强人工智能AGI何时会来敲门？

　　最近ChatGPT突然火爆网络，技惊四座出色地回答了人类提出的各种问题，其强大的理解自然语言的能力，使得特斯拉创始人马斯克不禁感慨：＂ChatGPT好到吓人，我们离强大到危险的AI不远了。＂
　　OpenAI CEO甚至放言＂AGI可能比任何人预料的更早来敲响我们的大门＂。
　　那么人工智能现在处在什么阶段？可以在各方面比肩人类的强人工智能AGI何时能出现？这里先说明几个概念或者定义:
　　弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。
　　我们对人工智能的错误认知
　　强人工智能Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为＂一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。＂强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
　　超人工智能Artificial Superintelligence (ASI): 牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为＂在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。＂超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。
　　人工智能超越拌线——奇点
　　ChatGPT又是什么？ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。别名又称为聊天生成预训练转换器。
　　最近有篇论文名为《心智理论可能在大语言模型中自发出现》（Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models），作者是斯坦福大学商学院组织行为学专业的副教授Michal Kosinski。通过研究得出这样的结论＂原本认为是人类独有的心智理论（Theory of Mind，ToM），已经出现在ChatGPT背后的AI模型上。＂
　　平均下来，davinci-002完成了70%的任务，心智相当于7岁孩童，GPT-3.5完成了85%的意外内容任务和100%的意外转移任务（平均完成率92.5%），心智相当于9岁孩童。
　　同样在去年谷歌人工智能开发团队的布雷克·莱莫恩公开表示，该公司正在研发的一款人工智能系统——对话应用语言模型（lamda）可能存在感知力。
　　如今，大语言模型变得越来越复杂，也越来越擅长生成和解读人类的语言，它逐渐产生了像心智理论一样的能力。但这并不意味着，GPT-3.5这样的模型就真正具备了心智理论。
　　无论这类AI语言模型有多复杂，其核心功能依然是自然语言处理，这也是称其为聊天机器人的原因，其最大的创新在于具备一定的预推理能力，或者说具有一定的逻辑推理能力，不过说白了还是路径选择。或者说这仅是人类自然语言系统的一个近似画像，只是在某些情况下足矣乱真而已。
　　那么最关键的问题它是否已经具备像人那样的自主学习能力呢？可以说是也可以说不是。说＂是＂是因为它可以自主进行训练，甚至可能通过自我改进达成强人工智能。说＂不是＂当然就是尚不具备自主意识，更没有自主进化能力，也就是至少目前看来它还是被动学习，缺乏与外界的直接交流与刺激，毕竟它还没有类人的社交网络？那么信息网络算不算？关键问题另一端是什么？
　　自然语言处理只是人工智能或者人的能力的一部分，而另一个重要领域是视觉处理。毕竟人类获取的信息83%来自视觉，仅有11%来自听觉。
　　目前在视觉智能领域里领导者恐怕非特斯拉莫属，这也是其敢于死磕纯视觉模式的底气所在。与纯视觉模式相对的激光雷达、微波雷达，就如同盲人外出手持的探路杖，孰优孰劣，不言自明。
　　特斯拉视觉识别
　　国内厂商之所以要走激光雷达路线，美其名曰是弥补＂摄像头+毫米波雷达＂在感知领域的局限性，其实是在规避视觉领域的技不如人。
　　在这这里需要补充一个问题？智能或者智力的本质是什么？对人类本身来讲就落在心理学范畴。传统的智力理论认为人类的认知是一元的、个体的智能是单一的、可量化的，而美国教育家、 心理学家霍华德·加德纳 （Howard Gardner）在1983年出版的《智力的结构》一书中提出＂智力是在某种社会或文化环境或文化环境的价值 标准 下，个体用以解决自己遇到的真正的难题或生产及创造出有效产品所需要的能力＂。
