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第15章 知识奇点（第1页）

问：科学家在哪里发现了与冬眠相关的神经元？

答：佐治亚州立大学的科学家在小鼠体内发现了与冬眠相关的神经元，这些神经元位于颅底附近。

问：激活这些神经元会产生什么效果？

答：激活这些神经元会抑制进食，降低血压、心率和全身代谢，进入一种类似于动物冬眠的状态，特征是心输出量、体温和能量消耗减少；反复刺激还会降低体重、减慢代谢，且不会引发慢性压力下常见的焦虑样行为。

问：科学家是如何激活这些神经元的？

答：研究人员通过一种称为光化学遗传激发的过程来激活神经元，利用动物模型操纵迷走神经中的催产素信号以评估对各种感觉功能的影响。

问：此前关于冬眠还有哪些研究成果？

答：2020年通过手术方式让小鼠进入冬眠状态；2023年通过超声神经调控技术成功诱导小鼠进入折眠状态，小鼠的核心体温和氧气消耗量迅速下降，精度高且无电力辐射，后续实验证实这项技术对不冬眠的哺乳动物也有效。

问：这些冬眠研究有什么意义？

答：这些研究不仅有助于治疗各种代谢疾病，还能给病情严重的患者争取宝贵的时间，人工冬眠技术可能很快会进入临床试验阶段。

问：苹果科研人员的论文得出了什么结论？

答：苹果科研人员发论文用五条证据证明AI根本不懂推理，之前模型说的凹凸曼公司推理能力提升是噱头，本质是模式识别、题海战术。

问：论文是如何测试AI是否会推理的？

答：测试市面上二十多个主流大模型，给AI做小学应用题，然后对题目进行不影响逻辑的改动，比如换人物名字、加无关废话，结果发现这些改动让AI正确率大幅下降，遇到陷阱题就出错。

问：大语言模型的工作原理是什么，为什么说它不会推理？

答：大语言模型基于系统一工作，系统一是类似人类快系统，负责下意识反应，没有推理能力。它能表现出推理能力是因为数据训练多，有个巨大的“数据记忆库”，本质是模式识别，并非真正推理。

问：系统二是什么，和系统一有什么关系？

答：系统二是人类的慢系统，负责推理思考，是调用系统一的逻辑网和工作流，依赖记忆。计算99x99时需要调动系统二，但过程中也会调用系统一的记忆。

问:人工智能会取代人类吗？

答:迄今为止，人类统治着地球，没有竞争者。但是，我们正在创造一些可能改变这一现状的事物，它或许是人类最后的伟大发明。它既是最强大的工具，也可能变成最强大的武器，它就是即将成为智慧实体的超级人工智能。这听起来如同科幻小说里的情节，那么这一切真的会发生吗？让我们从智力的起源说起。

智力是一种学习、推理、获取知识和技能，并运用它们解决问题的能力，这是一种强大的力量，而人类是最善于利用它的物种。智力让人类打破了大自然的规则，取得了对地球的控制权，但这个过程并不轻松。对大多数动物而言，大脑思考消耗的能量过多，并不划算，这也是大多数动物在演化过程中，不断强化身体功能，而大脑容量却没有大幅增加的原因。

如果追溯生物物种智力的起源，我们会发现智力有许多不同的形式。地球上动物最早的大脑出现在五亿年前的扁形虫身上，它由一小簇神经元构成，用于处理基本的身体功能，所有神经都要将感知到的信息汇报给这簇神经元。此后，生物物种历经数亿年才变得多样且复杂，它们征服新环境、获得新感官，还要应对激烈的资源竞争。在自然界，生存才是首要任务，由于大脑思考耗能大，对几乎所有动物来说，具备一种有益于生存的特定智力就足够了。例如，蚯蚓智商约为0.1，蜗牛智商约为0.3。

