蚂蚁，水滴，人工智能，为什么我们要想点大事？

来源：互联网作者：王林更新时间：2021-06-25 09:12:43阅读：

有时候，想点大事挺好。一方面，可以让自己聊天聊得更高级；另一方面，能知道未来应该往哪个方向去努力；而且，还有一个附加的好处，就是，想点大事可以让自己的心胸更开阔。

两只蚂蚁同时发现了一点食物的残渣，于是打了起来。正打得轰轰烈烈，突然不知道哪里来了一个小孩，一泡尿将两只蚂蚁冲跑了。

小说《三体》很有意思。当我们耗尽全部的资源打造了一只战队，雄赳赳气昂昂地打算面对三体人进攻的时候，一个小小的水滴用了30分钟就将其消灭殆尽。

当更高级的文明发现了地球，随意间就用一个叫做二相箔的东西，把我们的太阳系拍成了二维的照片。

想到这里，我们的职位升迁，你和旁边老王的明争暗斗，我们的成败得失，还那么重要吗？

有时候，想点大事可以让我们在面对现实生活的时候，更加平静和从容，不那么纠结，不沉溺于点滴的得失。

这段时间在学习万维钢精英日课第二季的内容，这一篇，将我的一点学习成果和启发汇报给大家。

迈克斯·泰格马克（Max Tegmark），麻省理工大学物理学教授，研究宇宙学和认知系统物理学，发表了200多篇学术论文，还是畅销书《穿越平行宇宙》和《生命3.0》的作者。

他，专门研究大事。比如，人工智能AI的本质。

一、I与AI

I是“我”，在这里指代人的智能。AI，就是人工智能。

人类的大脑活动，可以分为两种类型。一种，称之为智能，比如我们算算5的平方加上6的平方等于多少。一种，称之为意识，包括感情和感觉，比如当我们仰望星空体验到的渺小感。

意识，科学家们还在讨论到底是什么。

但是，对于智能，目前的研究有了一定的成果，并且建立了一些共识。

通过完全模拟人脑来实现智能，可能是一条很艰难的道路。因为人脑太过复杂，目前我们还无法掌握。就像是想要通过模仿鸟类的飞行无法让我们飞上蓝天一样。人类是通过研究空气动力学发明了飞机，实现了飞行这个梦想的。那么，想要实现智能，也可以遵循这个思路。人们要做的，可能不是完全复现一个大脑，而是研究什么是智能，直接让AI去实现智能。

所谓的智能，泰格马克在《生命3.0》中给出了一个定义：

智能是完成一个复杂目的的能力。——《生命3.0》泰格马克

这并不是一个精确的解释，但是，作为起点可以让人有个基本的认识。也就是可以处理那些之前没有预想到，会有随机变化发生的事情。从信息的角度上看，智能就是处理所有信息的能力。

智能有三个基本要素：

1、存储能力2、计算能力3、自我学习

举个简单的例子，比如我们可以记住勾股定理，这是存储能力；当我们在做一道题的时候，知道了两条直角边的长度分别是7和9，要计算出斜边的长度，我们要回忆起勾股定理，然后列出公式，将其计算出来。当然，这一切的前提是我们有自我学习能力，我们学会了计算直角三角形边长的方法。

所谓存储能力，对于我们人类而言，就是大脑容量。如果做个类比，人脑的总容量相当于硬盘，大约是100TB。2018年，全闪存存储厂商Nimbus Data宣布制造出了世界上最大的固态硬盘的容量就是100TB。2020年7月，Nimbus Data公布了价格，4万美金。

人脑中以神经元电信号存储的信息，是一种快速的读写模式，相当于计算机的内存，大概是10GB。现在，随便一台笔记本都是8GB的。

计算能力，这个就更不必说了。计算能力这件事，计算机完胜人类。只要是能有具体算法的事情，也就是符合逻辑的事情，计算机处理的能力就会得心应手。这也是为什么计算机要叫做计算机了。2021年5月，科技巨头英伟达（Nvidia）和美国国家能源研究科学计算中心（NERSC）启动了一台号称世界上最快的人工智能超级计算机Perlmutter。这台计算机的运算速度是每秒4百亿亿浮点运算。好吧，这已经超出了我的认知，不知道这是个什么概念。

学习能力是人类目前还优于计算机的地方。人脑的学习，本质上是大脑神经元的硬件变化。当我们在练习某个技能的时候，和这个技能相关的一些神经元会在同一个时刻被触发，这些神经元之间的连接就会越来越粗壮，到最后就形成了一个物理上客观存在的结实的网络，这个技能我们就学会了。计算机现在也在使用类似的方式进行学习。所谓的深度学习用的就是这种方式。