　　而 认知能力是智力的重要或者核心部分。认知能力(cognitive abilities,cognitive ability)是指人脑加工、储存和提取信息的能力，即人们对事物的构成、性能与他物的关系、发展的动力、发展方向以及基本规律的把握能力。它是人们成功的完成活动最重要的心理条件。知觉、记忆、注意、思维和想象的能力都被认为是认知能力。
　　这里就不得不提到实验心理学家赤瑞特拉（Treicher）做过的两个著名心理实验。
　　实验一，是关于人类获取信息的来源。他通过大量的实验证实： 人类获取的信息83%来自视觉，11%来自听觉，这两个加起来就有94%。
　　赤瑞特拉实验:人类获取信息的途径
　　实验二，是关于知识保持即记忆持久性的实验。结果是： 人们一般通过阅读所得内容可记住10%，而通过交流所得内容可记住70%。
　　前述已经说过自然语言处理能力或者说信息处理加工能力，还有视觉识别或者视觉智能。下一步就需要探讨另一个问题，就是智力究竟是什么的问题，按照传统理论智力是个人能力问题，但按照霍华德·加德纳的定义是个体在特定环境下处理解决问题的能力。
　　那么强人工智能最可能出现在什么领域？按理说应该是机器人领域，但就狭义的人形机器人而言，因处理问题能力或者说＂工作＂能力而言应用领域还非常小，毕竟走路要么靠轮子，要么摇摇晃晃、慢慢吞吞。尽管有波士顿动力的阿特拉斯、香港汉森的索菲亚、俄国航天的费奥多尔等，当然还有日本人偏好的＂妻子＂等等。但它们的能力还相当有限，说是人工智障也不为过，总体能力最多相当于幼稚园水平。
　　人工智能的特别之处就在于它还有个名字就是机器智能，或者说就是它的本名。机器的定义是由各种金属和非金属部件组装成的装置，消耗能源，可以运转、做功。它是用来代替人的劳动、进行能量变换、信息处理、以及产生有用功。其本质就是人的工具，当然包含体力劳动工具及脑力劳动工具。但就目前而言，绝大多数机器或者全部还离不开人的操纵或者操作，一旦脱离人的操作，在不太长的时间内就会停止或者挂掉，包括计算机、卫星等等，还有未来所谓的达到L4或L5级别的智能汽车。只要它们还没有脱离仅仅作为人的工具的阶段，就远称不上强人工智能(AGI)，更谈不上超人工智能(ASI)。
　　自动驾驶分级标准
　　就以上分析而言，现在人工智能已超越弱人工智能(ANI)阶段但尚处在于AGI萌芽早期。对于决定人工智能的三大要素:算法、算力、数据而言，算力应该是发展最快的，预计明年推出的NVIDIA Thor将算力拉到了2000 TOPS，同时，浮点算力也达到2000 TFLOPS。
　　NVIDIA Thor
　　按照此前业界对L4级自动驾驶算力需求的估计，Thor的算力应该已经能够完美胜任。随着海量大数据指数级增长，算法应该是三者中最弱的。不过在算力不断爆发的情况下，勤能补拙，问题还不算太严重。当然算法如同人的逻辑判断与处理能力一样，是智力的核心部分。
　　最后就要涉及赤瑞特拉第二个心理实验＂知识保持即记忆持久性＂结论:人们一般通过阅读所得内容可记住10%，而通过交流所得内容可记住70%。对人来讲记忆力是衡量学习能力的重要部分。那么对于机器智能而言是不是也是如此呢？  对人而言绝大多数知识来源于前人及他人，毕竟一个人的能力极其有限。对作为人类产物的人工智能也存在同样局限性。
　　如果说人的知识积累源自交流，那么机器的知识积累一样来自交流。人的交流方式有阅读与会话，那么机器的交流就简单得多——联网，计算机网络就是现成的工具，以往受限于网线，计算机的移动几乎是不现实的。而WiFi、4G、5G及未来的6G，使机器间高速、可靠的交流成为现实。
　　Link设备通过蓝牙与外部计算机连接
　　但是无意识的机器间能交流些什么？最终还是需要人去操作。那么机器与人的交流方式出现突破后呢？一旦实现人在网中会是什么景象呢？马斯克的神经连接（Neuralink ）已经开始在展现这方面的前景，尽管其过程必然充满血腥与残忍。
　　Neuralink 的猴子可以用大脑玩 Pong 游戏
　　人机接口的突破只是早晚的事。根据目前的进展，10—15年应该问题不大，甚至可能还会提前，但比较靠谱的应该是15年偏后。
　　神经链接如何使语言过时
　　一旦实现人在网中，机器可以与人直接交流，强人工智能的出现就不远了，个人比较乐观的预计会在2045前后，与下图相比要晚上几年。
　　出现强人工智能时间预测
　　那么就会出现一个悖论或者困惑:人成为机器一部分还是机器成为人的一部分？但就强人工智能(AGI)本身而言，争论这个已经没有意义。
