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兩年倒數(shù)!Anthropic CEO萬字長文預(yù)言:「強(qiáng)大AI」26年降臨,智力擊敗諾獎得主
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-10-13 20:18:39   瀏覽:2256次  

導(dǎo)讀:劃重點(diǎn) 01Anthropic CEO Dario Amodei預(yù)測,強(qiáng)大的AI將在26年降臨,將一個世紀(jì)的科研進(jìn)展壓縮到5-10年。 02他認(rèn)為,AI將在生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、和平與治理以及工作與意義等領(lǐng)域帶來巨大變革。 03然而,Amodei強(qiáng)調(diào),討論AI帶來的風(fēng)險至關(guān)重要,以避免給...

劃重點(diǎn)

01Anthropic CEO Dario Amodei預(yù)測,強(qiáng)大的AI將在26年降臨,將一個世紀(jì)的科研進(jìn)展壓縮到5-10年。

02他認(rèn)為,AI將在生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、和平與治理以及工作與意義等領(lǐng)域帶來巨大變革。

03然而,Amodei強(qiáng)調(diào),討論AI帶來的風(fēng)險至關(guān)重要,以避免給人宣傳的印象或自吹自擂。

04他提出五個類別:生命科學(xué)與生理健康、神經(jīng)科學(xué)與心理健康、經(jīng)濟(jì)與貧困、和平與治理以及工作與意義。

05最后,Amodei猜測,強(qiáng)大的AI將在未來5-10年內(nèi)完成大多數(shù)精神疾病的治愈或預(yù)防。

以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成,僅供參考

【新智元導(dǎo)讀】剛剛,Anthropic CEO Dario Amodei發(fā)表長文,展望AGI對世界的影響。他大膽預(yù)言:「強(qiáng)大的AI」將在26年降臨,AI將把一個世紀(jì)的科研進(jìn)展壓縮到了5-10年。

就在2024諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎都頒給了AI之際,Anthropic CEO Dario Amodei也發(fā)表一篇展望AGI對世界影響的長文。

這篇文章題為「Machines of Loving Grace」,副標(biāo)題為「AI能如何改變世界,創(chuàng)造更美好的未來?」。

他在里面提出:AI將把一個世紀(jì)的科研進(jìn)展壓縮到了5-10年。

兩年倒數(shù)!Anthropic CEO萬字長文預(yù)言:「強(qiáng)大AI」26年降臨,智力擊敗諾獎得主

擁有強(qiáng)大AI的世界,會是什么樣子

作為Anthropic的CEO,Dario Amodei經(jīng)常會思考和討論強(qiáng)大AI的風(fēng)險,并且研究如何降低這些風(fēng)險。

Amodei表示,很多人會因此覺得自己是個悲觀主義者,但完全不是這么回事。

他之所以關(guān)注AI風(fēng)險,是因?yàn)樗J(rèn)為,這是我們與光明未來之間的唯一障礙。

在他看來,大多數(shù)人低估了AI可能帶來巨大潛力,同時也低估了AI風(fēng)險可能有多糟糕。

兩年倒數(shù)!Anthropic CEO萬字長文預(yù)言:「強(qiáng)大AI」26年降臨,智力擊敗諾獎得主

而在這篇長文中,Amodei試圖描繪出積極前景的樣貌如果一切順利,擁有強(qiáng)大AI的世界會是什么樣。

他對此有足夠的自信:即使大多數(shù)細(xì)節(jié)最終是錯誤的,也能把握住未來發(fā)展的大方向。

為什么要著重討論風(fēng)險

Amodei也強(qiáng)調(diào),之所以要著重討論風(fēng)險,是出于以下原因:

1. 最大化影響力

AI技術(shù)的好處由強(qiáng)大的市場力量驅(qū)動,因此不可避免。而風(fēng)險雖然并非注定發(fā)生,人類的行動卻可以極大改變它們出現(xiàn)的可能性。

2. 避免給人宣傳的印象

不要讓人覺得自己在做宣傳,或者轉(zhuǎn)移人們對AI缺點(diǎn)的注意力。

3. 避免自吹自擂

Amodei對很多圈內(nèi)公眾人物討論AGI的方式感到反感,仿佛他們是引領(lǐng)眾生走向救贖的先知一樣。

「把公司看作是能夠單方面塑造世界的力量是很危險的,同樣,用類似宗教的方式來看待實(shí)際的技術(shù)目標(biāo)也是相當(dāng)危險的!