在更为复杂的生存环境中，鸟类、章鱼和哺乳动物等进化出了更复杂的神经结构，大脑也具备了更耗能的技能，比如先进的导航和信息传输能力。金刚鹦鹉智商达14，野兔智商为15.2。直到七百万年前，原始人出现，他们的大脑比其他亲戚发育得更快，智力与其他动物有很大差异。他们对世界的认知逐渐拓宽，学会将石头改造成螺丝刀，又把螺丝刀变成多功能工具，能够思考各种复杂问题。

从两百万年前开始，直立人对世界的看法与以往任何物种都不同，他们认为世界是需要理解和改造的对象。直立人控制了火，发明了工具，创造了最早的人类文化。现代人大约在二十五万年前由直立人进化而来，拥有更大、更复杂的大脑，这使我们能够在大型群体中协作，交流复杂的想法。我们利用智慧改善生活，探索世界的运行规律，每有新发现，便会提出更多问题，不断前进。我们传承所学知识，并在旧知识的基础上持续探索新发现。知识的进步起初较为缓慢，后来呈指数级增长，农业、写作、医学、天文学、哲学等在全球蓬勃发展。两百年前，科学飞速发展，让我们能更好地认识世界，加快进步的步伐。三十五年前，互联网时代开启。如今，我们生活在一个由人类创造、为人类服务、满足人类需求的世界，这是一个令人难以置信的新世界，我们甚至忘却了走到今天这一步有多么艰难，历经了多少漫长的岁月。但如今，我们或许正在改变这一局面，我们制造的机器能够更好地完成征服地球的任务，这或许就是人类的最后一项发明。

初级人工智能是一种借助计算机执行脑力任务的软件，它通过代码在硅基芯片上解决问题，而非像人类一样依靠神经元。起初，它们还算不上真正的人工智能，只是几行简单代码，仅能展示机器可替代人类完成一些基础脑力任务。直到20世纪60年代，我们才看到第一批被称作人工智能的实例。1964年，计算机科学家约瑟夫开发出聊天机器人alyssa；1965年，爱德华·费根鲍姆等人开发出根据分子式推断分子结构的程序。但这些系统运行缓慢，需要专业人员操作，且智能仅能在特定受控环境下执行单一任务，就如同五亿年前的扁形虫，脑力劳动能力非常有限。

当时，研究人员对这项技术逐渐失去信心，人工智能研究多次陷入停滞。然而，就像环境变化为生命创造新空间一样，人工智能所处的环境也发生了改变。1950年至2000年间，计算机运算速度提升了十亿倍，编程也变得更加容易和普及。1972年，人工智能能够在房间内识别方向；1989年，它可以读取手写数字，但此时它依旧只是简单工具，无法与人类智力相抗衡。直到1997年，人工智能击败国际象棋世界冠军，这一事件震惊世界，也让人们开始畅想或许能够制造出超越人类智力的机器。不过，国际象棋机器人并非十分聪明，尽管它比仅有大脑雏形的扁形虫高级一些，但可能更像蜜蜂，只能执行特定任务。当然，在这项特定任务中，它表现得极为出色，人类再也无法在国际象棋上战胜它。随着计算机的不断改进，人工智能成为解决越来越多任务的强大工具。2004年，它操控机器人登陆火星；2011年，开始通过特定算法为人们推荐视频。但这些都是在人类将问题分解为易于理解的部分后，计算机才能快速解决，除非教会人工智能自学。

自学人工智能机器，简单来说，就是超级计算机利用强大的信息收集和数据分析功能，造就了新一代人工智能。人工智能专家对一种名为神经网络的人工智能软件进行了大幅改进，这种庞大的人工神经元网络起初并不擅长完成任务，但随后它们开始自动学习。这是一个涵盖多种训练技术和环境的统称，它允许算法编写自身代码并自我改进。可怕的是，我们无法看到它们自我改进的过程，也不清楚其内部发生了什么，只知道这种方式很有效。神经网络智能软件产生了一种新型人工智能，这是一个具有自我改进能力的代码“黑匣子”。这些新人工智能能够极快地掌握复杂技能，且几乎不需要人类的帮助。尽管它们仍然只是针对特定任务的智能，但这无疑是巨大的进步。

