人工智能时代与人类未来

思维导图

我们的处境

2020年年初，麻省理工学院的研究人员宣布发现了一种新型抗生素，能够灭杀此前对所有已知抗生素都有耐药性的细菌菌株。 麻省理工学院则另辟蹊径：他们让人工智能参与研发过程。研究人员开发了一个由2000个已知分子组成的“训练集”。训练集对其中每一种物质的数据进行编码，从原子量到所含化学键的类型，再到抑制细菌生长的能力，均包含在内。人工智能从这个训练集中“习得”了那些预期具有抗菌能力的分子有哪些特质。有意思的是，它还识别出一些没有经过专门编码的特质——实际上，这些特质是人类尚未概念化或加以分类的。 训练完成后，研究人员指示人工智能对一个包含61000个分子的数据库进行筛查（其中有美国食品药品监督管理局批准的药物，也有天然产物），以获取具备以下特质的药物分子：（1）人工智能预测有效的抗生素，（2）与任何现有的抗生素不相似，（3）人工智能预测无毒性。在61000个分子中，有1个分子符合标准，研究人员将其命名为Halicin（海利霉素），以致敬电影《2001太空漫游》中的超级计算机哈尔（HAL）。[2]

纵观历史，人类并非没有经历过技术变革。然而，从根本上改变我们这个社会的社会架构和政治架构的技术却屈指可数。更常见的情况是，为我们的社会环境定序的现有架构适应和吸收了新技术，并在可识别的范畴内不断发展和创新。汽车取代了马匹，但并未迫使社会结构发生全面转变。来复枪取代了滑膛枪，但传统军事活动的一般范式基本上原封未动。只有极少数技术会挑战我们解释和组织世界的主导模式。但人工智能有望在人类体验的所有领域带来变革。变革的核心最终将发生在哲学层面，即改变人类理解现实的方式以及我们在其中所扮演的角色。

从图灵到当下，以及未来

图灵避开了几个世纪以来关于智力本质的哲学争论。他引入的“模仿游戏”提出，如果一台机器对游戏的操作非常熟练，以至观察者无法区分它和人类的行为，那么该机器就应该被冠以智能之名。

像GPT-3这样的生成器之所以被认定为人工智能，是因为它们生成的文本与人类生成的文本相似，而不是因为它们的模型特征与人相似——GPT-3的特征就是使用大量（在线）信息进行训练。

图灵和麦卡锡对人工智能的评估就成了业界基准，将我们定义“智能”的重点转向了它的表现（看似智能的行为），而非这个术语更深层次的哲学、认知或神经科学维度。