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4. 避免貼上科幻的標(biāo)簽

有些激進(jìn)群體會以過于「科幻」的腔調(diào)討論AI,比如意識上傳、探索太空、賽博朋克。這種腔調(diào)不知不覺中帶來了一大堆文化偏見,以及一些無法明確的假設(shè)。

結(jié)果就是,這些討論常?雌饋硐袷悄硞小眾群體的一廂情愿,反而讓大多數(shù)人望而卻步。

但Amodei也認(rèn)為,討論一個擁有先進(jìn)AI的美好世界是什么樣子,十分重要。

以下是他認(rèn)為最具前景的五個類別:

1. 生命科學(xué)與生理健康

2. 神經(jīng)科學(xué)與心理健康

3. 經(jīng)濟(jì)與貧困

4. 和平與治理

5. 工作與意義

Amodei在生物學(xué)和神經(jīng)科學(xué)兩個領(lǐng)域都有專業(yè)經(jīng)驗(yàn),對經(jīng)濟(jì)發(fā)展也有一定了解。通常,他的預(yù)測都是相當(dāng)前衛(wèi)的。

Amodei認(rèn)為,如果能召集一群各領(lǐng)域?qū)<覄?chuàng)作一個更全面、更有洞察力的版本,會很有價值。

而自己的嘗試,可以被視為一個起點(diǎn)。

基本假設(shè)與分析框架

Amodei界定了先進(jìn)AI的含義:觸發(fā)5-10年發(fā)展期的技術(shù)閾值。

他不喜歡使用AGI這個術(shù)語,因此使用「強(qiáng)大的AI」(powerful AI)這個說法。

Amodei認(rèn)為,強(qiáng)大的AI最早可能在2026年問世。

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通用人工智能(AGI)是一個不夠精確的術(shù)語,它已經(jīng)積累了太多科幻元素和過度炒作。相比之下,我更喜歡用「強(qiáng)大的人工智能」或「專家級科學(xué)和工程」這樣的說法

所謂「強(qiáng)大的AI」是指一個AI模型在形式上可能類似于當(dāng)今的大語言模型,盡管它可能基于不同的架構(gòu),可能涉及多個交互模型,并可能采用不同的訓(xùn)練方法。

具體來說,它將具有以下特性

- 就單純的智力水平而言,它在大多數(shù)相關(guān)領(lǐng)域如生物學(xué)、編程、數(shù)學(xué)、工程、寫作等方面都超越了諾貝爾獎級別的獲得者。這意味著它能夠證明尚未解決的數(shù)學(xué)定理,創(chuàng)作出極高水平的小說,從零開始編寫復(fù)雜的代碼庫。

- 具備了所有可供人類進(jìn)行虛擬工作的交互方式,包括文本、音頻、視頻、鼠標(biāo)和鍵盤控制以及互聯(lián)網(wǎng)訪問。它可以利用這些交互方式進(jìn)行任何行動、通信或遠(yuǎn)程操作。執(zhí)行時的技能,也都超越了世界上最頂尖的人類專家。

- 它不僅被動地回答問題,還可以接受需要數(shù)小時、數(shù)天甚至數(shù)周才能完成的任務(wù),然后像一個聰明的員工一樣獨(dú)立完成任務(wù),必要時會主動尋求澄清。

- 它沒有實(shí)體形態(tài),但可以通過計(jì)算機(jī)控制現(xiàn)有的物理工具、機(jī)器人或?qū)嶒?yàn)室設(shè)備;理論上,它甚至可以為自己設(shè)計(jì)、使用機(jī)器人或設(shè)備。

- 用于訓(xùn)練模型的計(jì)算資源可以重新配置,以運(yùn)行數(shù)百萬個模型實(shí)例(這與預(yù)計(jì)到2027年左右的大規(guī)模計(jì)算集群能力相匹配)。該模型能以人類速度的10到100倍來吸收信息和生成行動。然而,它可能會受到所交互的物理世界或軟件響應(yīng)時間的限制。

- 這數(shù)百萬個副本中的每一個,都可以獨(dú)立地執(zhí)行不相關(guān)的任務(wù),或者在需要時像人類團(tuán)隊(duì)協(xié)作一樣工作。甚至可以對不同的分組進(jìn)行微調(diào),使其特別擅長某些特定任務(wù)。

我們可以將其概括為「數(shù)據(jù)中心里的天才國家」。

顯然,這樣一個實(shí)體能夠非常快速地解決極難的問題,但要確定具體有多快并非易事。

Amodei認(rèn)為,兩種「極端」立場都是錯誤的。

首先,你可能會認(rèn)為世界會在幾秒或幾天內(nèi)瞬間改變(所謂「奇點(diǎn)」),因?yàn)閺?qiáng)大的智能會不斷自我完善,幾乎立即解決所有可能的科學(xué)、工程和操作任務(wù)。

這種觀點(diǎn)的問題在于,存在真實(shí)的物理和實(shí)際限制,例如在構(gòu)建硬件或生物實(shí)驗(yàn)上。智能可能非常強(qiáng)大,但它并不是神奇魔法。

其次,如果你認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步已經(jīng)飽和,或者受到現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)或社會因素的限制,超人類智能幾乎不會帶來任何改變,這也同樣不可信。