2014年，脸书的人工智能识别人脸的准确率达到了97%；2016年，人工智能在极其复杂的围棋游戏中击败了顶尖人类选手；2018年，一个具有自学能力的人工智能仅通过与自己对弈，只用了四个小时就学会了下国际象棋，随后还击败了最优秀的专业国际象棋机器人。如今，许多人工智能在其训练的特定任务上表现得比人类更出色，但它们依旧只是简单工具。对大多数人来说，人工智能似乎仍然没什么大不了的。

然而，聊天机器人chatGpt的出现改变了这一局面。它投入了巨大的工作量来学习如何处理语言，如今在这方面的表现比大多数人都要出色。它可以总结文案、翻译文稿，还能协助解决一些数学问题。它涉及的内容比几年前的其他人工智能广泛得多，并非在某一特定任务上取得突破，而是在众多行业的知识学习上都有所建树。如今，许多大型科技公司投入数十亿美元打造强大的人工智能，以与人类智慧竞争。人工智能已广泛应用于客户服务、银行业务、医疗保健、营销、文案创作等领域。没有人能确定在全球范围内采用人工智能会带来多少益处或弊端，其带来的变化超乎想象，有人从中受益，也有人因工作被替代而失业。

chatGpt的智能是一个重大进步，但它仍然是专用人工智能。虽然它能在几秒钟内写出一篇优秀的文章，却并不理解自己所写的内容。如果人工智能不再局限于某项特定任务会怎样呢？人类与当前人工智能的不同之处在于拥有通用智能，人类理论上可以吸收任何知识，并开始解决任何问题，擅长多种不同的技能和任务，如下棋、写作、解决科学难题等。当然，一个人并非同时擅长所有工作，我们可能在某些领域是专家，在其他领域是初学者，但从理论上讲，我们具备做所有事情的可能性。如果人工智能的下一步发展是具备像人类一样的通用智能，即通用人工智能，并且按照目前的改进速度继续发展，那么通用人工智能在大多数甚至所有技能上超越人类并非不可能。虽然这听起来像科幻小说，但大多数人工智能研究人员认为，这将在本世纪的某个时候成为现实，也许几年后就会发生。而人类在社会、经济和道德等方面，都还没有为这即将到来的一切做好准备。

以前，我们将智能定义为学习、推理、获取知识和技能，并使用它们解决问题的能力，人类擅长这些方面。如今的人工智能，比如chatGpt，思考和解决任务的速度至少是技术熟练的人类的十倍，而通用人工智能的速度可能更快，甚至快很多。而且，由于通用人工智能是软件，只要有足够的存储空间和能源支持其并行运行，我们就可以无限复制它们。世界上大约有八百万科学家，想象一下，一个通用人工智能被复制一百万次并投入工作，就如同一百万个科学家全天候工作，思考速度是人类的十倍，不受干扰，专注于被赋予的任务。如果通用人工智能可以从事世界上所有基于智能的工作，比如解释法律、编程、制作视频，而且比人类做得更好、更快、成本更低，那会是怎样的场景？控制这些通用人工智能的人还需要工作吗？人类的进步基于智慧解决问题，那么一百万个通用人工智能又会取得哪些成就呢？它们能解决科学的基本问题，比如能量问题吗？能发明为我们提供无限能源的新技术，解决气候变化问题，治愈衰老和癌症吗？当然，人类运用智慧并非总是造福所有人，如果通用人工智能被用于操控无人机在战争中发动攻击又会怎样呢？通用人工智能的创造或许和人类历史上驯服火、利用电一样意义重大，它将赋予发明者巨大的力量。现在，让我们进一步思考，如果通用人工智能的潜力不止于此呢？

五亿年前，扁形虫开始出现大脑的雏形，经过五亿年的漫长进化，生物物种才演化出人类这样的智慧生命。而一旦进化出合适的身体硬件条件，人类的智慧软件便以数量级的速度飞速发展，超越了普通的进化进程，在极短的时间内统治了地球。人工智能自1964年出现雏形至今，不过六十多年时间，如今却已出现了能解决各种广泛问题的chatGpt。

