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前几天诺贝尔物理学奖与化学奖均颁给了人工智能领域的科学家，AI的浪潮已经势不可挡，无论接不接受，未来都已到来。左图：2024诺贝尔物理学奖得主，右图：2024诺贝尔化学奖得主
如果从莱布尼茨提出计算的梦想开始，人工智能是人类积累了350多年的科技，然而它可能还比不上一只乌鸦。![]()
小时候我们都听过乌鸦喝水的故事，但现实中的乌鸦，聪明得远超你的想象。
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乌鸦会利用小汽车，来帮助它碾压无法打开的坚果。而且它还知道在车行道上啃食会有危险，所以选择将坚果投在十字路口，然后观察红绿灯，当变成红灯时，它就飞下来啄食，变成绿灯再飞走。人们进一步研究发现，乌鸦不但能利用工具，它甚至还能创造工具。视频中的这只乌鸦正在弄弯一根直铁丝，以勾起罐子中的食物。
乌鸦似乎还有一定的推理能力。它能通过观察，快速发现中间细玻璃柱的水位与右侧玻璃柱的水位有关联，而与左侧的无关，于是将石块投入右侧玻璃柱，来获取中间的食物。![]()
乌鸦也许是除了灵长类之外，最聪明的动物，有很强的学习能力。你可能会有疑问，乌鸦脑袋那么小，怎么会如此聪明呢？原来鸦科类动物并不像人类有大脑皮层，但是它们进化出了更密集的神经元簇，所以也能达到较高的智力。那么问题来了，为什么乌鸦的学习只需要少量的观察就能实现，而人工智能却要数以万亿计的样本？目前的人工智能（GPT-3训练参数在10^11量级）主要是模仿人脑（人脑的神经元在10^14量级）的神经网络来开发的，而生物体大脑的算法显然更高级。人脑视觉皮层仅用了4-5层，来对视觉信号做分层处理。卷积神经网络就是模拟视觉皮层的机制，却用了多达几百层，仍无法完美实现人脑的能力，这说明人工智能还有很大的提升空间。
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人脑的功耗才10~25瓦，而去年ChatGPT刚上线时，（大概用了285000多个CPU和10000多个GPU，用了45TB文本训练），每天有2500万人访问它，要消耗将近60万度电。![]()
如今的人工智能只是对人脑的粗糙模仿，而人脑是如何确切工作的，我们依然知之甚少。现在的AI更像是一个黑盒，大模型输出的内容，究竟是不是一种智能涌现也存在争议。我们并不清楚人脑内部究竟发生了什么变化，让我们能“理解”一个事物的含义，但从人工智能的表现来看，也许获取数百万个特征，让特征间进行数十亿次的交互，这就是一种“理解”。今年物理诺奖得主，AI教父辛顿表示，去年他突然意识到：人工智能是另一种完全不同的智慧类型，我们是生物系统，而它们是数字系统。就像达芬奇时代，人们曾幻想模仿鸟类做出会扇动翅膀的飞行器，可当真正的飞机出现的时候，人们才明白，原来并不需要那么像“鸟”，只要满足空气动力学，就能飞起来。人工智能可能也是如此。
去年，辛顿离开了谷歌公司，开始提醒人工智能可能带来的长期风险。人工智能大模型可以生成很多相同的副本，如同它的分身一样，散布于网络，各自独立学习，然后共享知识。类似有一万个人，只要有一个人学会，所有人都懂了。但人类无法将100个数学家的脑子直接拼在一起，变成一个超级数学家。
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