在數(shù)百個科學(xué)和社會問題上,一群真正聰明的人會大大加快進(jìn)展(假設(shè)的天才國家就能做到)。

Amodei看來,真相可能是這兩種極端情況的混合,因任務(wù)和領(lǐng)域而異,細(xì)節(jié)非常微妙。

他認(rèn)為,就像經(jīng)濟(jì)學(xué)家經(jīng)常討論「生產(chǎn)要素」,在AI時代,我們也應(yīng)該討論智能的邊際回報,弄清與智能互補(bǔ)的其他因素,以及智能水平很高時,哪些因素會成為限制因素。

「在這項(xiàng)任務(wù)中,更聰明能帶來多大幫助,在什么時間尺度上?」這是概念化一個強(qiáng)大AI世界的正確方式。

Amodei猜測,限制智能或與智能互補(bǔ)的因素包括:

- 外部世界的速度

智能體需要在世界中互動操作才能完成任務(wù)并學(xué)習(xí)。但世界的運(yùn)轉(zhuǎn)速度是有限的。

細(xì)胞和動物以固定速度運(yùn)行,因此對它們的實(shí)驗(yàn)需要一定的時間,可能不可縮減的。硬件、材料科學(xué)、任何涉及與人交流的事物,甚至現(xiàn)有的軟件基礎(chǔ)設(shè)施也是如此。

此外,在科學(xué)領(lǐng)域,通常需要進(jìn)行多次連續(xù)實(shí)驗(yàn),每次實(shí)驗(yàn)都從前一次實(shí)驗(yàn)中學(xué)習(xí)或在其基礎(chǔ)上進(jìn)行。

所有這些意味著,完成一個重大項(xiàng)目例如開發(fā)癌癥治療方法的速度可能有一個不可縮減的最小值,即使智能繼續(xù)提高,這個最小值也無法進(jìn)一步縮短。

- 對數(shù)據(jù)的需求

在缺乏原始數(shù)據(jù)的情況下,即使智能更高也無濟(jì)于事。當(dāng)今的粒子物理學(xué)家非常聰明,已經(jīng)開發(fā)了一系列理論,但由于粒子加速器數(shù)據(jù)有限,他們?nèi)狈x擇這些理論的數(shù)據(jù)。

如果擁有強(qiáng)大的智能,他們是否會做得更好?(除了加快更大加速器的建造速度)

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- 內(nèi)在復(fù)雜性

有些事物本質(zhì)上是不可預(yù)測或混沌的,即使是最強(qiáng)大的AI,也無法比今天的人類或計(jì)算機(jī)更好地預(yù)測或理清它們。

例如,即使非常強(qiáng)大的AI,在一般情況下也只能比今天的人類和計(jì)算機(jī)在混沌系統(tǒng)(如三體問題)中稍微多預(yù)測一點(diǎn)點(diǎn)。

- 來自人類的約束

許多事情如果不違法、不傷害人類或不擾亂社會就無法完成。一個對齊的AI不會想做這些事情。

許多人類社會結(jié)構(gòu)是低效甚至有害的,但如果要同時尊重臨床試驗(yàn)的法律要求、人們改變習(xí)慣的意愿或政府行為等約束,就很難改變這些結(jié)構(gòu)。

核能、超音速飛行,甚至電梯,都在技術(shù)上運(yùn)作良好,但影響被法規(guī)或錯誤的恐懼大大減弱。

- 物理定律

有些物理定律似乎是不可打破的。不可能以超光速旅行。布丁無法恢復(fù)到未攪拌狀態(tài)。

芯片每平方厘米只能容納這么多晶體管,否則就會不可靠。計(jì)算需要每擦除一位所需的最小能量,這限制了世界上計(jì)算的密度。

進(jìn)一步的區(qū)別,是基于時間尺度。

短期內(nèi)的嚴(yán)格限制,在長期內(nèi)可能更容易被智能改變。

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例如,智能可能被用來開發(fā)新的實(shí)驗(yàn)范式,使我們能夠在體外獲得以前只能通過活體動物實(shí)驗(yàn)獲得的知識,或者用來建造收集新數(shù)據(jù)所需的工具(例如更大的粒子加速器),或者(在倫理限度內(nèi))找到突破人為限制的方法。

因此,我們可以設(shè)想這樣一個場景:智能最初受到其他生產(chǎn)要素的嚴(yán)重制約,但隨著時間的推移,智能本身越來越多地繞過這些要素,即使它們永遠(yuǎn)不會完全消失。

關(guān)鍵問題是這一切發(fā)生的速度有多快,以及按什么順序發(fā)生。

生命科學(xué)與生理健康

在科學(xué)進(jìn)步的諸多領(lǐng)域中,生物學(xué)可能是最有潛力直接且明確改善人類生活質(zhì)量的領(lǐng)域。

在過去的一個世紀(jì)里,一些最古老的人類疾。ㄈ缣旎ǎ┙K被戰(zhàn)勝,但還有更多疾病仍然存在。

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除了治愈疾病,生命科學(xué)原則上可以通過延長健康的人類壽命、增加對我們自身生物過程的控制和自由度。

