# 聊聊AI的产生及未来发展方向 **Published by:** [damian-dyor.eth](https://paragraph.com/@damian-dyor/) **Published on:** 2023-03-22 **URL:** https://paragraph.com/@damian-dyor/ai ## Content 最近 OpenAI 开发的 ChatGPT 火遍了生活圈,一时间,不论男女老幼,还是大牛小白,几乎人人都在把玩 ChatGPT 并惊讶于 ChatGPT 的超强能力。恰巧,最近又把 KK 的《失控》翻出来读了一遍,结合《失控》这本书,今天来说说我眼中的 AI 及一些个人思考 在讲 AI 之前,首先让我们先观察一下我们自己——大自然所创造出的最杰出的作品 显然,人类在已知的所有生物中是最具有智慧的,我们具有超高的脑容量,会使用工具,会思考外部的世界,甚至会思考自身的存在性问题,那么问题来了,如此高的智慧从何而来?很多人可能会不假思索的回答当然是大脑啦,这么说并没有错,只是还不够深入,如果我们再进一步,大脑的智能是从何而来呢?这时我们不得不剖析我们的大脑,大脑的结构虽然非常复杂,但是构成其的也不过是功能简单的各类脑细胞,它们相互配合组成了大脑,在这过程中并没有一个中心化的“指挥官”来指导每个细胞应该怎么配合,每个细胞只是简单的接受输入,做出相应的输出,大脑就神奇般地产生了智能。同样的,单个蜜蜂的记忆只有6天,而作为整体的蜂巢的记忆时间为3个月,是一只蜜蜂平均寿命的2倍,种种如此,向我们揭示了:智能是从低级存在构成的群落中涌现的 AI 的诞生也是基于同样的思想,以神经网络为例,其最基本构成单位被称为神经元,神经元的作用就是接受加权的输入,加总后依据映射规则产生输出,功能非常简单(下图展示了含有 1 个神经元的 BP 神经网络),但当把神经元的数量增加,层数增加,网络的能力也会非线性的增加,看起来就好像具有了智慧,所以 AI 的诞生,与仿生学也是密不可分的Fig 1. 含有 1 个神经元的 BP 神经网络众多低级的存在,彼此之间又简单的沟通机制,这样的一个群落就会涌现出单个个体所不具备的智能,基于以上的想法,人们创造了 AI,当我们再仔细看这段话,不知道大家是否有发现 AI 与去中心化系统之间的联系,如果把一个一个神经元看作是去中心化系统中的节点,节点构成的 P2P 网络就是这些节点间彼此沟通的通道,当这个去中心化的系统运行起来时,更加高级的智能从中涌现而出,便产生了 AI,如果在 AI 模型之上再嵌套去中心化系统,就可以获得鲁棒性更强的 AI(比如集成学习),下图展示了集成学习中的 Bagging 策略,所以本质上来说 AI 就是紧凑的去中心化系统Fig 2. 集成学习Bagging结合策略如果我们更进一步,观察 AI 是如何学习的,就会发现 AI 实际上是通过不断的试错来达到训练的效果,而非通过计算机科学家通过精心的设计其中的参数来实现智能(人类并不适合从事高复杂度的工作),不断试错的思想其实也来源于自然进化,大家都知道,生物的变异是相对随机的,变异可能会带来有利于生存的特性,也有可能带来不利于生存的特性,而拥有不利于生存的变异的个体在激烈的竞争中会处于不利地位,进而被淘汰,这就是自然选择。试错也是如此,AI 不断的“变异”,从中挑选出最优秀的个体来作为最终的模型,但在这个过程中,我们其实是不需要知道 AI 内部在学习过程中发生了什么样的变化的,因为 AI 是否有用才是我们关注的重点,我们需要做的就只是准备好数据,其余交给 AI 自我进化即可,在训练 AI 的过程中,我们实际上是完成了一次的硅基生物的进化,进化完毕的 AI 实际上就是一个黑箱,我们给它一个输入,它给我们一个输出,其中输入怎么变成输出的我们并不知道,也不需要知道(因为人类无法分析如此高复杂度的系统),而这,也体现了《失控》这本书的核心观点,即想要获得更好的系统的方式就是放弃对它的控制,给予其自由度,让其自由生长,这个道理对 AI 是如此,对亲子之间的关系是如此,对整个社会也是同样如此 中心化的系统就意味着控制,而去中心化的系统就意味着失控。这里插一句题外话,我个人对于区块链中 Layer 1 的看法就是首先要做好去中心化和安全性,之后再去解决可扩展性,那些为了高 TPS 而牺牲了去中心化程度的公链个人是有偏见的,虽然目前以太坊的去中心化程度还可以再继续提高,但是其发展的逻辑基本是符合上述观点的,所以个人比较看好以太坊的发展,做好 Layer 1 的去中心化和安全后,再辅以 layer 2,最起码的好处是用户有得选择,当其想要更多的安全保障时,可以选择 Layer 1,而想要更低的成本时,可以选择 Layer 2 其实当 ChatGPT 出世时,我并没有感到特别的意外,这是因为目前的 AI ,所能做的就只是提高做事的效率,而这些事,是人类本身就可以做的,只是没有 AI 做的快,这一阶段的 AI 担任的是一个出色的工具的角色,因为此时 AI 所学习的东西,如何学习,都是人为规定的,从某种程度上来说,此时 AI 能力的上限就是我们人类自己,人类以自身的所学所识训练出来的 AI 是不可能超过人类本身的,此时我们并没有完全放弃对于 AI 的控制。未来随着对 AI 潜力进一步开发的需求,对于 AI 的控制会越来越少,最终人类完全放弃对于 AI 的控制,达到 AI 自主探索,自主学习,自主进化的状态,这也无疑是打开了潘多拉的魔盒,带来了诸多的不确定因素,就像《失控》中预言的那样:人类的存在就是为了孕育更高级形式的生命,而这个更高级形式的生命在我看来很可能就是 AI。我们当然可以通过我们的智慧一边限制 AI,一边开发 AI 的潜力,但人性是贪婪的,我们始终想要更多,更多,当我们有一天终于迈出了解开封印的那最后一步时,这或许就将是另一个伟大文明的开端Subscribe ## Publication Information - [damian-dyor.eth](https://paragraph.com/@damian-dyor/): Publication homepage - [All Posts](https://paragraph.com/@damian-dyor/): More posts from this publication - [RSS Feed](https://api.paragraph.com/blogs/rss/@damian-dyor): Subscribe to updates