尽管它们的历史很短，但计算机和人工智能已经从根本上改变了我们所看到的、我们所知道的和我们所做的事情。

亚历克斯·莫托科 / Unsplash

要了解未来会是什么样子，研究我们的历史往往会有所帮助。这就是我将在本文中所做的。我回顾了计算机和人工智能的简史，看看我们对未来的期望。

我们是怎么走到这一步的？

世界变化的速度有多快，即使是相当新的计算机技术对今天的我们来说也感觉很古老。90年代的手机是带有绿色小显示屏的大砖块。在此之前的二十年里，计算机的主要存储是打孔卡。

在很短的时间内，计算机发展得如此之快，并成为我们日常生活中不可或缺的一部分，以至于很容易忘记这项技术是多么新颖。正如时间线所示，第一台数字计算机是在大约八十年前才发明的。

从这段历史的早期开始，一些计算机科学家就一直在努力使机器像人类一样智能。下一个时间线展示了一些著名的人工智能 （AI） 系统，并描述了它们的能力。

我提到的第一个系统是忒修斯。它由克劳德·香农（Claude Shannon）于1950年建造，是一种遥控鼠标，能够找到走出迷宫的路并记住它的路线。七十年来，人工智能的能力取得了长足的进步。

人工智能系统的语言和图像识别能力现在可与人类相媲美

人工智能系统的语言和图像识别能力发展非常迅速。

该图表显示了我们如何通过放大过去二十年的人工智能发展来达到这一目标。绘制的数据源于许多测试，在这些测试中，从手写识别到语言理解，在五个不同的领域评估了人类和人工智能的表现。

在五个域中的每一个域中，AI 系统的初始性能都设置为 -100，而人类在这些测试中的表现被用作设置为零的基线。这意味着，当模型的性能越过零线时，人工智能系统在相关测试中的得分高于进行相同测试的人类。2

就在 10 年前，没有一台机器能够可靠地提供人类水平的语言或图像识别。但是，正如图表所示，人工智能系统的能力已经稳步提高，现在在所有这些领域的测试中都击败了人类。

在这些标准化测试之外，这些 AI 的表现喜忧参半。在一些现实世界中，这些系统的性能仍然比人类差得多。另一方面，这种人工智能系统的一些实现已经非常便宜，以至于它们可以在你口袋里的手机上获得：图像识别对你的照片进行分类，语音识别转录你口述的内容。

从图像识别到图像生成

上图显示了人工智能感知能力的快速发展。人工智能系统也变得更有能力生成图像。

这一系列的九张图片展示了过去九年的发展。这些图像中的人都不存在;所有这些都是由人工智能系统生成的。

该系列从左上角的一张 2014 年的图像开始，这是一张黑白像素化脸部的原始图像。正如第二排的第一张图片所示，仅仅三年后，人工智能系统就已经能够生成难以与照片区分开来的图像。

近年来，人工智能系统的能力变得更加令人印象深刻。虽然早期的系统专注于生成人脸图像，但这些较新的模型将其功能扩展到基于几乎任何提示的文本到图像生成。右下角的图片显示，即使是最具挑战性的提示——例如“一只博美犬戴着王冠坐在国王的宝座上。两个老虎士兵站在宝座旁边“——在几秒钟内变成逼真的图像。4

语言识别和生产正在快速发展

与图像生成人工智能的进步同样引人注目的是解析和响应人类语言的系统的快速发展。

图中显示了谷歌开发的名为 PaLM 的 AI 系统的示例。在这六个例子中，系统被要求解释六个不同的笑话。我发现右下角的解释特别引人注目：人工智能解释了一个反笑话，专门用来迷惑听众。

在过去的几年里，产生语言的人工智能已经以多种方式进入了我们的世界。电子邮件被自动完成，大量在线文本被翻译，视频被自动转录，学童使用语言模型做作业，报告被自动生成，媒体机构发布人工智能生成的新闻。

人工智能系统还不能产生长而连贯的文本。在未来，我们将看到最近的发展是否会放缓甚至结束，或者我们是否有一天会读到一本由人工智能撰写的畅销小说。

我们现在所处的位置：人工智能就在这里

人工智能能力的快速发展使得在广泛的新领域中使用机器成为可能：

当您预订航班时，通常由人工智能而不是人类来决定您支付的费用。当您到达机场时，它是一个人工智能系统，可以监控您在机场的所作所为。一旦你上了飞机，人工智能系统就会协助飞行员将你带到目的地。

人工智能系统也越来越多地决定你是否获得贷款、是否有资格获得福利或被雇用从事特定工作。他们越来越多地帮助决定谁能从监狱获释。

一些政府正在购买用于战争的自主武器系统，一些政府正在使用人工智能系统进行监视和镇压。

人工智能系统有助于对你使用的软件进行编程，并翻译你阅读的文本。在过去十年中，由语音识别操作的虚拟助手已经进入了许多家庭。现在，自动驾驶汽车正在成为现实。

在过去的几年里，人工智能系统帮助在科学中一些最困难的问题上取得了进展。

称为推荐系统的大型人工智能决定了您在社交媒体上看到的内容、在线商店中向您展示的产品以及在 YouTube 上向您推荐的产品。他们不仅越来越多地推荐我们消费的媒体，而且基于他们生成图像和文本的能力，他们也在创造我们消费的媒体。

