，彻底改变了我对 AI 在我有生之年可能取得的成就的看法。不同于过去的突破，如 AlphaGo 和 AlphaFold，这些新兴的 AI 系统面向所有人开放，每个亲身体验这些系统的人都有同样的感受：AI 突然间变得非常出色。

人工智能（AI）如今能够精准创作文本和图像，这无疑是划时代的大事件。回顾历史，从 5 万年前的马特拉维索洞穴壁画到古代的文字书写，人类一直是这些作品的独家创造者。但现在，这一切都发生了变化。生成式 AI 的出现预示着一个新时代的开始，很快它将能生产各种媒体内容：图像、视频、电影、剧本、小说、诗歌、音乐、视频游戏等等。

虽然 AI 取得了突破性进展，但人们对此反应却复杂多变。有人对 AI 的未来充满期待，也有人对此表现出担忧、焦虑，甚至恐慌。人们担心：AI 会取代我的工作吗？会取代所有人的工作吗？即使政府提供基本收入，没有工作，我们怎样寻找生活的意义和目标？如果人类变得无所事事，AI 还会需要我们吗？它们会不会把地球变成一个大型自然保护区，让我们回归原始的农耕生活，或者在一个遍布全球的巨大玻璃温室里把我们当做宠物，而它们自己则去探索宇宙的奥秘？

我认为这些担忧是有道理的，但 AI 带来的好处可能是无法估量的。AI 有望改善我们生活的方方面面，因为几乎所有我们关心的事物都需要智能的参与。从能源、制造业、交通、资源管理、减贫、健康、医疗、教育、科学研究、太空探索、政治到娱乐，AI 都将带来巨大且持续的改进。我相信，只要我们谨慎思考、小心行事，就能避开潜在的风险。此外，AI 的发展不可避免，这让我感到安慰。我们无法选择一个没有 AI 的未来，就如同我们不能阻止人类使用电力或室内管道设施一样。既然 AI 的发展是不可避免的，我们不妨尽最大努力去引导和管理它。

我们面临的一个难题是，我们对人工智能（AI）没有预先设定的心理分类。我们从未见过与人类智能相当甚至更高的非人类智能。有人建议我们把 AI 想象成外星生物，但我认为这种看法有点误导。这样会让人们把 AI 想象成神秘、甚至是威胁和恐怖的存在。我更倾向于把 AI 看作我们在地球上非常熟悉的东西：就是那些组织严密、智力超群的人类群体。

想象一下，一群剧作家在电视剧编剧室里挥汗如雨地创作每个笑话。想象一下，一支经验丰富的摇滚乐队在长时间巡演的尾声，彼此预感着每一次音乐的变化。想象一个小型创业公司的员工通宵达旦地协作，或者一个跨国大公司的十万名员工为数十亿顾客服务。想象一个大学，一家大餐馆繁忙的厨房，医院的急诊室，一支冠军运动队，一群士兵，甚至是一个整个国家。我们在大大小小的群体中协调合作的能力是我们人类的一个显著特征，与这些群体的互动或成为其中的一员是我们人类经验的核心。

因此，当我们看到 AI 完成“超越人类”的任务时，我们应该想象一支由人组成的团队——可能是两个人，也可能是二十万人。我们还应该考虑到时间的因素；根据任务的不同，这个团队可能工作一分钟、一个小时或甚至一百年。无论如何，这绝非魔法；而是大量的辛勤工作在短时间和小空间内的凝聚。

AI 的大部分工作都发生在其训练期间。我们用越来越大的数据来训练现代 AI，向它们输入数百亿字节的文本和图片，这些数据来自数千亿个独立的文档、数百万小时的视频和音频。AI 训练数据集已经变得如此庞大，以至于我们正接近于用人类整个历史期间所产生的一切来训练 AI。

人工智能并非来自外星，而是人类的智慧结晶，它们是由人类设计、构建并以人类积累的知识为基础训练而成的。因此，人工智能不仅仅是模仿人类，它更像是人类智慧的浓缩版。我们很快就会利用这种技术，以极低的成本将其融入到每个人的生活中，使每个人都能拥有集体智慧的力量。任何文明，只要存在足够长的时间，最终都会发明这种技术，因为它不仅显而易见，而且效果显著，现在我们知道这是完全可行的。

我认为人工智能的必然出现是一种安慰。我们之所以能走到今天，是因为进化的力量。这里的进化不仅指生物层面的 DNA 进化，还包括物理学、化学到生物学的演变，以及人类文化的发展。人类创造了语言和文字，促进了文化的快速发展，这种文化进化又催生了技术革命。正是这一连串的进化最终导致了电子数字计算机的诞生，而这些计算机在我们的推动下也在不断进化。

事实上，人类早在 1943 年，比最早的电子计算机 ENIAC 完成还要早两年，就已经开始探索受大脑启发的人工神经网络。尽管最初我们更专注于更容易构建和编程的传统计算机，但这一切都为今天的人工智能发展奠定了基础。我们并没有走错路，相反，构建传统计算机是我们迈向高级 AI 的必要步骤，现在这一步骤似乎已经完成。

今日人工智能的核心是人工神经网络，这种数学构架的灵感来自于我们大脑的结构和组织——一种生物进化认为用于进行计算的最佳方式。一个脑细胞包含了 100 万亿个原子，这些原子形成了极其复杂的分子机器，通过物理互动产生神经元的行为。而人工神经网络则用一个单一的浮点数来替代一个神经元的复杂性，每个“突触”一个。这些数字是 AI 模型的权重或参数。人工版本远比真实情况简单，令人惊叹的是，它却能如此高效地工作。

到了 2022 年底，我深切感受到这些简单得近似卡通的大脑连线仿制品，竟然能与真实大脑媲美。这一认识彻底改变了我对我们的技术在本世纪余下时间乃至未来的发展观。我们将建造越来越大、越来越复杂的神经网络，以解决我们面临的最棘手问题。如果某个神经网络的大小有上限，我们可以创建多个不同的网络并将它们连接起来。我们的大脑也是这样工作的：可以被划分为多达 180 个不同区域，这些区域是沿着不同的进化路径为不同目的而进化的。

人工智能的未来在于构建这些单个区域，并对它们进行迭代、优化和改进，然后把注意力转移到由这些区域组装而成的更大架构上。人工智能将在每一步帮助我们。最终的结果将是数十个到数百个不同训练的神经网络，它们紧密连接，形成一个系统，在每一个领域都能达到或超越人类水平的表现。