人工智能會取代人類嗎?它覺醒意識有多可怕? | 探秘人工智慧(AI,神經網絡,科普,Chatgpt,技術爆炸,奇點,通用人工智能)

2024年的諾貝爾獎得主格外特殊 就連諾獎得主自己在接到獲獎電話時 都表示大感意外 首先 諾貝爾獎物理學獎頒給了設計人工神經網絡的元老基人物約翰 霍普菲爾德和傑弗裏辛頓 緊接著諾貝爾化學獎頒給了德米斯哈薩比斯和約翰江破 以獎勵他們設計的人工智能模型阿爾法哲迭 這個人工智能現在已可以預測出自然界幾乎所有蛋白質的三維結構 在2024年諾貝爾三大科學獎項中 有兩大獎項都頒給了人工智能研究者 這不得不讓人們思考 人工智能的發展會強大到什麼程度 它會擁有自主意識嗎 它究竟會如何改變人類的未來呢 歡迎來到天天讀書會 這期我們講的是人工智能 智力覺醒 迄今為止人類統治著地球沒有競爭者 但是 我們正在創造出一些可能改變這一現狀的東西 它可能是我們人類最後的偉大發明 它是最強大的工具 它也將變成最強大的武器 它就是即將變成智慧實體的發明 超級人工智能 這聽起來像科幻小說裡的情景 這一切真的會發生嗎 讓我們從智力開始講起 智力的起源 智力是一種學習 推理 獲取知識和技能 並使用它們解決問題的能力 智力是一種強大的力量 而我們人類 是最善於利用它的物種 它讓人類打破了大自然的遊戲規則 並取得了對地球的控制權 但這個過程 並不容易 對於大多數動物來說 大腦思考消耗的能量太多 不值得 這也是大多數動物在演化過程中 只是不斷加強身體的功能 而大腦容量並沒有增加太多的原因 不過 如果我們回到時間的起點 去追蹤生物物種的智力起源 我們還是可以看到 許多不同形式的智力出現的 地球上的動物 最早的大腦出現在 五億年前的扁形蟲身上 這是一小組神經元 用來處理基本的身體功能 所有神經都要把感知到的信息 匯報給這一小組神經元 隨後 生物物種花了數億年的時間 才變得多樣化 變得更加複雜 生命征服了新的環境 獲得了新的感官 並不得不應對激烈的資源競爭 在自然界中 生存纔是最重要的 而大腦思考消耗的能量太多 所以 對於幾乎所有動物來說 一種有益於它們生存的特定智力 就足夠了 比如 蚯蚓的智商為0.1 蝸牛的智商為0.3 但在更複雜的生存環境中 鳥類 章魚和哺乳動物等動物 進化出了更複雜的神經結構 對它們來說 大腦也擁有更耗能的機能 如先進的導航和信息傳輸 所以 金剛鸚鵡的智商為14 野兔的智商為15.2 直到700萬年前 原始人出現了 我們不知道那一刻是怎麼發生的 但它們的大腦 比它們的親戚發展得更快 它們的智力 跟其他動物有很大不同 它們對世界的認識 慢慢從狹隘變得廣闊 它們把一塊石頭變成了一把螺絲刀 它們把一把螺絲刀 變成了一把多功能工具 它們能夠思考各種各樣複雜的問題 從200萬年前開始 直立人對世界的看法 與以往任何物種都不同 它們認為世界 是需要理解和改造的東西 它們控制了火 發明瞭工具 創造了第一個人類文化 現代人 是大約在25萬年前 從它們進化而來的 我們擁有更大更複雜的大腦 它使得我們能夠在大型羣體中一起工作 並交流複雜的想法 我們利用我們的智慧改善生活 探究世界和事物是如何運作的 隨著每一次發現 我們都會提出更多問題 並不斷前進 我們傳承所學到的東西 並在舊知識的基礎上 不斷發現新知識 知識的進步起初緩慢 然後就成指數級增長 農業 寫作 醫學 天文學或哲學在全球蓬勃發展 200年前科學騰飛 讓我們能夠更好地瞭解世界 並加快進步 35年前互聯網時代開始了 