技术进化引领人类未来：走向奇点的探索

郑磊

畅销书《奇点临近》的作者雷·库兹韦尔作为一位享誉全球的未来学家，他的新书《奇点更近：当我们与人工智能融合》最近引入内地出版。雷·库兹韦尔对人工智能的预测在国际上颇有声誉。在这本书中，他的预测再一次缩短了AI达到人类智能水平的时间点。作者指出，2020年以来，我们进入了指数曲线急剧变陡的部分，创新的步伐给社会带来了前所未有的影响。而人类迈向AI奇点的征程已经步入冲刺阶段和高潮期，我们距离通用人工智能可能只有“最后几公里”。

作者认为，在未来十年里，人们将与看起来非常人性化的AI互动。简单的脑机接口将像今日的智能手机一样普及；不断进步的AI和日渐成熟的纳米技术将以前所未有的方式促进人机结合。回顾技术在最近半个世纪的发展和当前日新月异的进步，这个预测似乎是可信的。1959年的计算速度远不能满足人工智能研究所需，当时最强的计算机每秒只能执行大约10万次操作。而到了2023年，谷歌的虚拟机每秒可以执行大约26乘以10的21次方操作。现在我们用一美元可以买到的计算能力，是人工智能初期时的1.6万亿倍。

尽管如此，仍有很多人工智能专家预测，达到人类智能级别的机器智能要到2060年左右才会出现。全球顶尖预测网站上的人们达成共识的时间是21世纪40年代到21世纪50年代。而库兹韦尔认为AI在2030年之前就可能达到人类智能水平。笔者的预测介于后两者之间，即这个时点不早于2030年，但也不会晚于2045年。

这个预测似乎可以在近年人工智能从深度学习发展到迁移学习和零样本学习的神速进展中得到印证。Alphago Zero使用了一种新型的强化学习方法，通过程序使自己成为自己的教练，在没有人类围棋的知识和人类干预的情况下实现了这一点。它还可以把从围棋中学到的能力迁移到其他游戏中，如国际象棋。这个程序仅经过了4小时训练，除了规则之外，没有任何先验知识，就击败了所有人类挑战者和其他国际象棋机器。这种将一个领域的学习应用到相关领域的能力是人类智能的一个关键特征。零样本学习正是类比思维和智能的核心，这表明人工智能是在真正地学习相关概念，并能够将这些概念创造性地应用到新场景中。

从宏观经济角度，我们用嵌入数据要素的生产函数分析人工智能将带来的影响。目前，数据处理能力的飞速增长是通过人力资本和有形资产投资进入生产函数。根据2017年腾讯的统计数据，世界范围内大约有30万名活跃的AI研究者和实践者，其中有大约4000人具有影响力。而2021年，人工智能研究者发表了超过4000万篇论文，申请了超过14.1万项专利。这说明AI对数据处理方面的提高、对人力资本的提升还很有限。为了让AI对经济增长发挥更大的作用，需要对数据资产的价值进行计量（入表）并纳入GDP统计。

面对快速发展的人工智能技术，我们不得不承认人和智能机器的差距将会越来越大。当前超级计算机的计算能力已远超模拟人脑所需。人脑的处理速度上限为每秒10的16次方运算，而实际计算量通常远低于此数值，可能只有每秒10的13次方。2020年，由脸书赞助的研究团队利用了一个包含250个单词的样本库，将受试者的大脑皮层活动与他们口述的样本句子中的单词相匹配，能够预测出受试者正在思考的单词，错误率低至3%。人工智能技术已经能够模拟一个特定的人的写作风格，复制他们的声音，甚至将他们的面孔逼真地嵌入视频中。作者预测，21世纪20年代末，先进的AI将能够创建非常逼真的复制人，使用的信息提取自成千上万的照片、数百小时的视频、数百万字的文字聊天记录，详细描述个人兴趣和习惯的数据，对家人和朋友的采访资料等。我们以此创建人的AI化身，让它拥有逝者的外貌、行为、记忆和技能。

今天的人工智能还存在一些不足，大致可以概括为情景记忆、尝试理解和社交互动能力。作者也指出生物技术、纳米技术和人工智能的革命性新系统可能会导致某种形式的灾难。如果能创造出能自我增强编程技能的人工智能，无论是依赖于自身还是人类的帮助，它们就能在正反馈循环中愈发强大。但和许多人对人工智能的威胁感到担忧不同，库兹韦尔非常乐观，他认为人工智能技术存在修补人类状况的可能性，增强我们的认知，最终超越我们的生物学。比如，通过毛细血管无创地将纳米机器人送入脑内，未来人类的大脑的大小可以无限扩展，可以无止境地提高我们的认知能力。我们将从本质上重塑自己，一旦摆脱了颅骨的物理界限，以及在比生物组织的计算速度快许多的机制上处理信息，人类的智能将被放飞，实现指数型增长，最终我们的智能将增长数百万倍。作者将这一点作为他定义的AI奇点的核心。作者呼吁，人类应致力于突破生物学上的弱点，即首先战胜身体衰老，然后通过增强人类有限的大脑来迎接奇点的到来。

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