人工智能革命:超級智能之路(上)

　　咱們正處在變化的邊緣，就像地球上人類生命的崛起同樣。——弗諾·文奇

　　站在這裏感受如何?

 

　　從上帝視角來看，這彷佛是一個很是陡峭的站立場所 - 可是咱們必須明白這是站在時間圖表上的感受：從真實的世界中來講咱們並不能看到右邊是什麼樣子的。 因此站在那裏的感受是這樣的:

 

　　這種感受纔是很正常的感受......

遙遠的將來 - 即將到來

　　想象一下，假如使用時光機將你帶回到1750年 - 當那個世界還不存在電力，長距離通訊基本上靠吼，或者向空中發射炮彈，並且全部交通工具都靠乾草上來運行。當你到達那裏的時候找到一個傢伙，帶他到2015年，而後帶他四處轉轉，看看他對一切的反應。咱們不可能理解他在高速公路上看到閃亮的膠囊賽跑；在當天和在海洋另外一邊的人進行談話聊天；觀看1000英里之外的體育賽事；聽聽50年前發生過的音樂表演；玩能夠用來拍攝現實生活形象或記錄生命瞬間的魔法嚮導矩形；生成一張帶有移動藍點的地圖，向他顯示他在哪裏；看着別人的臉，並與他們聊天，即便他們在這個國家的另外一邊；以及其餘對他來講是難以想象的巫術世界的樣子。而且這一切都是你尚未向他展現互聯網或解釋什麼是國際空間站，大型強子對撞機，核武器或廣義相對論以前。

　　這種經歷對他來講可能太難以接受了,他可能會直接被嚇死。

　　但有趣的是-若是當他回到1750年時嫉妒咱們看到他的反應並決定他想嘗試一樣的事情，他可使用時光機回到相同的距離，大約在1500年，將1個傢伙帶到1750年，並向他展現一切。1500年的人會被不少事情震驚 - 但他並不會被嚇死。這對他來講並非什麼瘋狂的經歷。由於雖然1500年和1750年很是不一樣，但與1750年到2015年相比,它們的差別要小得多。這個1500年的傢伙將會學習一些關於空間和物理學上使人費解的東西；他可能會對歐洲人對帝國主義的狂熱感到印象深入；他也必須對他心中的世界地圖的概念、交通方式、通信手段等等作一些重大的修改。但在1750年,他只會看着平常生活一每天的過去可是確定不會被嚇死。

　　不，爲了讓1750年的傢伙能像咱們同樣享受他們被嚇死的樂趣，他必須向前返回得更遠 - 也許要一直回到公元前12000年左右，在第一次農業革命產生第一批城市和文明的概念以前。能夠尋找一個來自純粹狩獵採集世界的人 - 從這我的類或多或少只是另外一種動物物種的時代帶走他，當他看到1750年的巨大的人類帝國，他們高聳的教堂，他們橫渡海洋的船隻，他們"內在的概念"，以及他們堆積如山的人類知識和發現 - 那麼他可能也會被嚇死。

　　若是在公元前12000年的他死後，回到了他的時代而且他也嫉妒了並也想作一樣的事情呢?若是他回到12000年後到公元前24000年並找到一我的,將他帶到公元前12000年，那麼他向這我的展現一切，那我的就只會說：「好吧，這有什麼意思呢？」對於公元前12000年的人來講,要想有一樣的樂趣，他必須回到10萬年前，找到一個能夠展現火和語言的人。

　　爲了讓一我的被傳送到將來,並從他們所經歷的震驚程度中死去，他們必須向前走足夠長的時間才能達到「死亡水平」或「死亡進展單位」（DPU）。因此狩獵採集時代裏須要向前花費了超過10萬年才能夠，但在農業革命後的時期，它只用了向前大約1.2萬年。後工業革命後的世界變得如此之快，以致於一個1750年的人只須要向後幾百年就會發生DPU。

　　隨着時間的推移，從這種模式能夠看出 - 人類進步的速度是愈來愈快的 - 這就是將來學家Ray Kurzweil所說的人類歷史的加速回報法則。發生這種狀況是由於更先進的社會有能力比不發達的社會有更快的速度前進 - 由於他們更先進。19世紀的人類比15世紀的人類更瞭解並擁有更好的技術，所以人類在19世紀取得的進步遠遠超過15世紀，至於15世紀人類與19世紀人類沒法相提並論也就不足爲奇了。

　　這也適用於較小的時間回溯規模。電影「 回到將來 」於1985年上映，而「過去」則發生在1955年。在電影中，當邁克爾·J·福克斯回到1955年時，他對電視的新鮮感，蘇打水的價格、刺耳的電吉都是缺少興趣的,可是對俚語的變化感到措手不及。是的,這是一個不一樣的世界，但若是電影製做於今天而過去發生在1985年，這部電影能夠有更多的樂趣,也會有更大的不一樣。這個角色將回到在我的電腦，互聯網或手機出現以前的時代 - 今天的出生於90年代後期的少年Marty McFly在1985年將比電影的Marty McFly在1955年更不適應。