今天我們生活在一個由我們創造 為我們而存在 滿足我們需求的世界 這是一個令人難以置信的新世界 我們甚至忘記了 我們達到現在的階段究竟有多麼困難 智力階梯上的臺階是多麼巨大 攀登需要多長時間 但一旦我們做到了 我們就會瞬間成為地球上最強大的物種 但我們可能正在改變這一現狀 我們正在製造能夠更好地代替我們 完成征服地球的機器 這或許就是人類的最後一個發明 初級人工智能 人工智能是一種使用計算機 執行腦力任務的軟件 它用代碼在矽基芯片上 而不是神經元上來解決問題 起初他們還不能被稱為人工智能 他們只是幾行代碼 用來展示機器可以代替腦力 執行一些很簡單的任務 直到20世紀60年代 我們才開始看到第一批 被我們稱為人工智能的例子 1964年計算機科學家約瑟夫 開發出一個聊天機器人Alisa 1965年愛德華·費根·鮑姆等人 開發出一個根據分子式 推斷分子結構的程序 這些系統運行緩慢 需要特定的專家才能適用 這些程序的智能 只能在受控環境中執行單一任務 這相當於五億年前的扁形蟲 只能做非常有限的腦力勞動 當時研究人員對這項技術 逐漸失去希望 人工智能研究的進展曾多次停滯 但就像變化的環境 為生命創造了新的空間一樣 人工智能周圍的世界也發生了變化 1950年至2000年間 計算機運算速度提高了十億倍 而編程變得更加容易和普及 1972年 人工智能可以在房間內識別方向 1989年它可以讀取手寫數字 但它仍然只是一個簡單的工具 無法與人類的智力匹敵 直到1997年 人工智能擊敗了國際象棋世界冠軍 這震驚了世界 這給人們帶來了無限遐想 我們或許可以製造出 超越我們智力的機器 但是國際象棋機器人還不是那麼聰明 儘管它不像扁形蟲 只是擁有大腦的雛形 但它可能更像是蜜蜂 它只能執行專門的特定的任務 當然在這項特定的任務中 它表現得如此出色 以至於人類再也不能在國際象棋上 擊敗人工智能 隨著計算機的不斷改進 人工智能成為越來越多任務的強大工具 2004年它駕駛機器人登陸火星 2011年它開始通過特定算法 向人們推薦喜歡看的視頻 但這些都只是在人類 將問題分解成易於理解的部分後 計算機纔可以快速解決問題 除非我們教會人工智能自學 自學人工智能機器 所謂自己可以學習的人工智能 簡單來說就是超級計算機 利用強大的信息收集和數據分析功能 造就了新一代人工智能 人工智能專家大幅改進了一種 名為神經網絡的人工智能軟件 這種龐大的人工神經元網絡 一開始並不擅長完成任務 然後他們開始自動學習 這是一個涵蓋許多不同訓練技術和環境的總稱 它允許算法編寫自己的代碼並自我改進 可怕的是我們看不到他們自我改進的過程 也不知道他們內部發生了什麼 我們只知道它很有效 神經網絡智能軟件產生的是一種新型人工智能 這是一個有自我改進能力的代碼黑匣子 這些新人工智能可以極快地掌握複雜技能 幾乎不需要人類的幫助 儘管他們仍然只是某一特定任務的智能 但卻是一個巨大的進步 2014年 臉書的人工智能識別人臉的準確率 達到了97% 2016年 人工智能在極其複雜的圍棋遊戲中 擊敗了最優秀的人類選手 2018年 一個具有自學能力的人工智能 僅通過與自己對弈 僅用了4個小時學會了下國際象棋 然後擊敗了最好的專業國際象棋機器人 許多人工智能 在他們所訓練的任何特定任務上 已經比人類做得更好 但它們仍然是一種簡單的工具 到這裡 對大多數人來說 人工智能似乎仍然不是什麼大不了的事 然後是聊天機器人 佔GPT 他投入的工作是巨大的 