并且,它能解決我們目前認(rèn)為是人類生存條件不可改變的日常問題,來提升人類健康的基本水平。

直接將智能應(yīng)用于生物學(xué)的主要挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)、物理世界的速度和內(nèi)在復(fù)雜性(事實(shí)上,這三者都是相互關(guān)聯(lián)的)。

在涉及臨床試驗(yàn)的后期階段,人類約束也在發(fā)揮作用。

接下來,讓我們逐一分析這些因素。

對細(xì)胞、動物甚至化學(xué)過程的實(shí)驗(yàn),均受到物理世界速度的限制:

許多生物學(xué)實(shí)驗(yàn)方案涉及培養(yǎng)細(xì)菌或其他細(xì)胞,或者僅僅是等待化學(xué)反應(yīng)發(fā)生,這有時可能需要幾天甚至幾周的時間,而且沒有明顯的方法可以加快速度。

更別提動物實(shí)驗(yàn),可能需要幾個月(或更長時間),人類實(shí)驗(yàn)通常需要幾年(對于長期結(jié)果研究甚至可能需要幾十年)。

與此相關(guān)的是,數(shù)據(jù)質(zhì)量往往存在問題:總是缺乏清晰、明確的數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)能夠?qū)⒏信d趣的生物效應(yīng),與其他成千上萬個干擾因素隔離開來,或者能在給定過程中進(jìn)行因果干預(yù),或者直接測量某些效應(yīng)(而不是以某種間接或不精確的方式推斷其后果)。

即使是大規(guī)模的、定量的分子數(shù)據(jù),也存在噪聲并且遺漏了很多信息。

比如這些蛋白質(zhì)在哪些類型的細(xì)胞中?在細(xì)胞的哪個部分?在細(xì)胞周期的哪個階段?

造成這些數(shù)據(jù)問題的部分原因是,生物系統(tǒng)的內(nèi)在復(fù)雜性。

一張人類新陳代謝生物化學(xué)圖表中,若想分離出復(fù)雜系統(tǒng)的任何部分影響非常困難,更不用說以精確、可預(yù)測方式干預(yù)這一系統(tǒng)。

此外,除了在人體上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)所需的固有時間外,實(shí)際的臨床試驗(yàn)還涉及大量程序和監(jiān)管要求。

鑒于這些困難,許多生物學(xué)家長期以來一直對AI和更廣泛的「大數(shù)據(jù)」在生物學(xué)中的價值持懷疑態(tài)度。

從歷史上看,在過去30年里,將自己的技能應(yīng)用于生物學(xué)的數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家和物理學(xué)家取得了巨大的成功,但并沒有產(chǎn)生最初期望的那種真正變革性的影響。

AlphaFold(背后創(chuàng)造者因此獲得諾貝爾獎)和AlphaProteo等,這樣的重大革命性突破,減弱了一些懷疑。

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但仍存在一種看法,認(rèn)為AI只在有限的情況下有用(并將繼續(xù)如此)。

一個常見的說法是,「AI可以更好地分析你的數(shù)據(jù),但它不能產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)或改善數(shù)據(jù)的質(zhì)量。Garbage in, garbage out」。

Amodei認(rèn)為,這種悲觀的觀點(diǎn)是以錯誤的方式看待AI。

我們應(yīng)該將其視為一個AI生物學(xué)家,能夠執(zhí)行生物學(xué)家所做的所有任務(wù)。

包括現(xiàn)實(shí)世界中,設(shè)計(jì)和進(jìn)行實(shí)驗(yàn), 并發(fā)明新的生物學(xué)方法或測量技術(shù)等。

正是通過加速整個研究過程,AI才能真正推動生物學(xué)的快速發(fā)展。

更確切地說,生物學(xué)進(jìn)步很大一部分來自真正極少數(shù)的發(fā)現(xiàn)。

而這發(fā)現(xiàn)通常與廣泛的測量工具或技術(shù)有關(guān),它們允許對生物系統(tǒng)進(jìn)行精確但通用或可編程的干預(yù)。

每年可能大約有1項(xiàng)這樣的重大發(fā)現(xiàn),但它們共同推動了生物學(xué)超過50%的進(jìn)展。

這些發(fā)現(xiàn)之所以如此強(qiáng)大,正是因?yàn)樗鼈兺黄屏藘?nèi)在復(fù)雜性和數(shù)據(jù)限制,直接增加了我們對生物過程的理解和控制能力。

每十年僅僅誕生幾個關(guān)鍵發(fā)現(xiàn),就能推動了我們對生物學(xué)的基本科學(xué)理解,還推動了許多最強(qiáng)大的醫(yī)療治療方法的發(fā)展。

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這里有一些例子:

- CRISPR:一種允許對生物中的任何基因進(jìn)行實(shí)時編輯的技術(shù)(用任意其他序列替換任意基因序列)。

- 各種用于精確觀察正在發(fā)生的事情的顯微鏡技術(shù):先進(jìn)的光學(xué)顯微鏡(包括各種熒光技術(shù)、特殊光學(xué)等)、電子顯微鏡、原子力顯微鏡等。