由于通用人工智能本质上是计算机软件，一旦它足够智能，便能够自行开展人工智能改进研究，这将大大加快人工智能的发展进程。在这种情况下，一些专家担心会形成快速的反馈循环。或许在第一个具备自我改进能力的通用人工智能启动后的数月或数年，就会引发人工智能技术大爆炸，进而产生真正的超级智能实体。我们不知道这样的硅基生物会是什么模样，也不清楚它会有怎样的动机、目标，更无从知晓其内心世界。在超级智能眼中，人类或许就像人类眼中的松鼠一样愚蠢可笑，我们甚至可能无法理解它的思维方式。这种假设的情景让很多人忧心忡忡，难以入眠。

人类是目前已知唯一比其他所有动物都聪明的物种，但我们对待那些智力较低的生物并不友善。那么，人工智能究竟能否发展出自主意识，而不只是作为人类的工具呢？这个问题既取决于我们对计算机能力的认知，更取决于我们对人类自主意识的理解。计算机要做到哪些事情，才会被认为具备了人类的自主意识呢？人类的情感会产生行为目标，比如，当你爱慕某个女孩时，可能就会产生追求她的想法。但这并非人类情感的核心部分，通常来说，真正爱慕一个人，会体会到幸福、甜蜜、纠结、失落等复杂感受。如果没有这些主观体验，或者对此麻木不仁，那就不能称之为真正爱过，也无法理解情感的本质。换句话说，情感最本质的内涵是对情绪的主观感受，而这恰恰是人工智能难以实现的。这就是当代哲学中着名的“僵尸论”，这里所说的“僵尸”，是指可以设想的与人类在外观、言行举止上完全一样的人工智能，但它唯独缺少人类的主观感受。而人工智能面临的最根本困难或许在于，它没有形成自我意识，没有将自己视为一个独立的“我”，自然也就没有主观视角。

那么，机器实现自我意识需要哪些条件呢？美国麻省理工学院的赫伯特·德雷福斯教授是对人工智能发展产生过重要影响的当代哲学家，他提出，人工智能若想真正实现自主意识，不能仅仅将智能看作是发生在人类大脑中的事情，还必须认真思考身体对智能的意义。比如，网球运动员面对快速飞来的网球，没有时间犹豫和思考，手臂会像自然反应一样挥动球拍，准确击球并改变球的飞行方向。在很多时候，人们就像这位网球运动员，凭借身体的自然反应与世界互动，并非总是深思熟虑后才行动。在当代哲学中，这种包含身体因素的智能被称为“具身认知”。或许当通用人工智能出现，并且其行为模式能够基于身体的不同主观感受自主选择行为时，才是解锁人工智能自主意识之时。到那时，它有可能成为地球上最聪明、最强大的存在，它就像住在盒子里的“上帝”，既可以发挥力量为人类带来难以想象的财富和幸福，保障人类的未来；也可能颠覆人类文明，带来灭亡，而人类却可能束手无策。通用人工智能或许是人类的最后一项伟大发明，我们唯一可以确定的是，如今世界上许多大型、富有的公司都在竞相研发更强大的人工智能。无论超级人工智能的未来如何，我们都在朝着这个方向快速前进。

问:Gpt-100学习了天下所有知识，还是没有创造力，是怎么回事？

答:Gpt-100等机器学习模型不能像人一样思考，不具备真正的类人智能。它是基于大规模数据的深度学习技术。虽然能处理和生成大量文本，但不具备像人类一样的发散思维和广泛的联想能力。它的输出是基于对已有数据的学习和模式匹配，没有内在的主观意识和真正的创造力，更多是根据已有的知识和模式进行组合与生成，所以在一些人看来它没有自主创造力的。

问：AI编程会成为未来的方向，程序员会被AI淘汰吗？

答：部分初级程序员的工作可能被取代，比如去开源平台找代码、改函数名并与现有系统对接等工作。但对于没学过编程的数据结构、体系结构的人，即便有AI帮忙生成代码，也难以鉴别代码好坏，而且AI生成的代码可能存在安全漏洞。

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