《心智社会:从细胞到人工智能,人类思维的优雅解读》.pdf

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人类离实现强人工智能还有多远? 很多年前研究过这个问题,那时候觉得难度非常大,因为人和机器之间需要交流的语言是一个巨大的障碍,那时候我的观点是,即便实现带意识的机器,可能也无法与人很好交流协作。 现在大模型出来后、尤其是看了Gemini之后突然发现这个障碍已经不存在了,剩下的一个难点是实现机器意识。这个还有多远的路程?分析了一下需要实现下面几个步骤: 1.实现实时学习的算法。数据训练好之后,不能固化下来,必须实现实时自学习才行。这就需要实现长期记忆、短期记忆、工作记忆分层,才能达到这个效果,还有一段距离,但应该不难。 2.实现自我感知。算法不但能感知人类输入的信号,还要能感知自身的信号,比如机器的输出、机器的思考(计算)过程。 3.实现自驱动。目前的所有算法都是被动式计算,就是你给输入数据,机器计算然后给出结果,这是不行的。需要的是实现机器自身的计算保持自驱动,即随时保持巡航状态。这需要提升算法性能,实际上人脑的计算非常聪明,效率极高,首先计算是分布式并行的 不需要动用整个大脑的计算能力去计算一个局部问题,而且注意力机制保证了粗算与精算结合 大大提高效率。在效率方面目前的算法离人类算法还差的很远,要实现更优的算法 大模型的结构设计还得优化,目前来说大模型的结构基本还是flat状态,非常初级。 克服上面三个问题,大模型基本就已经实现强智能了,具有与人类等同的意识。我预计这个过程可能会在20年内完成。以前我很悲观,觉得人类50年内不可能实现,现在看来好像都不是无法跨越的障碍了。 好兴奋,想想50年后满大街都是机器人的样子,而且是真正的机器“人”哦,不是一个某方面像人的机器,那真是一个很魔幻的世界。

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