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DeepTech深科技|为何除了马斯克，没人愿意猜通用人工智能何时出现？( 二 )


莱格说：“在 21 世纪头几年讲 AGI ， 大家会觉得你疯了 。 甚至在 2010 年我们创立 DeepMind 的时候 ， 去开会时还特别多人一脸不屑 。 ” 但现在变了 ， “有些人还是不喜欢它 ， 但 AGI 势不可挡 。 ”
那么 ， 为什么 AGI 会引起争议？为什么 AGI 如此重要？它是一个不顾后果的误导方向？还是人工智能的最终目标？
什么是 AGI？
这个词已经流行了十多年了 ， 但是它所概括的想法已经跨越了一代人的时间 。
1956 年夏天 ， 十几位科学家在美国新罕布什尔州的达特茅斯学院相聚 ， 一起做了个 “小” 研究项目 。 人工智能先驱约翰?麦卡锡、马文?明斯基、纳特?罗切斯特和克劳德?香农率先宣传了这个项目 ， 并写道：“该研究基于下列推测：原则上 ， 我们可以精确描述学习的各个方面或智能的任何特征 ， 并且能够制造一台机器来模拟 。 该研究将尝试教会机器使用语言、有抽象能力、形成概念 ， 能解决现在人类所面临的各种问题 ， 并且机器会自我改进 。 ”科学家们认为 ， 如有 10 人参与 ， 两个月便能完成项目 。
到 1970 年 ， 明斯基又大胆表示：“在三到八年内 ， 我们将拥有一台与普通人类智慧相当的机器 。 也就是说 ， 这台机器可以阅读莎士比亚的戏剧 ， 给汽车加油 ， 谙熟办公室规则 ， 讲笑话 ， 打架 。 那时 ， 机器将开始以惊人的速度进行自我改进 。 再过几个月 ， 它将达到天才的水平 。 再过几个月 ， 它的力量将不可估量 。 ”
在这些关于 AI 的愿景中 ， 有三点引人注目：接近人类水平的归纳能力、超快的自我改进能力（呈指数级增长）、极强的想象能力 。 但半个世纪以来 ， 我们仍然无法创造出具有人类多任务处理能力的 AI ， 现在 AI 的多任务处理能力甚至都比不上昆虫 。
但也并非没有傲人成就 。 现在的机器可以使用语言、有视觉、能解决许多问题 ， 已经实现了当初不少目标 。 但如今的 AI 并不是先驱者想象的那样接近人类水平 。 深度学习推动了 AI 蓬勃发展 ， 能训练机器掌握写故事、下棋等能力 ， 但 AI 无法同时做多件事 。
有时 ， 莱格将 AGI 视为多功能工具 ， 认为 AGI 可以解决许多不同问题 ， 可以不必为每一项挑战都设计一个新的 AI 。 按照这种观点 ， AGI 不会比 AlphaGo 或 GPT-3 更智能 ， 而是会掌握更多功能 。 AGI 将是通用 AI ， 而不是高度发展的智能 。 但是莱格还认为 ， 人类可以与 AGI 交际 ， 就好像它也是人类 。
他所描述的机器像是玩伴：如果可以与机器互动 ， 给机器展示新的纸牌游戏 ， 教机器玩 ， 机器会问问题 ， 然后一起玩游戏 ， 那可太美了 。 “我的梦想成真了 。 ” 他说 。
当人们谈论通用人工智能时 ， 通常会想到的是这些类似于人的能力 。 但称其 “类似于人类” ， 既含糊又过于具体 。 人类是我们所拥有的通用智能的最佳典范 ， 但人类也高度专业化 。 想一下动物智能的领域：从蚂蚁的集体认知到乌鸦或章鱼解决问题的技能 ， 到更容易识别但仍不可知的黑猩猩的智能 ， 这些都显示出建立通用智能的方法有很多 。
【DeepTech深科技|为何除了马斯克，没人愿意猜通用人工智能何时出现？】即便我们的确构建了通用人工智能 ， 可能也无法完全理解它 。 当今的机器学习模型通常是 “黑匣子” ， 这意味着它们获取准确结果的计算方式没人可以理解 。 再加上能够自我改进的超级智能 ， 所以这就是为什么科幻小说经常提供最简单的类比 。
有些人也会将意识或感知带入通用人工智能的要求中 。 但如果智能就很难下定义 ， 意识就更难了 。 哲学家和科学家尚不清楚人类到底是什么 ， 更不用说计算机中的内容了 。 智能可能需要某种程度的自我意识 ， 能够反思你对于世界的看法 ， 但这并不一定与意识是同一回事 ， 意识是体验世界的感觉或是反思自己对世界看法的感觉 。 即使 AGI 最忠实的信徒也不能了解机器意识 。


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