一个故意不通过图灵测试的人工智能（四）

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先来讨论“我们什么时候会踩到绊线？”也就是什么时候会出现第一个超级智能。

不出意外的，科学家和思想家对于这个意见的观点分歧很大。很多人，比如Vernor Vinge教授，科学家Ben Goertzel，SUN创始人Bill Joy，发明家和未来学家Ray Kurzweil，认同机器学习专家Jeremy Howard的观点，Howard在TED演讲时用到了这张图：

这些人相信超级智能会发生在不久的将来，因为指数级增长的关系，虽然机器学习现在还发展缓慢，但是在未来几十年就会变得飞快。

其它的，比如微软创始人Paul Allen，心理学家Gary Marcus，NYU的电脑科学家Ernest Davis，以及科技创业者Mitch Kapor认为Kurzweil等思想家低估了人工智能的难度，并且认为我们离绊线还挺远的。

Kurzweil一派则认为唯一被低估的其实是指数级增长的潜力，他们把质疑他们理论的人比作那些1985年时候看到发展速度缓慢的因特网，然后觉得因特网在未来不会有什么大影响的人一样。

而质疑者们则认为智能领域的发展需要达到的进步同样是指数级增长的，这其实把技术发展的指数级增长抵消了。

争论如此反复。

第三个阵营，包括Nick Bostrom在内，认为其它两派都没有理由对踩绊线的时间那么有信心，他们同时认为 a) 这事情完全可能发生在不久的未来 b)但是这个事情没个准，说不定会花更久

还有不属于三个阵营的其他人，比如哲学家Hubert Dreyfus，相信三个阵营都太天真了，根本就没有什么绊线。超人工智能是不会被实现的。

当你把所有人的观点全部融合起来的话是怎样呢？

2013年的时候，Bostrom做了个问卷调查，涵盖了数百位人工智能专家，问卷的内容是“你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现”，并且让回答者给出一个乐观估计（强人工智能有10%的可能在这一年达成），正常估计（有50%的可能达成），和悲观估计（有90%可能达成）。当把大家的回答统计后，得出了下面的结果：

乐观估计中位年（强人工智能有10%的可能在这一年达成）：2022年

正常估计中位年（强人工智能有50%的可能在这一年达成）：2040年

悲观估计中位年（强人工智能有90%的可能在这一年达成）：2075年

所以一个中位的人工智能专家认为25年后的2040年我们能达成强人工智能，而2075年这个悲观估计表明，如果你现在够年轻，有一半以上的人工智能专家认为在你的有生之年能够有90%的可能见到强人工智能的实现。

另外一个独立的调查，由作家James Barrat在Ben Goertzel的强人工智能年会上进行，他直接问了参与者认为强人工智能哪一年会实现，选项有2030年，2050年，2100年，和永远不会实现。结果是：

2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现

2050年：25%的回答者

2100年：20%

2100年以后：10%

永远不会实现：2%

这个结果和Bostrom的结果很相似。在Barrat的问卷中，有超过三分之二的参与者认为强人工智能会在2050年实现，有近乎半数（42%）的人认为未来15年（2030年）就能实现。并且，只有2%的参与者认为强人工智能永远不会实现。

但是强人工智能并不是绊线，超人工智能才是。那么专家们对超人工智能是怎么想的呢？

Bostrom的问卷还询问专家们认为达到超人工智能要多久，选项有a)达成强人工智能两年内，b)达成强人工智能30年内。问卷结果如下：

中位答案认为强人工智能到超人工智能只花2年时间的可能性只有10%左右，但是30年之内达成的可能性高达75%

从以上答案，我们可以估计一个中位的专家认为强人工智能到超人工智能可能要花20年左右。所以，我们可以得出，现在全世界的人工智能专家中，一个中位的估计是我们会在2040年达成强人工智能，并在20年后的2060年达成超人工智能——也就是踩上了绊线。

当然，以上所有的数据都是推测，它只代表了现在人工智能领域的专家的中位意见，但是它告诉我们的是，很大一部分对这个领域很了解的人认为2060年是一个实现超人工智能的合理预测——距今只有45年。