　　這與咱們剛纔討論的緣由是同樣的 - 加速回報法則。1985年至2015年的平均增加率高於1955年至1985年之間的增加率 - 由於前者是一個更先進的世界 - 而最近30年發生的變化比前30年更多。

　　因此，進步是愈來愈大的，發生的愈來愈快。這暗示咱們的將來有一些至關激烈的事情，對吧？

　　Kurzweil認爲，整個20世紀的進步只能在2000年以2000年的增加速度實現 - 換句話說，到2000年，進展速度比平均進展速度快5倍。 他認爲，在2000年到2014年之間又發生了另外一個 20世紀的進步，而且到2021年，對僅僅是在七年以後，另外一個20世紀的進步將會發生。幾十年後，他相信20世紀的進步將在同一年內屢次發生，甚至更快，可能會在不到一個月的時間裏發生。總而言之，因爲「加速回歸法則」，Kurzweil認爲，21世紀將達到20世紀進步的1000倍。

　　若是Kurzweil和其餘人贊同他的觀點是正確的，那麼咱們能夠認爲在2030年咱們可能會像咱們的那個1750年的倒黴蛋在2015年同樣被震的目瞪口呆，也就是下一個DPU可能只須要幾十年的時間，而且在2050年，全球可能會所以比今天有很大的不一樣,今天的咱們幾乎會不認識那個世界。

　　這並非科幻小說。這是許多比你我更聰明、更博學的科學家所堅信的 - 不過若是你看歷史的話會發現，咱們如今是在歷史的邏輯上預測的。

　　那麼爲何，當你聽到我說「從如今起35年後的世界可能徹底沒法辨認」以後，你在想，「酷......可是應該不會出如今這種狀況吧」？這是由於咱們有對將來的古怪預測持懷疑態度的三個緣由：

　　1)談到歷史,咱們是直線思考。當咱們想象將來30年的進展時，咱們回顧前30年的進展，以此做爲衡量可能發生多少變化的指標。當咱們考慮21世紀世界將發生變化的程度時，咱們只是把20世紀的進展加到2000年。這和1750年的傢伙犯的錯誤是同樣的,他從1500年找到了一我的。線性思惟是最直觀的,咱們應該以指數思惟來進行思考。若是有人在這方面更加聰明，他們可能會預測將來30年的進展，而不是經過觀察前30年，經過計算當前的進展速度來作出判斷會更準確，但仍有很長的路要走。爲了正確地思考將來，須要想象事物的移動速度比它們如今移動的速度快得多。

 

　　2)近代史的歷史軌跡每每講述一個扭曲的故事。首先，即便是一個陡峭的指數曲線，當你只看到它的一小部分時看起來也是線性的，若是你近距離觀察一個巨大圓圈的一小段，它看起來幾乎就像一條直線。其次，指數增加並不是徹底平穩和均勻。Kurzweil解釋說，進展就好像發生在「S曲線」中：

 

　　當一種新範式席捲全世界時，S曲線就是由進步浪潮創造的。曲線分爲三個階段：

1. 增加緩慢（指數增加的早期階段）

2. 快速增加（指數增加的後期，爆發階段）

3. 隨着特定範式的成熟而趨於平穩

　　若是你只關注最近的歷史，你目前所處在的S曲線會模糊你對發展事務速度感知的一部分。第一階段:1995年至2007年這段時間見證了互聯網的爆炸式增加，微軟，谷歌和Facebook的引入公衆的視野，社交網絡的誕生，以及手機和智能手機的推出。第二階段：美國經濟的井噴式增加，但2008年至2015年的突破性的自我進展較少，至少在技術方面如此。今天思考將來的人，可能會觀察過去幾年的發展來衡量目前的進步速度，但這忽略了更大的圖景。事實上，一個新的、巨大的第二階段增加突破可能正在醞釀之中。

　　3）咱們本身的經歷使咱們像頑固的老人看將來。咱們根據我的經驗創建了關於世界的見解，而這種根深蒂固的經驗在咱們的腦海中以"事情發生的方式"來反映了以前的增加速度。咱們還受到咱們的想象力的限制，想象力利用咱們的經驗來造成對將來的預測 - 但一般，咱們所知道的並不能使咱們準確思考將來。當咱們聽到關於將來的預測與咱們基於經驗的對事物如何運做概念相矛盾時，咱們的直覺是預測確定是不對的。若是我在這篇文章的後面告訴你，你可能活到150歲或250歲，或者根本不死，你的本能將是，「那太蠢了 - 由於每一個人都會從歷史中知道一件事，那就是每一個人都會死。」是的，過去沒有人不會死。可是，在飛機發明以前，沒有人駕駛過飛機。

