人工智能（AI）自其诞生以来，经历了数十年的发展，从最初的简单算法到如今复杂的深度学习模型，AI技术已经深刻影响了各个领域。早期的AI系统主要依赖于规则和符号处理，能够解决一些特定的任务，如国际象棋和逻辑推理。但是目前这些系统缺乏灵活性和适应性，无法处理复杂的现实世界问题。
随着计算能力的提升和大数据的普及，机器学习，特别是深度学习，成为AI发展的主要驱动力。通过模拟人脑的神经网络结构，深度学习模型能够从大量数据中自动提取特征，进行分类和预测。这一技术突破使得AI在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著进展。
AI的发展不仅改变了技术领域，也对人类智能的进化产生了深远影响。通过与AI系统的互动，人类能够更好地理解和模拟自己的认知过程，从而推动认知科学和神经科学的发展。此外，AI技术的应用也促使人类重新思考智能的定义和边界，探索人类智能与机器智能的融合。
9月24日，OpenAI的CEO Sam Altman罕见地发表了一篇长文，预言超级人工智能（ASI）将在「几千天内」到来。这一预言引发了广泛关注与恐慌。Altman指出，ASI的到来将彻底改变人类社会的方方面面，从经济结构到日常生活，无一不受其影响。他强调人工智能将促使人类再次专注于创造和服务于彼此，而不是被看作是浪费时间的工作。ASI即将实现不仅引发了科技界的热议，也引起了公众对AI未来发展的担忧。人们开始思考，如何在享受AI带来的便利和进步的同时，避免其潜在的负面影响。
就在今天，来自于博阿齐奇大学且在麻省理工学院（MIT）脑与认知科学系担任职位的Suayb S. Arslan教授在其论文《Artificial Human Intelligence: The role of Humans in the Development of Next Generation AI》中，探讨了人类在下一代AI发展中的关键角色。论文指出，人类智能作为最明显和可访问的推理来源，经过数千年的演变和精炼，现已准备好创造新的人工形式，并自我设计其进化路径。
论文重点讨论了人类在开发伦理、负责任和健壮的智能系统中的关键作用。通过探讨神经科学和人类认知机制的实现方面，Arslan教授提出了利用共生设计优势的未来视角，建议以人为中心的下一代AI发展方向。论文还引入了“人工人类智能”（AHI）的概念，强调人工智能和自然智能的不可避免的融合，并探讨了这种互动对未来人机通信和接口的影响。
Suayb S. Arslan教授现任博阿齐奇大学计算机工程系教授，同时在麻省理工学院（MIT）脑与认知科学系担任兼职职位。MIT作为全球顶尖的科技研究机构，其脑与认知科学系在神经科学、认知科学和人工智能领域具有极高的学术声誉和技术高度。Arslan教授在这两个机构的工作，使他能够结合计算机工程和认知科学的前沿研究，为AI的发展提供独特的视角和深刻的见解。
人类智能的演变与AI的交互
人类智能的演变是一个漫长而复杂的过程，涉及数千年的生物进化和文化发展。从早期的狩猎采集社会到现代信息社会，人类智能在不断适应和应对环境变化的过程中得到了极大的发展。早期人类依靠直觉和经验进行决策，通过观察自然现象和社会互动积累知识。这种经验主义的智慧在农业革命和工业革命中得到了进一步的扩展和深化。
图1：手稿摘要，详细介绍了各种感兴趣的主题，以及相关章节和/或小节的编号。
随着科学技术的发展，人类开始系统地研究和理解智能的本质。心理学和神经科学的进步揭示了大脑的结构和功能，帮助我们理解记忆、学习、推理和决策等认知过程。特别是20世纪以来，计算机科学的兴起为模拟和研究智能提供了新的工具和方法。人工智能的出现标志着人类智能研究进入了一个新的阶段，通过计算模型和算法，我们能够更深入地探讨智能的机制和实现方式。