- 基因組測序和合成,在過去幾十年里。成本已經(jīng)下降了幾個數(shù)量級。

- 光遺傳學(xué),允許通過照射光線激發(fā)神經(jīng)元。

- mRNA疫苗,原則上允許我們設(shè)計(jì)針對任何東西的疫苗,然后快速適應(yīng)。

- 細(xì)胞療法,如CAR-T,允許將免疫細(xì)胞從體內(nèi)取出并「重新編程」,以攻擊任何東西。

- 理論突破,如疾病的病原體理論或認(rèn)識到免疫系統(tǒng)與癌癥之間的聯(lián)系。

以上列舉的這些所有技術(shù),是因?yàn)樗胩岢鲆粋關(guān)鍵的主張

如果有更多有才華、創(chuàng)造力的研究人員,這些技術(shù)的發(fā)現(xiàn)速度可能會提高10倍或更多。

為什么Amodei這么認(rèn)為?

因?yàn)楫?dāng)我們試圖確定「智力回報」時,應(yīng)該養(yǎng)成提出某些問題的習(xí)慣,而這些問題的答案就是原因。

首先,這些發(fā)現(xiàn)通常是由極少數(shù)研究人員做出的,往往是同一批人反復(fù)做出,這表明是技能而非隨機(jī)搜索(后者可能表明冗長的實(shí)驗(yàn)是限制因素)。

其次,它們往往「本可以」比實(shí)際早幾年被發(fā)現(xiàn):例如,CRISPR是細(xì)菌免疫系統(tǒng)中自然存在的一個組成部分,自80年代就已為人所知,但人們花了25年才意識到它可以被重新用于一般的基因編輯。

第三,成功的項(xiàng)目往往是小規(guī)模的,或最初人們認(rèn)為不太有前途的后續(xù)想法,而不是大規(guī)模資金支持的努力。這表明推動發(fā)現(xiàn)的不僅僅是大規(guī)模的資源集中,而是創(chuàng)新能力。

最后,盡管這些發(fā)現(xiàn)中有一些具有「順序依賴性」,這再次可能造成實(shí)驗(yàn)延遲。不過,許多也許是大多數(shù),都是獨(dú)立的,意味著可以同時并行進(jìn)行多項(xiàng)工作。

這些事實(shí)都在表明,如果科學(xué)家更聰明,更善于在人類擁有的大量生物學(xué)知識之間建立聯(lián)系,就有數(shù)百個這樣的發(fā)現(xiàn)等待被做出。

AlphaFold/AlphaProteo在解決重要問題方面比人類更有效取得成功。

盡管經(jīng)過了數(shù)十年精心設(shè)計(jì)的物理建模,為我們提供了一個概念驗(yàn)證(盡管是在狹窄領(lǐng)域使用一個狹窄工具),應(yīng)該為我們指明前進(jìn)的方向。

因此,Amodei猜測強(qiáng)大的AI至少可以將這些發(fā)現(xiàn)的速度提高10倍,讓我們在5-10年內(nèi)獲得未來50-100年的生物學(xué)進(jìn)展。

為什么不是100倍?

也許這是可能的,但在這里,順序依賴性和實(shí)驗(yàn)時間都變得重要。

另一種說法是,Amodei認(rèn)為存在一個不可避免的恒定延遲:實(shí)驗(yàn)和硬件設(shè)計(jì)有一定的「延遲」,需要進(jìn)行最少次數(shù)的迭代,以學(xué)習(xí)那些無法通過邏輯推導(dǎo)出的東西。

但在此基礎(chǔ)上,可能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行。

從更積極的角度來看,AI加持的生物科學(xué)可能會通過開發(fā)更好的細(xì)胞實(shí)驗(yàn)?zāi)P停ㄉ踔潦悄M),減少臨床試驗(yàn)中迭代的需求。

這在開發(fā)抗衰老過程的藥物方面尤其重要,因?yàn)樗ダ线^程持續(xù)數(shù)十年,我們需要更快的迭代循環(huán)。

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綜上所述,Amodei的基本預(yù)測是,AI生物學(xué)和醫(yī)學(xué)將使人類生物學(xué)家在未來50-100年內(nèi)可能取得的進(jìn)展,壓縮到5-10年內(nèi)完成。

Amodei將這稱為「壓縮的21世紀(jì)」。

盡管預(yù)測強(qiáng)大的AI在幾年內(nèi)能做什么,本質(zhì)上仍然困難且具有推測性,但思考「人類在未來100年內(nèi)獨(dú)立能做什么?」,這個問題卻有一定的現(xiàn)實(shí)基矗

以下列出了我們可能期待的內(nèi)容:

(這并非基于任何嚴(yán)格的方法論,幾乎肯定會在細(xì)節(jié)上被證明是錯誤的,但它試圖傳達(dá)我們應(yīng)該期待的總體變革程度)