　　你愿意成为机器人一部分吗？估计绝大多数人会拒绝。但反过来呢？如果可以让自己强大，又有何不可呢？你能接受吗？这依然是个伦理问题。
　　那么超人工智能(ASI)还需要多久？这个已经超出本文讨论范畴，因为其定义是＂在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。＂，那已经不是人，而是神了。
　　你与神还能探讨什么呢？只有祈祷了——愿主保佑，阿门！
　　全文结束。
　　参考资料:
　　1、The AI Revolution: The Road to Superintelligence
　　https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html
　　2、为什么最近有很多名人，比如比尔盖茨，马斯克、霍金等，让人们警惕人工智能？、
　　https://zhuanlan.zhihu.com/p/19950456?utm_campaign=shareopn&utm_medium=social&utm_oi=793908080072101888&utm_psn=1608029686877089792&utm_source=wechat_session&utm_id=0
　　3、特斯拉自动驾驶走纯视觉路线，国内车厂为何不跟？
　　https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737600795741573064&wfr=spider&for=pc&searchword=%E7%89%B9%E6%96%AF%E6%8B%89%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E7%BA%AF%E8%A7%86%E8%A7%89
　　4、人工智能三大核心要素简析（上） - 知乎
　　https://zhuanlan.zhihu.com/p/419951640?ivk_sa=1024320u&utm_id=0
　　5、埃隆·马斯克声称，其研发的脑机接口（Neuralink）可以治愈耳鸣
　　https://view.inews.qq.com/k/20220510A048WA00?web_channel=wap&openApp=false&f=newdc
　　6、谷歌工程师称人工智能系统可能有意识，真的吗？
　　https://baijiahao.baidu.com/s?id=1735604986697930313&wfr=spider&for=pc&searchword=%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E5%91%98%E5%B7%A5%E7%A7%B0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%9C%89%E6%84%8F%E8%AF%86
　　7、ChatGPT背后模型被证实具有人类心智！斯坦福新研究炸了_凤凰网科技_凤凰网
　　https://ishare.ifeng.com/c/s/v006no00tJ8gR3v6DTGj74QhcrBaFpNw5a2Aifg0K3BTnW9ntQypQv78EyVRySjdv0PS?spss=np&channelId=SYLB10NEW&aman=fgs0436r3rQfgMmw04VM2R8mNjqFiYGjEx2ZGJsjNG2M11900v&gud=3l260f314g5204800m000S004
　　8、外媒曝光ChatGPT背后的＂血汗工厂＂：最低时薪仅1.32美元，9小时至多标注20万个单词，有员工遭受持久心理创伤
　　https://m.toutiao.com/article/7199177981246472756/?app=news_article×tamp=1676218879&use_new_style=1&req_id=20230213002119F92D3EA2A90DB72A5E04&group_id=7199177981246472756&wxshare_count=1&tt_from=weixin&utm_source=weixin&utm_medium=toutiao_android&utm_campaign=client_share&share_token=ee3f399f-db8d-41d4-86d1-f9a816326880