在人类智能的演变过程中，AI的发展起到了重要的推动作用。AI不仅帮助我们更好地理解人类智能的运作机制，还为解决复杂问题提供了新的方法和工具。例如，通过模拟神经网络，AI系统能够模仿人类大脑的学习和记忆过程，从而在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著进展。这些技术的进步不仅提升了AI系统的性能，也为认知科学和神经科学的研究提供了新的视角和方法。
人类与AI的互动是推动技术进步的重要动力之一，通过与AI系统的互动，人类能够更好地理解和利用这些技术，从而推动AI的发展和应用。在这一过程中，人类不仅是AI系统的使用者，也是其开发者和改进者。人类的创造力和智慧在AI系统的设计、训练和优化中起到了关键作用。
人机交互的一个重要方面是AI系统的可解释性和透明度，为了建立人与AI之间的信任，AI系统需要能够解释其决策过程，并以人类可理解的方式呈现。这不仅有助于提高AI系统的可靠性和安全性，还能增强用户对AI技术的接受度和信任感。
此外人机交互还促进了AI系统的不断改进和优化，通过收集和分析用户反馈，AI系统能够不断调整和优化其算法和模型，从而提高其性能和适应性。例如，在自动驾驶领域，AI系统通过分析驾驶员的行为和反馈，不断改进其驾驶策略和决策能力，从而提高驾驶安全性和效率。
人机交互对双方都有深远的影响。对于人类而言，AI技术的应用极大地提升了工作效率和生活质量，解放了人类的劳动力，使其能够专注于更具创造性和战略性的任务。对于AI系统而言，人类的参与和反馈是其不断学习和进化的重要来源。通过与人类的互动，AI系统能够更好地理解和适应复杂的现实世界，从而实现更高水平的智能和自主性。
神经科学与认知的启示
神经科学研究为人工智能（AI）的发展提供了丰富的灵感和指导。通过深入研究大脑的结构和功能，神经科学家揭示了许多关于人类智能和认知过程的关键机制。这些发现不仅帮助我们更好地理解人类大脑的运作方式，也为AI系统的设计和优化提供了宝贵的参考。
神经科学研究揭示了大脑如何处理和整合多种感官信息，人类大脑能够同时处理视觉、听觉、触觉等多种感官输入，并将这些信息整合成一个连贯的感知体验。这一过程涉及复杂的神经网络和信号传递机制，为多模态AI系统的开发提供了重要的启示。例如，视觉变压器（ViT）等多模态模型通过模仿大脑的多感官处理机制，能够更有效地处理和整合来自不同来源的数据，从而提高AI系统的性能和适应性。
神经科学研究还揭示了大脑的学习和记忆机制，通过研究突触可塑性和神经元之间的连接变化，科学家们发现了大脑如何通过经验不断调整和优化其神经网络。这一发现为AI系统的学习算法提供了重要的参考。例如，深度学习算法通过模拟大脑的突触可塑性机制，能够从大量数据中自动提取特征并进行分类和预测，从而实现自我优化和改进。
神经科学研究还揭示了大脑的决策和推理过程，人类大脑能够在面对复杂和不确定的环境时，快速做出决策并进行推理。这一过程涉及多层次的信息处理和复杂的神经网络互动，为AI系统的决策算法提供了重要的启示。例如，强化学习算法通过模拟大脑的决策过程，能够在动态环境中不断调整策略，从而实现最优决策。
通过模拟人类认知机制，AI系统能够显著提升其性能和可靠性。认知机制的模拟不仅包括对大脑结构和功能的模仿，还涉及对人类学习、记忆、推理和决策过程的再现。
模拟人类的学习机制可以提高AI系统的适应性和泛化能力，人类通过经验和反馈不断调整和优化其认知过程，AI系统也可以通过类似的机制实现自我优化。例如，元学习（meta-learning）和自监督学习（self-supervised learning）等技术通过模拟人类的学习过程，使AI系统能够在少量数据的情况下快速学习新任务，从而提高其适应性和泛化能力。