在计算机的学习过程中，很多问题都是分类问题或者是模式识别问题，深度学习就是在不断地进行分类的过程。

李开复对深度学习的定义是：

深度学习是一个能利用海量数据，在单一领域中，学会做超高精确度的预测或决策的技术。—— 李开复

比如，图像识别、翻译、语音识别等等。

如果仅仅从一些技能的角度看，未来15年，大部分的工作都将被人工智能所取代。

智能的三个要素，存储能力、计算能力和自我学习。这三个角度，AI做得都不错。这么看来，到底是用什么介质来处理信息，其实并不重要。我们的大脑使用的是碳原子，而电脑的CPU使用硅原子，只要能用来处理信息，都是智能。

现在，很多人认为，虽然在存储能力、计算能力上，AI完胜；在学习能力上，我们还有很大的优势。

现在，人工智能领域的领先，都集中在单项的技能上。比如，下围棋的AI就无法去开汽车，这是我们人类的优势。我不但会开车，还能解题，还烧得一手好开水。科学家们用一个概念来表达这种涉及多方面的智能，叫做AGI（artificial general intelligence），用来表示AI是否达到了人的智能水平，一种通用的智能。

二、AGI

几年前有一部非常好看的动画片电影，叫做《头脑特工队》（Inside Out）。电影把人的情绪卡通化，分别选择了5个情绪，用不同的人物的方式展现出来，绝对的大开脑洞。

电影的出品方是大名鼎鼎的皮克斯，是乔布斯再创辉煌的地方。这部电影可不是天马行空的想象，它的科学依据非常的坚实。为了符合科学，主创团队请到了两位著名的心理学家作为科学顾问。

一位是Paul Ekman，美国著名的心理学家，微表情的发现者之一，研究情绪和面部表情的先驱。另一位，Dacher Keltner，加州伯克利大学教授，曾经是Paul Ekman的博士后，同样在心理学领域很有造诣。

这个电影说的是，人并非只有一个单一的自我，我们的大脑中，无时无刻都有各种声音在不停地出现。在每个时间，大脑中都有很多个声音告诉自己应该干什么或者不应该干什么，最终的结果是这些声音之间博弈产生的。

从外在来看，我们就是这些“声音”的总和。

回到AI。

让我们一起做一个思想实验。就像电影中那样，如果我们做一个粗糙的简化，把我们大脑中不同的自我个数定为5个，分别是乐乐（Joy）、忧忧（Sadness）、怕怕（Fear）、厌厌（Disgust）和怒怒（Anger)。让我们再抽象一下，就像电影中做的那样，这5个自我分别是5个小人，分别有5个具体的实体对应。如果我们将这种方法对应到智能上，那会怎样？

如果下围棋有个AlphaGo，下象棋有个Stockfish8，打游戏有个AlphaStar，无人驾驶有个Apollo，还有个叫做Guidance的用来区分这是个什么问题、应该由谁来解决的系统等等，那，是不是有足够多个具备各项专业能力的“小人”，组合在一起，从外面看，是不是就能认为这个系统具有了AGI（artificial general intelligence），也就是通用智能了呢？

2020年，苹果发布了自己的M1芯片。从性能上看，它对电脑的提升非常巨大，理论性能比肩业内领先者英特尔和AMD的顶级桌面处理器。为什么这么强悍？

从我们的角度看，苹果的M1芯片只是一个CPU，但是，在这个芯片封装的大铜盖子之下，它是多个“小人”的合体：一个传统意义上的CPU+一颗GPU（图形处理器）+一颗DSP（数字信号处理器）+一颗NPU（神经网络处理器）+一个视频解码器+一张主板+一套内存+一个身份验证和加密卡，相当于八合一。

这和我们上面提到的组合的思路异曲同工。

三、专业领域和通用领域

李开复说，未来15年，在专业领域，大部分的工作都将被这些专业的人工智能所取代。

如果按照我们上面的思路，在通用领域，产生AGI，也就是通用人工智能的时间，也不会太远了。

雷·库兹韦尔，一位真正的技术达人、世界领先的发明家，他入选了美国国家发明名人堂，是美国国家科技奖章获得者，拥有13项荣誉博士头衔，曾经获得3位总统嘉奖，被媒体誉为“托马斯·爱迪生的法定继承人”。他写了一本火爆的畅销书，名字叫做：《奇点临近》。他说，这一天是2045年。

有人说，积极的人在内卷，消极的人在躺平。躺平也好，内卷也罢，说的都是人和人之间的竞争。

想点不着边际的大事，比如I、AI 、AGI，或许可以给我们一个不同的视角，就像蚂蚁打架小孩撒尿一样。

参考：

1、李开复TED最新演讲：AI如何拯救人性

2、《奇点临近》雷·库兹韦尔