　　所以，當你閱讀這篇文章時，你可能會以爲正確，但實際上這多是錯誤的。事實是，若是咱們真的符合邏輯並期待歷史會按照這個模式繼續發展下去，咱們應該得出這樣的結論:將來幾十年裏,會有比咱們直覺預期多得多的變化。邏輯還代表，若是一顆行星上最早進的物種不斷以愈來愈快的速度向前發展，那麼他們將會在必定程度上實現飛躍，以致於它徹底改變了生活，由於他們知道它的感知對人類具備的意義，就像進化一直在朝着智力前進，直到它最終向人類實現了巨大的飛躍，它完全改變了它對任何生物生活在地球上的意義。若是你花一些時間閱讀今天科學和技術方面正在發生的事情，你會開始看到許多跡象悄然暗示咱們目前的生活沒法承受接下來的飛躍。

超級智能之路

人工智能

　　若是你像我同樣，曾經認爲人工智能是一個愚蠢的科幻概念，但最近你一直聽到有些嚴肅的人提到，你才明白你其實沒有真正的理解什麼是人工智能。

　　有不少人對AI這個術語感到困惑是由於有三個緣由：

　　1)咱們將AI與電影聯繫起來。星球大戰。終結者。2001：太空漫遊。即便是摩登家族。但這些都是虛構的，機器人角色也是如此。因此它讓咱們以爲人工智能聽起來有些像虛構的。

　　2)AI是一個普遍的主題。它的範圍從你手機的計算器到無人駕駛汽車，再到未來可能會完全改變世界的東西。人工智能指的是全部這些東西,這很讓人感到困惑。

　　3）咱們在平常生活中一直使用人工智能，但咱們經常沒有意識到它是人工智能。約翰麥卡錫於1956年創造了「人工智能」一詞，他抱怨說「一旦它起做用，就再也沒有人將其稱爲人工智能。」 因爲這種現象，人工智能一般聽起來像是一個神話般的將來預測而不是現實。與此同時，AI聽起來像過去的流行概念，它從未實現過。Ray Kurzweil說他聽到人們說人工智能在20世紀80年代就衰敗了，他將其比之爲「堅持認爲互聯網在21世紀初的互聯網泡沫破裂中消亡了。」的人同樣。

　　因此讓咱們清楚一點。首先，不要再想機器人了。機器人只是人工智能的容器，有時模仿人形，有時不模仿 - 但AI自己就是機器人內部的計算機。AI是大腦，機器人就是它的身體 - 若是它有一個身體的話。例如，Siri背後的軟件和數據是人工智能，咱們聽到的女人的聲音是人工智能的化身，徹底不涉及機器人。

　　其次，你可能據說過「奇點」或「技術奇點」這個術語。這個術語在數學中被用來描述相似漸近線的狀況，其中常規規則再也不適用。它被用於物理學中來描述一個無限小但密度大的黑洞的現象，或者咱們在宇宙大爆炸以前都被擠進去的那個點。一樣的，是在一般規則不適用的狀況下。1993年，Vernor Vinge寫了一篇著名的文章他將這個術語應用到將來咱們的技術智能超過咱們人類的時刻 - 對他來講,咱們所知道的生活將永遠改變,常規的規則也再也不適用。而後Ray Kurzweil經過將奇點定義爲這樣一個時間點,即回報加速定律達到如此極端的速度,以致於技術進步的速度是無限的，以後咱們將生活在一個全新的世界中。我發現不少如今的人工智能學者已經中止使用這個術語了，由於不管如何它都讓人感到困惑，因此我不會在這裏使用它（儘管咱們將在整個過程當中關注這個概念）。

　　最後，由於人工智能是一個普遍的概念,因此有許多不一樣類型或形式的人工智能，但咱們須要考慮的關鍵類別是基於人工智能的能力。有三種主要的人工智能能力類別：

　　AI類別1）弱人工智能（ANI）：有時被稱爲弱AI，弱人工智能是專門研究一個領域的人工智能。人工智能能夠在國際象棋中擊敗世界象棋冠軍，但這是它惟一能作到的。當你要求它找出一種更好的方法將數據存儲在硬盤上，它會茫然地看着你。

　　AI類別2）強人工智能（AGI）：有時被稱爲強AI，或人類水平的人工智能，強人工智能指的是能夠執行人類可以執行的任何智力行爲。建立AGI 比建立ANI 要困可貴多，咱們尚未作到這一點。Linda Gottfredson教授將其描述爲「一種擁有很是廣泛的心智能力，包括推理、計劃、解決問題、抽象思考、理解複雜的思想，快速學習和從經驗中學習的能力。」AGI將可以儘量輕鬆地完成這些事情。