其次，模拟人类的记忆机制可以提高AI系统的信息处理效率，人类大脑通过突触可塑性和神经元之间的连接变化实现记忆的存储和提取，AI系统也可以通过类似的机制实现高效的信息存储和处理。例如，记忆增强网络（Memory-Augmented Neural Networks, MANNs）通过引入外部记忆模块，使AI系统能够在处理复杂任务时高效存储和提取信息，从而提高其性能和可靠性。
模拟人类的推理和决策机制可以提高AI系统的智能水平，人类大脑在面对复杂和不确定的环境时，能够快速做出决策并进行推理，AI系统也可以通过类似的机制实现智能决策。例如，贝叶斯推理（Bayesian Inference）和强化学习（Reinforcement Learning）等技术通过模拟人类的推理和决策过程，使AI系统能够在动态环境中不断调整策略，从而实现最优决策。
人工人类智能（AHI）的概念
人工人类智能（Artificial Human Intelligence, AHI）是Suayb S. Arslan教授在其论文中提出的一个新概念，旨在强调人工智能（AI）与人类智能之间的深度融合。与传统AI不同，AHI不仅仅是模仿或复制人类的智能行为，而是通过深度理解和借鉴人类智能的机制，创造出一种新的智能形式。这种智能形式不仅具备强大的计算和学习能力，还能够体现出人类的伦理、责任和情感等特质。
图2：在人类启发的智能中，机器智能的发展主要是由生物学和神经科学的见解推动的，随着时间的推移，这两个领域的进步相互重叠。相反，在人类辅助智能中，随着时间的推移，重叠往往会减少，导致人类或机器提供更专业的帮助，从而促进混合系统的发展。最后，在独立于人类的智能中，机器智能的内在特征自由进化，随着支撑这些智能的硬件等约束变得更加多样化，自然会导致支配人类和机器智能的基本原则出现分歧。
传统AI系统通常专注于特定任务的自动化和优化，例如图像识别、自然语言处理和语音识别等。尽管这些系统在特定领域表现出色，但它们往往缺乏对复杂环境的适应能力和对人类价值观的理解。而AHI则试图通过引入人类智能的核心要素，打造出更加全面和健壮的智能系统，使其能够在更广泛的应用场景中发挥作用。
实现人工人类智能（AHI）需要多种技术路径和方法的综合应用，主要包括人类辅助、人类启发和独立于人类的AI模型。
图3：以人类为中心的智能和相关子类别的分类。
人类辅助的AI：在人类辅助的AI模型中，人类的作用不仅限于训练过程，而是系统的基本组成部分。这种方法强调人类与AI的协作，通过人类的参与和反馈，不断优化和改进AI系统。例如，在医疗诊断中，AI系统可以辅助医生进行疾病筛查和诊断，而医生的专业知识和经验则可以帮助AI系统提高准确性和可靠性。人类辅助的AI模型不仅能够提高任务的完成效率，还能确保AI系统在关键决策中的伦理和责任。
人类启发的AI：人类启发的AI模型通过模仿人类智能的机制，设计出具有类似人类认知和行为特征的AI系统。这种方法借鉴了神经科学和认知科学的研究成果，通过模拟人类大脑的结构和功能，提升AI系统的学习和推理能力。例如，深度学习算法通过模拟人类大脑的神经网络结构，能够从大量数据中自动提取特征并进行分类和预测。人类启发的AI模型不仅在性能上表现出色，还能够更好地理解和适应复杂的现实环境。
独立于人类的AI：独立于人类的AI模型则强调AI系统的自主性和独立性，通过探索新的智能形式，超越人类智能的局限。这种方法试图通过引入生态系统的主要特性，构建出具有生物合理性的混合系统。例如，进化算法通过模拟生物进化的机制，不断优化和改进AI系统，使其能够在复杂和动态的环境中表现出更强的适应能力。独立于人类的AI模型不仅能够实现高效的任务完成，还能够探索新的智能形式和实现路径。
模块化与鲁棒性
大脑网络的模块化
大脑网络的模块化结构是指大脑功能网络被划分为多个特定子网络的程度。这种模块化结构被认为对大脑在面对内部和外部扰动时保持鲁棒性至关重要。生物个体的差异表明，模块化组织对于在各种扰动下保持持续活动的鲁棒性是必不可少的。
