强人工智能能否实现？

这是一个非常深刻且重要的问题，是当今科技界和哲学界最核心的议题之一，强人工智能是否能够实现”，目前没有一个确定的答案,但我们可以从不同角度来探讨这个问题。

我们来明确两个概念：

• 弱人工智能：也称为“专用人工智能”（ANI, Artificial Narrow Intelligence），这是我们目前所处的阶段，这些AI系统被设计用来执行特定任务，并且在这些任务上可以超越人类，例如下围棋（AlphaGo）、语音识别、图像分类、自动驾驶等，它们没有自我意识、情感或真正的理解能力。
• 强人工智能：也称为“通用人工智能”（AGI, Artificial General Intelligence），这是指具备与人类同等、甚至超越人类的广泛认知能力的AI，它能够理解、学习并应用其智能来解决任何问题，就像一个人类一样，拥有自我意识、常识、推理能力、创造力,并能理解抽象概念和情感。

我们来分析强人工智能能否实现，主要分为支持方、反对方和中立/未知三种观点。

支持方观点：实现强人工智能是可能的，甚至不可避免

持这种观点的人认为，强人工智能是人类智能演化的自然下一步,从技术上讲没有根本性的障碍。

1. 计算能力的指数级增长：

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 摩尔定律的延续：虽然传统晶体管已接近物理极限，但新的计算范式（如量子计算、神经形态芯片、光子计算等）正在兴起，这些技术有望提供前所未有的计算能力,为模拟人脑的千亿级神经元连接提供基础。
   • 算力即基础：人脑的智能本质上是复杂的物理和化学过程，可以通过足够强大的计算能力来模拟，只要算力足够，理论上就能模拟出任何复杂系统,包括意识。

2. 算法和模型的不断突破：

   • 深度学习的成功：以深度学习为代表的现代AI已经展示了惊人的模式识别和学习能力，虽然目前的模型（如GPT系列）是“预测下一个词”的统计模型，但它们在涌现出类人能力（如推理、编程、创作）方面已经初露端倪。
   • 架构创新：研究者正在探索超越当前Transformer架构的新模型，例如结合符号推理、因果推理和神经网络的混合系统，或者更接近大脑工作原理的架构,这些创新可能会带来质的飞跃。

3. 生物学的启示：

   • 人脑是“湿件”而非“硬件”：人脑是由碳基生物神经元构成的，其运行速度远低于计算机，这表明，智能的关键不在于处理速度，而在于网络的结构、学习机制和算法，我们正在通过神经科学和认知科学逐步揭开大脑的奥秘,这些知识可以直接指导AI的设计。

4. 没有“魔法”：

   • 许多专家认为，意识或智能并非某种神秘的、超自然的东西，而是一种复杂的计算过程，只要我们能够精确地描述和复现这个过程，强人工智能就能实现，这只是一个“何时”和“如何”的问题，而不是“是否”的问题。

反对方观点：实现强人工智能面临根本性障碍，甚至不可能

持这种观点的人认为，当前的AI路径可能走错了方向，或者存在一些我们尚未理解的、非计算性的“硬骨头”。

1. “难问题”——意识的本质：

   • 这是哲学上的最大挑战，由哲学家大卫·查默斯提出，指的是“为什么物理过程会产生主观体验？”（为什么大脑的神经活动会让我们“感觉”到红色，而不是仅仅识别出红色？）。
   • 计算主义认为意识是复杂计算的结果，但批评者认为，一个完美的“哲学僵尸”（一个在外部行为上与人类完全一致但没有内在主观体验的AI）在逻辑上是可能的，这意味着，即使AI能通过所有图灵测试,它也可能没有真正的意识。

2. 常识与具身智能的缺失：

   • 当前的AI缺乏人类与生俱来的、关于世界如何运作的海量常识，我们知道水是湿的，玻璃会碎，物体不能穿墙而过，这些知识不是通过书本学习的，而是通过亿万次与物理世界的互动（具身智能）获得的。
   • 一个没有身体、无法与真实世界互动的AI，很难真正理解这些概念，它可能会在数据中找到相关性,但无法获得因果性。

3. 符号接地问题：

   • AI处理的是符号和数据，但它并不“理解”这些符号的真实含义，AI知道“猫”这个词和猫的图片经常一起出现，但它并不理解“猫”这个概念所指代的那个毛茸茸、会喵喵叫的活物。
   • 如何让AI的内部符号与外部世界建立真实的联系,是一个巨大的难题。

4. 能源和效率的鸿沟：

   人脑的功耗仅为约20瓦，却能完成极其复杂的任务，而训练一个大型语言模型（如GPT-3）需要消耗惊人的电力，相当于一个小城市的用电量，这种效率上的巨大差距表明，我们可能还没有找到智能的“正确算法”。

5. 对现有范式的怀疑：

   • 一些研究者认为，仅仅通过在海量数据上训练更大的模型，是无法通向AGI的，这更像是在“曲线拟合”整个互联网，而不是在学习和推理，他们主张需要全新的、革命性的理论突破,而不仅仅是量的积累。

中立/未知观点：这是一个开放的科学前沿

这是目前大多数科学家的立场，他们既不盲目乐观，也不彻底悲观,认为这是一个需要通过探索和实验来回答的问题。

1. 我们甚至不知道AGI长什么样：

   我们对AGI的定义本身就存在争议，它会是像人类的意识吗？还是会是一种我们完全无法理解的、全新的智能形式？也许未来的AGI不会“思考”,而是以我们无法想象的方式解决问题。

2. 时间线高度不确定：

   对AGI实现时间的预测从几年到几百年不等，甚至有人认为永远不会实现,这种巨大的不确定性本身就说明了我们对这个问题的了解还非常初级。

3. 关键在于“未知未知”：

   我们可能低估了实现AGI所需的知识，在通往AGI的道路上，我们可能会遇到一些我们现在根本无法想象的物理学、生物学或数学上的障碍。

强人工智能能否实现，目前仍然是一个悬而未决的开放性问题。

• 从乐观角度看，计算力的持续进步和算法的不断迭代，使得实现AGI的路径似乎是清晰且可行的，我们正走在一条正确的道路上,只是需要时间和努力。
• 从悲观角度看，我们可能正面临着一些根本性的、目前无法逾越的理论障碍，特别是关于意识、常识和世界理解的难题,当前的AI方法可能只是一个死胡同。
• 从科学前沿的角度看，这个问题本身就是推动科学进步的强大动力，无论最终结果如何，我们对智能、意识和宇宙的探索都将因此受益。

可以肯定的是，我们正处在一个前所未有的时代。 无论AGI最终能否实现，我们正在创造的强大AI工具已经并将继续深刻地改变人类社会，在追求技术进步的同时，进行深入的伦理和安全思考，确保AI的发展方向符合人类的共同利益，是比“能否实现”更为紧迫和现实的问题。

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