　　AI 類別 3）人工超級智能（ASI）：牛津哲學家和AI思想家Nick Bostrom將超級智能定義爲「比幾乎在每一個領域中最優秀的人類智慧更聰明的智能，包括科學創造力，通常智慧和社交技能。」超級智能的範圍是從一臺比人類聰明一點的計算機到一臺比人類聰明數萬億倍的計算機。ASI是人工智能話題如此危言聳聽的緣由，也是爲何「不朽」和「滅絕」這兩個詞都會屢次出如今帖子中的緣由。

　　到目前爲止，人類已經在不少方面征服了最低水平的AI-ANI，而且體如今各方面。人工智能革命是從ANI經過AGI到ASI的道路 - 這條咱們可能生存或者可能沒法生存的道路，但不管如何，它這將改變這一切。

　　讓咱們仔細看看這個領域的主要科學家是如何看待這條道路的，以及爲何這場革命可能比你想象的更早發生：

咱們目前在哪裏 - 一個在ANI上運行的世界

　　弱人工智能是機器智能，在某一個特定的事情上等同於或超過人類的智能或效率。幾個例子：

• 汽車行業現狀充滿了ANI系統，從計算機中能夠看出，當防抱死制動器應該啓動時，計算機會自動調整燃油噴射系統的參數。谷歌如今正在測試的自動駕駛汽車中將包含強大的ANI系統，可讓它感知周圍的世界並作出反應。

• 你的手機是一個小的ANI工廠。當您使用地圖應用程序導航時，從網易雲音樂接收定製的音樂推薦，查看明天的天氣，與Siri交談，或者進行其餘數十項的平常活動，也是在使用ANI。

• 電子郵件垃圾郵件過濾器是一種經典的ANI類型 - 它開始加載有關於如何弄清楚什麼是垃圾郵件和什麼是正常郵件的智能，而後它會在體驗到您的特定偏好時開始學習併爲您量身定製它的智能。Nest Thermostat作一樣的事情，由於它開始計算你的行爲並採起相應的行動。

• 你知道當你在淘寶上搜索一個產品而後你在另外一個網站上看到它做爲「推薦給你」的產品，或者當微博知道把添加誰是好友更有意義，你會發現這個使人不寒而慄的事情。朋友，這是一個ANI系統網絡，它們會通知對方你是誰以及你喜歡什麼，而後利用這些信息來決定向你展現什麼。一樣適用於亞馬遜的「購買此產品的人也購買了......」的東西 - 這也是一個ANI系統，其工做是從數百萬客戶的行爲中收集信息併合成該信息以巧妙地追加銷售，以便您購買更多東西。

• 谷歌翻譯是另外一個經典的ANI系統 - 在一項狹隘的任務中表現出色。語音識別是另外一種系統，而且有許多應用程序使用這兩個ANI做爲標籤團隊，容許使用一種語言說出一個句子並讓手機在另外一種語言中說出相同的句子。

• 當你的飛機着陸時,並非由人決定應該飛機去前往那個登機口,就像不是人決定了你的飛機票的價格是同樣的。

• 世界上最好的跳棋、國際象棋、拼字遊戲、西洋雙陸棋和奧賽羅的電腦玩家如今都是ANI系統。

• 谷歌搜索是一個大型的ANI系統，擁有使人難以置信的複雜方法，能夠對頁面進行排名，並找出想要向您展現的內容。Facebook的新聞推送也是這樣。

• 這些只是在消費者領域。先進的ANI系統還普遍應用於軍事，製造和金融等行業和領域（AI算法高頻交易員佔美國市場交易股票的一半以上），在醫療系統幫助醫生作出診斷，最著名的是，IBM的沃森系統，他用足夠多的回答擊敗了傳奇冠軍,而且得到了Jeopardy冠軍。

　　目前的ANI系統如今並非特別可怕。但在最壞的狀況下，一個小故障或編程錯誤的ANI可能會致使嚴重的災難，例如摧毀電網，形成有害的核電站故障，或引起金融市場災難（例如2010年的ANI計劃以錯誤的方式作出反應時的Flash Crash 出現了意想不到的狀況並致使股市短暫暴跌，價值1萬億美圓的市場價值，其中只有一部分在錯誤獲得糾正後得以恢復）。

　　可是，雖然ANI沒有能力形成威脅，但這個相對無害的ANI組成的日益龐大和複雜的生態系統，是做爲改變世界的颶風的先驅。每個新的ANI創新都悄然爲AGI和ASI增添了一塊磚頭。或者正如Aaron Saenz所看到的那樣，咱們世界的ANI系統「就像早期地球原始泥土中的氨基酸」 - 生命中原本沒有生命的東西，在一個意想不到的日子，醒來了。

　　原文連接：<https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html

　　未完待續.........