- 可靠地預(yù)防和治療幾乎所有自然傳染病

- 消除大多數(shù)癌癥

- 對遺傳疾病有效預(yù)防和治療

- 預(yù)防阿爾茲海默癥

- 改善對大多數(shù)疾病治療

- 「生物自由」

- 人類壽命翻倍

一旦人類壽命達(dá)到150歲,我們可能就能達(dá)到「逃逸速度」(指延長壽命的速度超過衰老的速度),為目前活著的大多數(shù)人爭取足夠的時間,使他們能夠想活多久就活多久,盡管當(dāng)然不能保證這在生物學(xué)上是可能的。

如果所有這些在7-12年內(nèi)實(shí)現(xiàn)(這將符合激進(jìn)的人工智能發(fā)展進(jìn)程),世界將會有多么不同。

毫無疑問,這將是人類的一次巨大勝利,一次性消除了困擾人類數(shù)千年的大多數(shù)災(zāi)難。

神經(jīng)科學(xué)與心理健康

上一節(jié)主要關(guān)注的是身體疾病和生物學(xué),沒有涉及神經(jīng)科學(xué)或心理健康。

但是,神經(jīng)科學(xué)是生物學(xué)的一個分支學(xué)科,心理健康與身體健康同樣重要。事實(shí)上,心理健康對人類福祉的影響甚至比身體健康更直接。

數(shù)億人由于成癮、抑郁、精神分裂癥、低功能自閉癥、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙、精神病態(tài)或智力障礙等問題而生活質(zhì)量極低;更多的數(shù)十億人正在與更輕微的日常問題作斗爭。

與一般的生物學(xué)領(lǐng)域一樣,在AI的發(fā)展下,我們可能不僅能解決問題,還能提高人類生活體驗(yàn)的基本水平。

Amodei在以上為生物學(xué)制定的基本框架同樣適用于神經(jīng)科學(xué),也就是說,這個領(lǐng)域同樣是被少數(shù)的與測量或精準(zhǔn)干預(yù)工具有關(guān)的發(fā)現(xiàn)而推動的,比如最近的光遺傳學(xué)、CLARITY、膨脹顯微鏡等等。

此外,許多通用的細(xì)胞生物學(xué)方法也可以直接應(yīng)用于神經(jīng)科學(xué),這些進(jìn)展的速度同樣會被人工智能加速。

兩年倒數(shù)!Anthropic CEO萬字長文預(yù)言:「強(qiáng)大AI」26年降臨,智力擊敗諾獎得主

出于同樣的原因,「未來5-10年內(nèi)完成100年的進(jìn)展」,也同樣適用于神經(jīng)科學(xué)。

與生物學(xué)一樣,20世紀(jì)以來,神經(jīng)科學(xué)的進(jìn)展也是飛快且巨大的。

例如,已經(jīng)實(shí)現(xiàn)腦機(jī)接口的我們,事實(shí)上直到20世紀(jì)50年代才真正理解神經(jīng)元如何以及為什么會放電。

因此,我們有理由期待,人工智能加速的神經(jīng)科學(xué)將在幾年內(nèi)產(chǎn)生快速進(jìn)展。

我們應(yīng)該在這個基本圖景中添加一點(diǎn),那就是過去幾年中學(xué)到的,或正在學(xué)習(xí)到的,一些關(guān)于人工智能本身的知識,可能會幫助推進(jìn)神經(jīng)科學(xué),即使神經(jīng)科學(xué)研究仍然只由人類來進(jìn)行。

首先,「可解釋性」是一個明顯的例子。

盡管表面上,生物神經(jīng)元和人工神經(jīng)元以完全不同的方式運(yùn)作,但「簡單單元組成的的分布式、訓(xùn)練過的網(wǎng)絡(luò)如何協(xié)同工作以執(zhí)行重要計(jì)算」,這個基本問題是相同的。

舉例來說,AI系統(tǒng)可解釋性研究人員發(fā)現(xiàn)的一種計(jì)算機(jī)制,最近在小鼠大腦中被重新發(fā)現(xiàn)。

兩年倒數(shù)!Anthropic CEO萬字長文預(yù)言:「強(qiáng)大AI」26年降臨,智力擊敗諾獎得主

論文地址:https://www.biorxiv.org/content/10.1101/202.03.15.532836v1

相比真實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)要容易得多,因此AI可解釋性很可能成為提高我們對神經(jīng)科學(xué)理解的工具。

此外,強(qiáng)大的人工智能本身可能比人類更能開發(fā)和應(yīng)用這個工具。

除了可解釋性之外,我們從AI那里學(xué)到的關(guān)于智能系統(tǒng)如何訓(xùn)練的知識,很可能在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域引發(fā)一場革命。

Amodei本人在從事神經(jīng)科學(xué)研究時發(fā)現(xiàn),曾經(jīng)很多人關(guān)注的關(guān)于「學(xué)習(xí)」的問題,現(xiàn)在看來是錯誤的,因?yàn)槟菚r還沒有「擴(kuò)展假說」(scaling hypothesis),或Rich Sutton提出的「the bitter lesson」這樣的概念。