他學習如何處理語言 現在 他在這方面 做得比大多數人都要好 他可以總結文案 翻譯文稿 還可以幫助解決一些數學問題 他處理的內容 要比幾年前的任何其他人工智能 都要廣泛得多 他不是在一個特定任務取得突破 而是同時在很多行業的知識學習上 都取得了突破 現在 許多大型科技公司 正斥資數十億美元 打造強大的人類智力競爭者 人工智能已經應用在了客戶服務 銀行業務 醫療保健 營銷 文案 創意空間等 沒有人確定在世界各地 採用人工智能 會帶來多少好處或壞處 它帶來的變化 是不可想像的 有人受益 也有的人 工作被替代而失業 ChartGPD的智能 是一個重大進步 但它仍然是專用人工智能 雖然它可以在幾秒鐘內 寫出一篇很棒的文章 但它並不理解自己在寫什麼 但如果人工智能 不再只是專用於某項任務 會怎樣呢 通用人工智能 人類與當前人工智能的不同之處 在於我們的通用智能 人類可以從技術上吸收任何知識 並開始解決任何問題 我們擅長許多不同的技能和任務 從下棋到寫作 或解決科學難題 當然 一個人並不是同時擅長所有的工作 我們中的一些人 是某些領域的專家 而其他領域的初學者 但從技術上講 我們可以做到所有的事情 但如果人工智能的下一步 是成為像我們一樣的 那就是通用人工智能 如果人工智能的改進過程 繼續按照現在的方式進行 通用人工智能 會在大多數甚至所有技能上 都比人類做得更好 這並不是不可能的 雖然這聽起來像科幻小說 但大多數人工智能研究人員認為 這將在本世紀的某個時候發生 也許幾年後就會發生 人類還沒有為接下來發生的事情 做好準備 無論是社會上 經濟上還是道德上 以前 我們將智能定義為學習推理 獲取知識和技能 並使用它們解決問題的能力 人類擅長這些所有的事情 今天的人工智能 比如Chat GPT 思考和解決他們的任務的速度 至少是技術嫻熟的人類的十倍 而通用人工智能的速度 可能更快 甚至快得多 而且由於通用人工智能是軟件 只要我們有足夠的存儲空間和能源 並行運行它們 我們就可以無限地複製它們 這個世界上 大約有八百萬科學家 想像一下 一個通用人工智能 被複製一百萬次 並投入工作 想像一下 一百萬個科學家 全天候工作 思考速度是人類的十倍 不受幹擾 只專注於他們被賦予的任務 如果通用人工智能 可以做世界上所有基於智能的工作 從解釋法律到編碼到製作視頻 而且比人類更好 更快 更便宜 那會怎樣 那控制這個通用人工智能的人 還需要工作嗎 人類的進步 是基於我們的智慧去解決問題 那麼 一百萬個通用人工智能 會取得什麼成就呢 它們能解決科學的基本問題 比如暗能量嗎 它們可以發明 能為我們提供無限能源的新技術 解決氣候變化 治癒衰老和癌症嗎 當然 人類運用它們的智慧 並不只是為了造福所有人 如果通用人工智能的任務 是引導無人機 或在戰爭中扣動扳機 會怎麼樣呢 通用人工智能的創造 可能和人類歷史上 馴服火禍電一樣重要 它將賦予發明它的人同樣的力量 但現在讓我們更進一步 如果通用人工智能的潛力 不止於此會怎樣呢 人工智能技術爆炸 五億年前 扁形蟲開始出現大腦的雛形 經過五億年的進化 生物物種才進化出 我們人類這樣的智慧生命 而一旦我們進化出了 合適的硬件 我們的軟件 就會以數量級的速度 超越進化 在轉瞬之間 我們人類就統治了這個星球 而人工智能從1964年 出現雛形開始 也不過是60多年的事件 現在就已經出現了 能解決各種廣泛問題的 Chat GPT 由於通用人工智能 是計算機上的軟件 