图4：发育早期图像分辨率和颜色线索的仿生进展示例。颜色成熟是基于光的波长发生的，即首先是红色，然后是橙色，最后是黄色、绿色、蓝色和紫色。
在人工智能（AI）系统中，模块化结构同样具有重要意义。通过将AI系统划分为多个功能模块，可以提高系统的鲁棒性和适应性。例如，在神经网络中，通过改变训练或优化过程，可以强制实现模块化，从而在分布外场景中表现出更强的鲁棒性。此外，更符合生物学的优化方法可以提供鲁棒性，并似乎能够更快地实现不变表示的出现。
模块化结构的另一个优势在于信息的冗余和分布。通过在冗余和分布的方式中保留信息，可以提高识别任务中的鲁棒性。分布式信息可以使一个大脑区域丢失或损坏的信息由其他区域的冗余信息补偿，从而提高系统的鲁棒性。在神经网络模型中，自然出现的冗余模块化表示可以学习到鲁棒的动态，只要这些表示能够在训练的后期阶段保留下来。
信息冗余与分布
信息冗余和分布在提高AI系统鲁棒性方面起着关键作用。通过在多个区域中分布和冗余存储信息，可以确保在某些区域的信息丢失或损坏时，其他区域的冗余信息能够进行补偿，从而提高系统的鲁棒性。
图5：大脑启发的信息处理要素。
在识别任务中，保留信息的冗余和分布方式可以实现鲁棒性。分布式信息可以使一个大脑区域丢失或损坏的信息由其他区域的冗余信息补偿，从而提高系统的鲁棒性。冗余模块化表示可以自然地在神经网络模型中出现，只要这些表示能够在训练的后期阶段保留下来。
此外模块化结构还可以使学习到的特征被冻结，其他硬件部分可以用于学习新任务，从而允许神经系统的不同参数在不同时间段内改变学习速率。这种模块化结构不仅提高了系统的鲁棒性，还使得系统能够更灵活地适应新的任务和环境。
多模态基础模型与人类智能的比较
多模态基础模型（Foundation Models, FMs）是近年来人工智能（AI）领域的重要发展之一。这些模型通过整合来自不同来源的数据（如图像、文本、音频），在共享表示空间中进行训练，从而实现跨模态的理解和应用。多模态基础模型的一个典型例子是视觉变压器（Vision Transformer, ViT），它通过将图像视为补丁序列来捕捉全局依赖关系，使其能够更有效地处理和整合高分辨率图像数据。
多模态基础模型的训练通常涉及将不同类型的数据对齐到共享表示中，利用核心模态对（如图像和文本）进行初步训练，然后通过额外的训练和微调将其他模态整合进来。这种方法不仅提高了模型的泛化能力，还使其能够在多种应用场景中表现出色，如图像描述生成、语音合成和跨模态搜索等。
人类智能具有显著的多模态特性，这使得我们能够在复杂的环境中进行高效的感知和认知。人类大脑能够同时处理视觉、听觉、触觉等多种感官输入，并将这些信息整合成一个连贯的感知体验。例如，当我们看到一只狗时，我们不仅能识别出它的形状和颜色，还能听到它的叫声，甚至感受到它的毛发触感。这种多模态整合能力使得我们能够更全面地理解和互动世界。
在感知和认知方面，人类智能与多模态基础模型有许多相似之处。首先，两者都依赖于多种感官输入的整合。人类大脑通过不同的神经群体或专门的大脑区域处理不同的感官输入，如视觉、听觉和触觉。类似地，多模态基础模型通过多塔架构处理不同类型的输入数据，如文本、图像和音频，并在共享潜在空间中对齐。
人类智能和多模态基础模型都具有高度的适应性和泛化能力，人类通过早期的学习和经验积累，逐渐发展出预测能力和认知功能，能够在不同的环境中进行有效的决策和推理。多模态基础模型通过预训练和微调，逐步改进新模态的保真度和可用性，能够在多种应用场景中表现出色。
然而，人类智能和多模态基础模型在某些方面也存在差异。人类智能具有高度的情感和伦理意识，能够在决策过程中考虑复杂的社会和道德因素。而多模态基础模型虽然在技术上表现出色，但在情感和伦理意识方面仍有待提高。此外，人类智能的学习和记忆机制更加复杂和动态，能够在面对不确定性和变化时表现出更强的适应性和创造力。