大量數(shù)據(jù)加上簡單的目標(biāo)函數(shù)就可以驅(qū)動極其復(fù)雜行為,這個想法使得理解目標(biāo)函數(shù)和架構(gòu)偏差(architectural biases)變得更有意思,同時也讓「涌現(xiàn)」過程的復(fù)雜計(jì)算細(xì)節(jié)(emergent computation)變得不那么有趣。

Amodei表示,近年來自己并沒有密切關(guān)注這個領(lǐng)域,但能隱約感覺到,計(jì)算神經(jīng)科學(xué)家們?nèi)匀粵]有完全吸收這個教訓(xùn)。

他自己對擴(kuò)展假說的態(tài)度一直:「啊哈,原來如此這在高層次上解釋了智能是如何運(yùn)作的,以及為什么能如此容易地進(jìn)化!

然而,這似乎并不是大多數(shù)神經(jīng)科學(xué)家的觀點(diǎn)。部分原因是擴(kuò)展假說作為「智能的秘密」,甚至在AI領(lǐng)域內(nèi)也沒有被完全接受。

神經(jīng)科學(xué)家應(yīng)該嘗試將這一基本洞見與人腦的特點(diǎn)(生物物理限制、進(jìn)化歷史、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、運(yùn)動和感覺輸入/輸出的細(xì)節(jié))結(jié)合起來,以試圖解決神經(jīng)科學(xué)的一些關(guān)鍵難題。

有些人可能正在這樣做,但還不夠;除了人類科學(xué)家,AI也將更有效地利用這個視角來加速進(jìn)展。

AI的四條加速路徑

Amodei預(yù)計(jì),AI將通過四條不同的路徑加速神經(jīng)科學(xué)進(jìn)展,希望這些路徑能夠共同作用,以治愈精神疾病并改善大腦功能:

- 傳統(tǒng)的分子生物學(xué)、化學(xué)和遺傳學(xué)

AI可能通過相同的機(jī)制加速這一進(jìn)程。有許多藥物可以調(diào)節(jié)神經(jīng)遞質(zhì),以改變大腦功能、影響警覺性或感知、改變情緒等,而AI可以幫助我們發(fā)明更多這樣的藥物。AI可能還會加速對精神疾病遺傳基礎(chǔ)的研究。

- 精細(xì)神經(jīng)測量和干預(yù)

這是能夠測量大量單個神經(jīng)元或神經(jīng)元回路的活動,并進(jìn)行干預(yù)以改變它們行為的能力。光遺傳學(xué)和神經(jīng)探針是能夠在活體生物中進(jìn)行測量和干預(yù)的技術(shù),一些非常先進(jìn)的方法(如分子計(jì)時器)也已被提出,并且在原則上似乎可行。

- 先進(jìn)的計(jì)算神經(jīng)科學(xué)

如上所述,現(xiàn)代AI的具體見解和整體思路都可能應(yīng)用于系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的問題,包括揭示精神病或情緒障礙等復(fù)雜精神疾病的真正原因。

- 行為干預(yù)

精神病學(xué)和心理學(xué)在20世紀(jì)已經(jīng)發(fā)展出了廣泛的行為干預(yù)技術(shù);可以推斷,AI也可以加速這些技術(shù)的發(fā)展,包括開發(fā)新方法和幫助患者堅(jiān)持現(xiàn)有方法。

更廣泛地說,「AI教練」的概念似乎非常有前景,它可以幫助你成為最好的自己,研究你的互動,幫助你學(xué)會更有效地行事。

AI+神經(jīng)科學(xué)的「烏托邦」未來

Amodei認(rèn)為,這四條進(jìn)展路徑會共同作用。即使沒有AI的參與,也有望在未來100年內(nèi)實(shí)現(xiàn)大多數(shù)精神疾病的治愈或預(yù)防因此,在AI加速的5-10年內(nèi)可能會完成。

具體來說,他猜測可能會發(fā)生以下情況:

- 大多數(shù)精神疾病可能可以被治愈

像PTSD、抑郁癥、精神分裂癥、成癮等疾病可以通過上述四個方向的某種組合得到解釋和有效治療。

答案可能是「生化上出了問題」和「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高層次上出了問題」的某種組合。

也就是說,這是一個系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的問題。測量和干預(yù)的工具,尤其是在活體人類中使用的工具,似乎可能導(dǎo)致快速迭代和進(jìn)展。

- 非常「結(jié)構(gòu)性」的情況可能更難處理,但并非不可能

一些證據(jù)表明,反社會人格障礙與明顯的神經(jīng)解剖學(xué)差異有關(guān)該類患者的某些腦區(qū)域可能只是更小或發(fā)育不良。某些智力障礙可能也是如此。