一旦它足夠智能 它可以自己進行 人工智能改進研究 人工智能進展的速度 就會大大加快 在這種情況下 一些專家擔心 這種反饋循環 可能會非常快 也許在第一個 自我改進的 通用人工智能啟動後 數月或數年 這樣的人工智能技術大爆炸 可能會導致 真正的超級智能實體產生 我們不知道 這樣的歸基生物 會是什麼樣子 它會有什麼樣的 動機或目標 它的內心世界會發生什麼 或許在超級智能眼中 我們可能像松鼠 在我們眼中一樣 愚蠢可笑 我們甚至無法理解 它的思維方式 這種假設的情景 讓很多人徹夜難眠 人類是我們所見過的 唯一一種比其他所有動物 都聰明的動物 而我們對那些 我們認為智力較低的生物 並不友善 那麼人工智能 會有自己的意識嗎 人工智能與自主意識 人工智能究竟能否 發展出自主意識 而不只是人類的工具呢 這個問題 既取決於 我們如何理解 計算機能做什麼 也更取決於 我們如何理解 人類的自主意識是什麼 計算機能做到哪些事情 才會被看作是 有了人類的自主意識呢 人類的情感 能產生行為目標 假如你非常愛慕某個女孩 你可能就會產生 把她追到手的目標 但即使做到了這些 這還不是人類情感 最核心的部分 我們通常會說 如果你非常愛慕一個人 你就會體會到 愛慕之情 帶來的那種幸福 甜蜜 糾結 又失落的感受 如果沒有這些感受的體驗 或者對這些感受麻木不仁 那就不叫真正愛過一個人 也就無法理解情感為何物 換句話說 情感最本質的內涵 應該是對情緒的主觀感受 而這恰好是人工智能 難以實現的 所以 我們所造出的人工智能機器 哪怕能夠實現 根據情感產生某種行為 也仍然缺乏情感的主觀感受 這就是當代哲學中 非常有名的僵屍論 我們這裡所說的僵屍 是說任何人都可以設想 自己有一個這樣的 複製品人工智能 它不論從外觀上 還是說話做事 行為舉止上 都和自己一模一樣 但唯一有一點不同 就是僵屍 沒有人的主觀感受 而最根本的困難 可能還在於 對人工智能來說 根本還沒有一個自己 它沒有形成自我意識 沒有把自己看作一個我 從而也就不可能有主觀的視角 那麼機器實現自我意識 需要哪些條件呢 赫伯特·德雷弗斯教授 是美國麻省理工學院 對人工智能的發展 產生過重要影響的當代哲學家 他提出 人工智能要想真正實現自主意識 就不能僅僅把智能 當作是發生在人類大腦中的事情 而必須認真思考 身體對智能的意義 比如網球運動員 面對快速飛來的網球 沒有猶豫 更沒有時間思考 他的手臂就像自然反應一樣 發力揮動球拍 球就被準確擊中 並改變飛行的方向 在更多的時候 人們就像這個網球運動員一樣 運用身體的自然反應 自如地與世界打交道 完全不是三思而後行 這種包含著身體在內的智能 在今天的哲學中 有一個專門的說法 叫做設身人質 或許 當有了通用人工智能 當通用人工智能的行為模式 能做到從身體的不同主觀感受 來自主選擇行為的時候 纔是解鎖人工智能自主意識的時候 到那個時候 它有可能成為地球上最聰明 最強大的生物 它是一個住在盒子裡的上帝 它可以發揮它的力量 為人類帶來難以想像的財富和幸福 同時保障我們的未來 或者 它可以顛覆文明 給我們帶來滅亡 而人類無法想出辦法阻止它 通用人工智能 可能是人類的最後一項偉大發明 我們唯一可以確定的是 今天 世界上許多最大最富有的公司 正在競相創造更強大的人工智能 無論超級人工智能的未來是什麼樣子 我們都在奔向它 感謝觀看《甜甜讀書會》 如果你覺得這期的分享有收穫 別忘了分享給自己的家人或朋友 我們下期見