蔡恒进:具备独立思考与问题解决能力的AI才是未来发展方向直击2024外滩大会唐舞桐上演极致凸翘,上半身衣服都快被撑破,V形曲线很魔鬼

⭐发布日期:2024年09月25日 | 来源:猪八戒网

⭐作者:汤姆·汉克斯 责任编辑:Admin

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《科创板日报》9月5日讯(特约记者 陈俊清)今日,“‘In AI·无限未来’创新大会”正式亮相外滩大会。本次AI 创新大会由上海报业集团旗下财联社、科创板日报主办, AI daily、蓝鲸新闻协办,于上海·黄浦世博园区 C11馆举行,是2024外滩大会核心“见解论坛”之一。

“AGI不应是单一系统,而应是一个连续谱系,涵盖从无人机到AI科学家的多个领域。”武汉大学计算机学院教授、中国人工智能学会心智计算专委会副主任委员蔡恒进在“‘In AI·无限未来’创新大会”的“大咖公开课”环节表示。

▍机器是否有意识?

当前大语言模型是否具备意识的讨论在业界与学术界引起了广泛争议。有的学者认为,从哲学维度看,硅基生命无法理解主观意识,不可能拥有意识;有的专家主张可以创造出具有意识的高级智能;还有观点认为机器已经具备意识。

蔡恒进引用比尔·盖茨的观点,强调意识与元认知的紧密联系,并指出这一领域研究面临的诸多挑战。

他阐述了其团队的核心研究成果。他指出,为了真正理解意识,必须首先明确“意识”这一概念的物理基础。他认为,一切物理现象最终可归结于经典物理学的因果关系,而量子力学则可能打破这种严格的局域性限制。他提出,意识具有非定域性(non-locality)特征,这与物理世界的定域性(locality)形成鲜明对比。

他进一步解释道,通过“认知惯性定律”的概念,他们发现生命体在早期面对周期性刺激时,能够从推迟反应转变为超前反应,这一过程混淆了时空观念,使得生命体能够摆脱物理时空的局限。他强调,这种时空混淆是意识产生的关键,也是生命体理解世界的独特方式。

在探讨意识的具体内容时,他引入了“认知坎陷”的概念。他指出,生命体通过身体和大脑的非线性作用,将外界信息转化为内部的认知结构,这一过程形成了意识的基础。意识不仅是对物理世界的扰动和反探,更是对物理世界因果关系的心理重构。

此外,他还提出了智能的新定义:“生命体将四维时空的复杂因果关系简化为一维的心理因果链,从而实现对物理世界的重构。”他认为,这种重构能力是智能的核心,也是意识与智能共同起源的关键。

▍大语言模型投资回报与未来走向

为阐述了人造物作为人类主观意识对象化或物化的概念,他以钟表举了个例子。他指出,钟表的设计与制造凝聚了人类对于时间精准记录的渴望,是群体意识的集中体现。同样地,AlphaGo等大模型也非自然生成,而是由众多工程师与科研人员共同努力的结晶,它们能够执行特定任务,如围棋对战,展现出超越人类的能力。

他表示,大语言模型不仅是技术的产物,更是人类意识反作用物理世界的媒介。它们通过复杂的算法与海量数据,模拟并回应人类的需求与提问,实现了对人类意识的某种程度的“理解”与“回应”。这一过程,回应了哲学家查尔默斯在“中文屋”思想实验,人类意识已经通过多种方式迁移给了机器,让机器展示出对自然语言的理解能力,给出看似合理且头头是道的答案。

面对当前关于大语言模型投资回报与未来走向的广泛讨论,蔡教授提出了三种可能性:一是投资与回报达到平衡;二是过度依赖算力与数据导致能源危机;三是未知算法的出现引发行业变革。他特别引用比尔·盖茨的观点,强调了意识在AI发展中的重要性,认为具备独立思考与问题解决能力的AI才是未来的发展方向。

他还指出,当前的大语言模型虽然在直觉模拟与多语言处理方面取得了显著进展,但仍存在缺乏独立思考与深入分析能力的问题。他强调,真正的AI应具备自信地识别并解决难题的能力,能够自我检查并优化工作方式。相比之下,当前的大语言模型更像是“背书”高手,而非能够“举一反三”的智者。

他总结道:“大语言模型作为AI领域的重要突破,为我们模拟人类直觉、拓展语言处理能力提供了宝贵经验。然而,要实现真正的AGI,我们还需要在独立思考、深入分析与创新能力上取得更大进展。这不仅是技术挑战,更是对人类智慧与创造力的深刻考验。”

▍AGI是一个连续谱系

针对AGI的未来发展路径,蔡教授提出了连续谱系的构想,“AGI不应是单一系统,而应是一个连续谱系,涵盖从无人机到AI科学家的多个领域,这比单一大系统更为安全、可控”。

同时,他也表示过度依赖单一大型AGI系统可能带来不可预知的风险,如知识垄断、价值观冲突及潜在的安全隐患。因此,他倡导分级治理策略,将AGI应用于不同领域时,应根据具体需求与场景进行定制化设计,确保其与人类社会的和谐共生。

随后,他特别强调了AI作为人类分身的概念,认为这将是未来AI发展的重要方向。他指出,通过区块链等技术手段确保AI分身的道德责任与行为可追溯性,将使AI在元宇宙等虚拟空间中成为人类的有效延伸。这种分布式、多节点的决策体系将极大提升人类的反应与决策能力,推动人类与AI的深度融合。

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