实现人类水平AI的挑战
实现人类水平的人工智能（AI）面临着诸多复杂而深远的挑战，这些挑战不仅涉及技术层面，还包括伦理和社会层面。
常识推理是人类智能的重要组成部分，它使我们能够理解和处理日常生活中的各种情况。AI系统要达到人类水平，必须具备类似的常识推理能力。这意味着AI需要能够建立时间、空间和因果关系的核心物理构造，并在此基础上进行复杂和不完全知识的推理。目前，尽管AI在特定任务上表现出色，但在处理常识推理方面仍存在显著差距。
迁移学习是指AI系统能够将从一个领域学到的知识应用到另一个领域的能力。这对于实现通用人工智能至关重要，因为它使AI能够在不同任务和环境中表现出色。然而当前的AI系统在迁移学习方面仍面临许多挑战，特别是在少样本学习和跨领域知识泛化方面。开发能够高效进行迁移学习的算法和模型是实现人类水平AI的关键。
具身智能是指AI系统能够通过与物理世界的互动来学习和适应环境的能力。这涉及到感知、运动控制和环境理解等多个方面。实现具身智能需要将AI系统与物理实体和感官能力相结合，使其能够在复杂和动态的环境中执行任务。尽管已有一些进展，但具身智能仍是一个充满挑战的研究领域。
随着AI技术的快速发展，其伦理和社会影响也日益受到关注。确保AI系统在设计和应用过程中遵循伦理原则和社会价值观，避免偏见和不公平，是实现人类水平AI的重要挑战之一。此外，AI技术的广泛应用可能对就业、隐私和社会结构产生深远影响，需要进行全面的评估和管理。
确保AI系统在面对对抗性攻击、系统故障和意外入侵时的安全性和鲁棒性，是实现人类水平AI的另一个关键挑战。这包括开发验证和验证AI行为的技术，确保其在各种环境中的可靠性和稳定性。
展望未来，AI的发展方向将集中在以下几个方面，以应对上述挑战并推动技术进步。
未来的研究将致力于开发能够模拟人类常识推理过程的AI系统。这可能涉及多模态学习、知识图谱和因果推理等技术的结合，使AI能够更好地理解和处理复杂的现实世界问题。
为了实现高效的迁移学习，研究人员将探索新的算法和模型，特别是那些能够在少量数据的情况下进行有效学习的方法。元学习和自监督学习等技术将继续发展，以提高AI系统的适应性和泛化能力。
具身智能的研究将集中在将AI系统与物理实体和感官能力相结合，使其能够在复杂和动态的环境中执行任务。这可能涉及机器人技术、传感器融合和环境感知等多个领域的进展。
未来的AI研究将更加重视伦理和社会影响，确保AI系统在设计和应用过程中遵循伦理原则和社会价值观。制定相关的法律法规和标准，确保AI技术的公平和透明，是实现这一目标的重要步骤。
为了确保AI系统的安全性和鲁棒性，研究人员将开发新的验证和验证技术，确保AI系统在各种环境中的可靠性和稳定性。这可能涉及对抗性训练、鲁棒优化和安全协议等技术的应用。
总之，实现人类水平的AI需要克服诸多技术和伦理挑战。通过不断探索和创新，我们有望开发出更加智能、可靠和公平的AI系统，为社会发展和人类福祉做出贡献。（END）
参考资料：https://arxiv.org/pdf/2409.16001
波动世界（PoppleWorld)是噬元兽数字容器的一款AI应用，是由AI技术驱动的帮助用户进行情绪管理的工具和传递情绪价值的社交产品，基于意识科学和情绪价值的理论基础。波动世界将人的意识和情绪作为研究和应用的对象，探索人的意识机制和特征，培养人的意识技能和习惯，满足人的意识体验和意义，提高人的自我意识、自我管理、自我调节、自我表达和自我实现的能力，让人获得真正的自由快乐和内在的力量。波动世界将建立一个指导我们的情绪和反应的价值体系。这是一款针对普通人的基于人类认知和行为模式的情感管理Dapp应用程序。
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