人工智能不再是未来的技术;人工智能已经到来，而现在的现实中的大部分内容在最近看起来都像科幻小说。这是一项已经影响到我们所有人的技术，上面的列表仅包括其众多应用中的一小部分。

列出的广泛应用清楚地表明，这是一项非常通用的技术，人们可以将其用于一些非常好的目标 - 以及一些非常糟糕的目标。对于这种“两用技术”，重要的是我们所有人都应该了解正在发生的事情以及我们希望如何使用该技术。

就在二十年前，世界还大不相同。人工智能技术在未来可能具备什么能力？

下一步是什么？

我们刚才考虑的人工智能系统是几十年来人工智能技术稳步发展的结果。

下面的大图表将过去八十年的这段历史带入了视野。它基于Jaime Sevilla及其同事制作的数据集。

此图表中的每个小圆圈代表一个 AI 系统。圆圈在横轴上的位置表示 AI 系统的构建时间，它在纵轴上的位置表示用于训练特定 AI 系统的计算量。

训练计算以浮点运算（简称 FLOP）进行测量。一个 FLOP 相当于两个十进制数的一次加法、减法、乘法或除法。

所有依赖机器学习的人工智能系统都需要训练，在这些系统中，训练计算是驱动系统能力的三个基本因素之一。另外两个因素是算法和用于训练的输入数据。可视化显示，随着训练计算的增加，人工智能系统变得越来越强大。

时间线可以追溯到 1940 年代，即电子计算机的开端。第一个展示的人工智能系统是“忒修斯”，这是我在开头提到的克劳德·香农（Claude Shannon）在1950年推出的机器人鼠标。在时间线的另一端，你会发现像DALL-E和PaLM这样的人工智能系统，它们能够产生逼真的图像，解释和生成我们刚刚看到的语言。它们是迄今为止使用最大训练计算量的人工智能系统之一。

训练计算以对数刻度绘制，因此从每条网格线到下一条网格线，它都显示出 100 倍的增加。从长期来看，这种趋势是持续增长的。在最初的六十年中，训练计算按照摩尔定律增加，大约每 20 个月翻一番。自2010年左右以来，这种指数级增长进一步加快，翻了一番，仅用了大约6个月。这是一个惊人的快速增长速度。8

快速的倍增时间已经累积到大幅增长。PaLM 的训练计算量为 2 亿 petaFLOP，比 5 年前训练计算量最大的 AI AlexNet 大 5 多万倍。9

扩大规模已经呈指数级增长，并且在过去十年中大幅加快。对于人工智能的未来，我们可以从这一历史性发展中学到什么？

研究长期趋势以预测人工智能的未来

人工智能研究人员研究这些长期趋势，看看未来会发生什么。11

也许讨论最广泛的此类研究是由人工智能研究员Ajeya Cotra发表的。她研究了训练计算的增加，以询问训练人工智能系统的计算在什么时间点可以与人脑的计算相匹配。这个想法是，在这一点上，人工智能系统将与人脑的能力相匹配。在她最新的更新中，Cotra估计，到50年，这种“变革性人工智能”将有2040%的可能性被开发出来，距离现在不到二十年。12

在一篇相关文章中，我讨论了变革性人工智能对世界的意义。简而言之，这个想法是，这样的人工智能系统将足够强大，可以将世界带入一个“质的不同未来”。它可能导致人类历史上前两次重大变革——农业革命和工业革命——的规模发生变化。这无疑代表了我们一生中最重要的全球变化。

Cotra的工作在这种情况下特别重要，因为她的预测是基于我们刚刚研究的训练计算的历史长期趋势。但值得注意的是，其他依赖不同考虑因素的预测者得出了大致相似的结论。正如我在关于人工智能时间表的文章中所展示的那样，许多人工智能专家认为，人类水平的人工智能很有可能在未来几十年内得到发展，有些人认为它会更早出现。

建立公共资源以实现必要的公共对话

计算机和人工智能极大地改变了我们的世界，但我们仍处于这段历史的早期阶段。因为这项技术让人感觉太熟悉了，所以很容易忘记我们与之互动的所有这些技术都是最近的创新，而最深刻的变化还没有到来。

人工智能已经改变了我们所看到的、我们所知道的和我们所做的。尽管这项技术的历史很短。

没有迹象表明这些趋势在短期内会达到任何极限。相反，特别是在过去十年中，基本趋势已经加速：对人工智能技术的投资迅速增加，训练计算的倍增时间缩短到仅六个月。

所有重大的技术创新都会导致一系列积极和消极的后果。人工智能已经如此。随着这项技术变得越来越强大，我们应该期待它的影响会越来越大。

由于人工智能的重要性，我们都应该能够对这项技术的发展方向形成意见，并了解这种发展如何改变我们的世界。为此，我们正在构建一个 AI 相关指标存储库，您可以在
OurWorldinData.org/artificial-intelligence 上找到该指标。

我们仍处于这段历史的早期阶段，许多可能的事情还没有到来。如此强大的技术发展应该成为我们关注的焦点。对于我们世界的未来——以及我们生活的未来——将如何发展，可能没有什么比这更重要了。