无生命的AI算不上智能

　　什么是智能？以非常快的速度解决复杂的数学问题就算智能吗？在国际象棋中击败世界冠军的力量算智能吗？分辨图像中数千个不同对象的能力算智能吗？预测句子中的下一个单词算智能吗？
　　这些都是智能的表现。
　　由于人工智能的进步，我们已经能够在计算机中做到这些事情，并取得了不同程度的成果。但是人工智能科学家仍然很难就智能的定义和衡量标准达成共识。拥有一系列解决问题的能力似乎并没有让我们更接近于＂重新创造在自然界中发现的智能＂这一目标。
　　对于约翰霍普金斯大学神经科学教授 Daeyeol Lee 而言，当前的人工智能系统是＂人类智能的替代品＂，因为它们旨在实现人类创造者的目标，而不是它们自己的目标。
　　Lee 在他的著作《智能的诞生：从RNA到人工智能》（https://oxford.universitypressscholarship.com/view/10.1093/oso/9780190908324.001.0001/oso-9780190908324）中指出，真正的智能是＂生命在各种环境中解决复杂问题以实现自我复制的能力＂。换句话说，每一种经过时间考验并能够繁殖的生物——从细菌到树木、昆虫、鱼类、鸟类、哺乳动物和人类——都是智能的。
　　＂如果我们想评估各种生命形式的智能水平，那么以＂生命形式通过在更广泛的环境中解决更复杂的问题来成功地自我复制＂这一标准来做评估是比较合理的，＂Lee 这样写道。
　　从生命和生存的角度看待智能，对于理解人工智能的当前状态，包括其局限性、潜力和未来方向等，至关重要。遗传智能
　　《智能的诞生：从 RNA 到人工智能》，作者 Daeyeol Lee
　　生命是一场与死亡的赛跑。从出生开始，每个生物都要面对来自环境的无数危险，比如食物短缺、天气突然变化、其他生物捕食它或与它竞争资源，抑或是简单的时间流逝。
　　活得足够长的生物，无论是通过更好地在环境中生存下去还是靠运气，都能繁殖并将其基因传递给后代。它们的后代不会继承它们基因的完美副本。后代的基因会产生细微的差异，也称为突变。有时，这些突变会增强对生物生存而言至关重要的某些能力并提高繁殖机会。最终，经过数百万次繁殖和突变循环后，该物种得以通过进化增强了自己的能力，并进化出一些新器官，以改善其对环境强加条件的应对能力。
　　换句话说，它的后代变得更聪明了，因为它们是更优秀的生存者和自我复制者。
　　在单细胞生物和植物中，智力来源于趋向性，静态行为直接编码在基因中。趋向性使生物体能够对环境中的不同刺激做出反应，例如转身面对光源或向食物来源更密集的地方移动。
　　在这些生物体中，基因完全控制它们的行为，其智能水平依赖于基因进化。脑智能
　　更复杂的生物体，如动物，已经发育出了大脑和神经系统，这为它们提供了更加多样化和复杂的行为模式。
　　神经系统具有反射性行为，例如对疼痛和威胁性噪音的本能反应。但它最大的优势是学习能力。有大脑的动物通过与环境互动来学习，进而调整它们的行为以支持能够为它们带来最大奖励的行动。这也称为强化学习。
　　学习让生物体变得更聪明，并使它们能够在一生中不断改变自己的行为。与单细胞生物相比，动物更善于应对环境的变化。它们不需要等待几代突变，其行为变化就会融入后代的基因中。它们可以发展出非常复杂和动态的行为，例如为自己创造庇护所、狩猎、照顾孩子和社交。
　　拥有大脑和神经系统的动物的智能可以被视为两个同心环。外循环是遗传进化，即物种身体和四肢跨越多代的缓慢增强过程。内循环是快速学习，即每个生物体在其一生中获得的技能。
　　两种智能之间存在协同作用。大脑通过提高生物体的生存和繁殖能力来为基因服务。作为交换，进化能够让改善每个物种大脑的天赋和学习能力的基因突变更有机会留存下来（这就是为什么有些动物天生具有行走能力，而其他动物则在数周或数月后才能学会）。
　　与此同时，大脑也会做出权衡。当基因将它们的职责交给大脑时，它们就失去了对有机体行为的一些控制。有时，大脑会去追逐不利于基因自我复制的奖励（例如成瘾、自杀）。此外，大脑学习的行为不会通过基因传递（这就是为什么你没有继承父母的知识，不得不从头开始学习语言、数学和体育）。
　　正如 Lee 在《智能的诞生》中所写的那样，＂大脑功能可以通过经验改变这一事实，意味着基因并不能完全控制大脑。然而，这也不意味着大脑完全摆脱了基因控制。如果大脑选择的行为阻止了其自身基因的自我复制，那么这种大脑将在进化过程中被淘汰。因此，大脑与基因是双向相互作用的。＂人工智能的要点
　　AI 社区通常会求助于脑科学来获取算法和新研究方向的灵感。科学家们试图在计算机中复制大脑和神经系统的认知功能。
　　但智能的进化视角向我们表明，大脑及其所有奇迹和未解开的秘密，是基因进化悠久历史的产物。它是基因的代理人，尽管它非常复杂，有时行为超出了其委托人的控制范围。
　　＂今天的人工智能仍然不是真正的智能，不是因为它是由与人脑不同的材料和构建块组成的，而是因为它的目标是解决人类选出来的问题，＂Lee 写道。＂如果人工智能真的很聪明，它必然会有自己的目标，并为自己寻找解决相关问题的方法。而现在的人工智能是旨在为人类，而非自身的福祉与繁荣服务的。＂
　　从这个角度来看，人工智能，至少在目前的形式中，是人类智能的延伸，就像大脑是基因智能的延伸一样。我们的人工智能算法可以在一秒钟内完成数十亿次计算，并学会做到超出人类大脑能力的事情。但它们仍然以解决人类大脑已经发现和制定的已知问题为目标。我们的大脑是我们基因的代理人。你可以将 AI 视为智能图中的第三个循环。它的进化速度比智能和有机学习快得多，但仍受其外部循环设置的条件所限制。
　　这并不意味着人工智能就不会伤害人类。我们已经见过了很多人工智能系统造成危害的例子。但这些例子中并不存在一个失控的人工智能在积极策划伤害人类的行动。这些错误是人类设计和滥用错误的人工智能系统的结果。
　　那些打败星际争霸冠军、在图像分类中赶超人类水平并做到实时语音识别的狭义人工智能系统呢？它们是否会威胁到人类的生存？
　　不，Lee 认为，因为这些狭义的人工智能系统的目标是解决人类不可能或难以解决的问题。否则，它们就没有用了。
　　＂人工智能和人类表现之间的[竞争]不是对人类社会的威胁，而是人工智能的必要条件，＂他写道。＂大脑进化为复杂的学习机器，这是对大脑和基因之间的委托代理关系的解决方案，而不是威胁。同样，人工智能技术本身的进步不会对人类构成威胁。＂
　　因此，不去发展自己的目标，不追求自己的福祉的人工智能仍然是人类为提高劳动效率而发明的众多工具之一。
　　＂只要计算机不进行物理复制，人类将仍然居于主体地位，并通过人工智能控制计算机的行为，就像大脑无法自我复制，因此继续充当基因的代理人一样，＂Lee 写道。
　　原文链接：https://bdtechtalks.com/2021/11/15/birth-of-intelligence-book-review/