重構(gòu)大腦聽起來很困難,但這似乎也是一項(xiàng)對智力回報很高的任務(wù)。也許有某種方法可以誘導(dǎo)成年大腦回到早期或更具可塑性的狀態(tài),從而重塑它。

Amodei的直覺是,對AI對此的作用持樂觀態(tài)度。

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- 有效地通過基因預(yù)防精神疾病似乎是可能的

大多數(shù)精神疾病部分是可遺傳的,全基因組關(guān)聯(lián)研究(GWAS)開始在識別相關(guān)因素方面取得進(jìn)展,這些因素通常數(shù)量眾多。

可能可以通過胚胎篩選預(yù)防大多數(shù)這些疾玻一個區(qū)別是,精神疾病更可能是多基因的。

無論如何,AI加速的神經(jīng)科學(xué)或許會幫我們弄清這些事情。

當(dāng)然,對復(fù)雜特征進(jìn)行胚胎篩選會引發(fā)一些社會問題,并且會有爭議,但Amodei猜測大多數(shù)人會支持對嚴(yán)重或致殘的精神疾病進(jìn)行篩眩

-不被認(rèn)為是臨床疾病的日常問題也能解決

大多數(shù)人都有一些日常心理問題,達(dá)不到臨床疾病的程度。有些人容易發(fā)怒,有些人難以集中注意力或經(jīng)常昏昏欲睡,有些人膽小或焦慮,或適應(yīng)不了變化反應(yīng)。

已經(jīng)存在一些藥物可以幫助提高警覺性或注意力,但還有可能性?赡苓存在許多藥物尚未被發(fā)現(xiàn),或者可能有創(chuàng)新的干預(yù)方式,如靶向光刺激或磁常

考慮到人類在20世紀(jì)開發(fā)了多少調(diào)節(jié)認(rèn)知功能和情緒狀態(tài)的藥物,Amodei對「壓縮的21世紀(jì)」非常樂觀,屆時每個人都可以讓自己的大腦表現(xiàn)更好,擁有更充實(shí)的日常體驗(yàn)。

- 人類的日常體驗(yàn)可以變得更加豐富多彩

許多人都曾有過頓悟、靈感迸發(fā)、充滿同情、獲得成就感、超越自我、感受愛與美,或是達(dá)到冥想般平靜的非凡經(jīng)歷。

這些體驗(yàn)的性質(zhì)和頻率在不同人之間以及同一個人在不同時間有很大差異,有時也可以通過各種藥物觸發(fā)。

這就表明,可能體驗(yàn)的空間是非常廣闊的,人們生活中可以有更大比例由這些非凡時刻組成。可能還可以全面提高各種認(rèn)知功能。

這也許是神經(jīng)科學(xué)版本的「生物自由」或「延長壽命」。

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在科幻小說描述AI時,經(jīng)常出現(xiàn)一個討論的話題「意識上傳」。

這個概念指的是捕捉人腦的模式和動態(tài),并將其實(shí)例化為軟件。Amodei認(rèn)為上傳在理論上幾乎肯定是可能的。

但在實(shí)踐中,即使有強(qiáng)大的AI,它也面臨著重大的技術(shù)和社會挑戰(zhàn),這可能使它超出了所討論的5-10年的時間范圍。

總的來說,AI加速的神經(jīng)科學(xué)很可能會大大改善大多數(shù)精神疾病的治療,甚至治愈疾病,并顯著擴(kuò)展「認(rèn)知和心理自由」以及人類的認(rèn)知和情感能力。

這種進(jìn)步將與前一節(jié)描述的一樣具有顛覆性。

總結(jié)

通過上述各種主題,Amodei試圖描繪出一個既有可能在AI一切順利的情況下實(shí)現(xiàn),又比當(dāng)今世界更美好的愿景。

Amodei不知道這個世界是否現(xiàn)實(shí),即使是現(xiàn)實(shí)的,也離不開許多勇敢和專注的人付出巨大努力和奮斗。

每個人(包括AI公司)都需要盡自己的一份力量,既要防范風(fēng)險,又要充分實(shí)現(xiàn)利益。

但這又是一個值得為之奮斗的世界。

如果這一切真的在5-10年內(nèi)發(fā)生大多數(shù)疾病被擊敗,生物和認(rèn)知自由的增長,每個看到這一切的人都會為之感到驚訝。

從某種意義上說,這里描繪的愿景是極其激進(jìn)的:

這不是幾乎任何人都期望在未來十年發(fā)生的事,很可能會被許多人視為荒謬的幻想。

甚至,有些人可能不認(rèn)為這是可取的;

但同時,它又有一種顯而易見的特質(zhì)仿佛是注定的好像許多不同的嘗試去設(shè)想一個美好的世界必然會大致引向這里。

盡管如此,這仍是一件具有超凡的美的事物。我們有機(jī)會在使其成為現(xiàn)實(shí)的過程中扮演一個小角色。

參考資料:

https://darioamodei.com/machines-of-loving-grace

本文來自微信公眾號“新智元”,作者:新智元,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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