理解世界是一件特有趣的事,对吗,马斯克?

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日心说到底“可怕”在哪里?其实它不过揭露了一个事实:人类并不是宇宙的中心,并没有得到造物主的特别关照。因此有人说,ChatGPT是AI时代的日心说。

2023年7月13日,马斯克宣布了他在AI领域的雄心:一家名为xAI的AI公司诞生了,目标是“理解宇宙的本质”。

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人类发展人工智能(AI)的初心是创造一种能帮我们变得更快、更好、更强的技术。但显然,ChatGPT在近期取得的巨大成功,点燃了人类发自内心的担忧——它(我们还不敢称之为他或她)的快速成长,它的聪敏好学,尤其是它的“自主”学习和分辨能力,仿佛一只养在家里的小猫咪,突然露出了狮子的利爪。

马斯克为AI抛出的口号是理解宇宙——这是要抛弃“为人类服务”的初心,去抢夺本来仅属于人类的智能光环啊。

早在16世纪,人类就被科学、技术和事实剥夺了一次“C位”,造成了一次巨大恐慌,而带来这次恐慌的就是哥白尼。日心说到底“可怕”在哪里?其实它不过揭露了一个事实:人类并不是宇宙的中心,并没有得到造物主的特别关照。因此有人说,ChatGPT是AI时代的日心说。从此,“理解宇宙的本质”这句话的主语可能不再只是人类,人类也不再是智能的中心了……

1

理解世界?

不谈智能,单谈“理解世界”,是没什么意义的。

“硅人”的智能启蒙,可以说来自贝叶斯方法。贝叶斯方法基于在给定假设下观察到的不同数据的概率、先验概率和数据本身(获取信息),然后将未知的先验信息与已有的样本信息结合(生成样本),得出后验信息,再根据贝叶斯公式计算(训练优化),得出一种判断未知的方法或结论。当你不能准确知道一件事的本质时,你只能依靠经验去判断它的本质属性的概率,也就是判断它大致应该是什么样子的。所以,我们的“直觉”到底有没有价值?马斯克说要“理解宇宙的本质”,但本质的真相是什么?理解又意味着什么?贝叶斯方法也许能回答这些问题。

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真相,也会撒谎吗?”

ChatGPT的学习经历,“碳人”应该十分眼熟:Chat GPT基于大模型,你可以说它是无数大脑集合而成的无限的神经网络,来自全世界互联网、书籍等人类创造的海量文本样本,都可以投喂给这个巨大的网络;然后,这个神经网络经过训练生成了与全世界海量信息“类似”的文本。而且,它能从一个“提示”开始继续生成“与其训练数据相似的文本”,比如当你给它一个字母C,它会推断你可能要的是Cat或是Chat,如果你继续给它提示h,它就会猜出,你要的更可能是Chat而绝对不是Cat。

事实上,ChatGPT会不断根据海量信息完善自己的语言,是目前为止聊天能力最强的AI,但你会时不时觉得它在“鬼扯”。比如一个刚学话的孩子,他/她在第一次看到时事新闻,并模仿说出“凶人”这个词的时候,会被爸爸妈妈纠正“那叫‘凶手’”。但之后,这个孩子就不会说错了。ChatGPT不仅能产生连贯的人类语言,而且能根据曾经“阅读”过的内容遵循“提示”说出“那个人就是凶手”。但ChatGPT并不是真的判断出凶手是谁,只是说了一句“听起来挺靠谱”的话。

“碳人”没有无数大脑,没有无限的时间吞咽海量的信息。如果“硅人”能够弥补这些弱点,变成一位越来越优秀的学生,“碳人”本来专有的很多智能行为,如写作、设计、数据处理等,瞬间就显得弱爆了……

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说实话,你有没有问过ChatGPT:谁是世界上最美的人?

2

“碳人”的出路在哪里?

人类不会受限于技术的演变,只会受限于自身设定的目标。

——S. Wolfram

理解世界,是人类与生俱来的神奇能力。三四岁的孩子都能回答天上的星星和幼儿园班里的小朋友谁更多。但现实世界很复杂,问题也会变得复杂:星星的数量大约在什么量级上?孩子未必能答上来,但他/她可能会瞎蒙“几百万”“几亿”……随便什么大数,却不会说“几十”“几百”这种小数。孩子很聪明啊!我们中大多数人的“聪明”就停留在这个阶段了:收集样本、计算概率、优化经验、形成判断。目前为止,AI的聪明可能也停留在这个阶段。

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然而,有些人为什么会“更聪明”?比如,牛顿、伽利略、爱因斯坦这些人是怎么把“加速度”“引力”“时空”这些概念摸清的?他们为什么会发明微积分学这种厉害的东西?这些人类魔法师的脑袋和你我这样的“麻瓜”的脑袋到底有什么不同?他们与我们的差距,是不是就是“碳人”与“硅人”的最终差距?

数学家米卡埃尔·洛奈讲了一个故事。他和一位同事约定下次见面的日期,他听到她喃喃低语:“今天是4月20号,那14天之后就是34号,那就是34减30——5月4号。”他猛然意识到,这位同事发明了一个不存在的日期:4月34号。推算日期的方式不止一种。比如很多人会想,4月20号在10天之后是4月30号,所以11天之后就是5月1号,那么14天之后就是5月4号。因为4月30号的后面是5月1号,所以月份的过渡打断了数字的自然增长——反而必须刻意打断自然的算术思维,才能把事情想明白吗?相反,数学家同事用了不存在的东西,恰当地找出了方法。

洛奈受到了启发:宇宙就摆在那里,我们该如何理解它?作为数学家,洛奈认为数学是“第一工具”:数学好比一把雨伞,撑开一片“虚拟”的天地,让我们在现实的“大雨”中行走,等我们在这种虚拟的时空中得到方法,还能将结果带回现实验证,继而解决问题。那么,遇到更宏大、更复杂的问题时,这种方法还奏效吗?

这不仅仅是科学研究的方式,更是理解宇宙万物的方式。牛顿就是这样得到了万有引力定律。胡克也看到了万有引力,但他没能用数学的方法验证、论述,这也是牛顿认为自己打败胡克的理由——他站在了巨人的肩上。

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3

人类的科学思维擅长制造两枚指南针:一枚叫“实用”,一枚叫“优雅”。

就像上面提到的数学家,她凭空发明了“4月34号”来推导日期,不但简洁方便,而且重要的是,这种方法更符合基本思维习惯,能迅速帮她理清情况、解决问题。这种思维方式对于一个受过数学训练的人来说自然又典型。

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优雅、实用,数学是AI的科学灵魂

思考、理解、探索、创造“不存在”,是人类的伟大品性,也是AI(至少是暂时)难以拿到的“舶来品”。不存在的东西是抽象的:现实中的“具体”可以在思维模型(比如数学模型)中变为一种“想法”,于是,抽象变成可以想象的、仿佛存在的东西,就这样凭空出现在思维的中间环节里。“碳人”的出路,归根结底就是“向前走”——改变世界的都是那些敢为“另类”、勇于创新的人。

回顾科学史,人类在几个世纪中取得的进步令人眼花缭乱。然而,一旦想到我们还不知道的那一切,想到这世上有多少未知的、“不存在”的事——无论它们最终实现的时间距离今天的我们有多远,或者它们也许已经发生了,就在人类的眼皮子底下,但我们仍然无法通过自己的感知力、想象力来理解它们——“碳人”都会此心难安。

但“硅人”不会,它不会对“不存在”焦虑。但有一天,它也许真的能像今天的我们一样明白,觉得理解世界是一件特有趣的事。对吗,AI?

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