那么我们来看一下下一个问题，踩到绊线后，我们将跌向平衡木的哪一个方向？

超级智能会产生巨大的力量，所以关键的问题时——到时这股力量究竟由谁掌握，掌握这份力量的人会怎么做？

这个问题的答案将决定超人工智能究竟是天堂还是地狱。

同样的，专家们在这个问题上的观点也不统一。Bostrom的问卷显示专家们看待强人工智能对于人类社会的影响时，52%认为结果会是好或者非常好的，31%认为会是糟糕的或者非常糟糕的，只有17%的人认为结果会是不好不坏的。也就是说，这个领域的专家普遍认为这将是一个很大的事情，不论结果好坏。要注意的是，这个问题问的是强人工智能，如果问的是超人工智能，认为结果不好不坏的人可能不会有17%这么多。

在我们深入讨论好坏这个问题之前，我们先把“什么时候会发生”和“这是好事还是坏事”的结果综合起来画张表，这代表了大部分专家的观点：

我们等下再考虑主流阵营的观点。咱们先来问一下你自己是怎么想的，其实我大概能猜到你是怎么想的，因为我开始研究这个问题前也是这样的想的。很多人其实不关心这个话题，原因无非是：

像本文第一部分所说，电影展示了很多不真实的人工智能场景，让我们认为人工智能不是正经的课题。作家James Barrat把这比作传染病控制中心发布吸血鬼警报一样滑稽。

因为认知偏差，所以我们在见到证据前很难相信一件事情是真的。我确信1988年的时候电脑科学家们就已经常在讨论因特网将是多么重要，但是一般人并不会认为因特网会改变他们的生活——直到他们的生活真的被改变了。一方面，1988年的电脑确实不够给力，所以那时的人们看着电脑会想：“这破玩意儿也能改变我的生活，你逗我吧？”人们的想象力被自己对于电脑的体验而约束。让他们难以想象电脑会变成现在的样子。同样的事情正发生在人工智能领域。我们听到很多人说人工智能将会造成很大影响，但是因为这个事情还没发生，因为我们和一些弱爆了的人工智能系统的个人经历，让我们难以相信这东西真的能改变我们的生活。而这些认知偏差，正是专家们在努力对抗的。

就算我们相信人工智能的巨大潜力，你今天又花了多少时间思考“在接下来的永恒中，绝大部分时间我都不会再存在”这个问题？虽然这个问题比你今天干的大部分事情都重要很多，但是正常人都不会老是想这个吧。这是因为你的大脑总是关注日常的小事，不管长期来看有多少重要的事情，我们天生就是这么思考的。

这篇东西的主要目标就是让你脱离普通人阵营，加入专家思考的阵营，哪怕能让你站到两条不确定线的交点上，目标也达到了。

在我的研究中，我见识到了各种各样的观点，但是我发现大多数人的观点都停留在主流阵营中。事实上超过四分之三的专家都属于主流阵营中的两个小阵营：焦虑大道和信心角

我们将对这两个小阵营做深入的谈论，让我们从比较有趣的那个开始吧

为什么未来会是天堂

研究人工智能这个领域后，我发现有比预期的多得多的人站在信心角当中：

站在信心角中的人非常兴奋，他们认为他们将走向平衡木下比较有趣的那个吸引态，未来将实现他们的梦想，他们只需耐心等待。

把这一部分人从其他思想家区分开来的是这些人对于比较有趣的那个吸引态的欲望——他们很有信心永生是我们的发展方向。

这份信心是哪里来的不好说，评论家认为是这些人太过兴奋而产生了盲点，忽略了可能的负面结果。但是信心角的人还是把批评者当作末日论者来看待，他们认为技术会继续帮助我们而不是伤害我们。

两边的观点我们都会说，这样你能形成自己的观点，但是在读下面的内容前，请把质疑暂时搁置，让我们看看平衡木两边究竟有什么，并且记住这些事情是有可能发生的。如果我们给一个打猎采集者看我们现在的舒适家居、技术、富庶，在他眼里这一切也会像魔法一样——我们也要接受未来完全可能出现能把我们吓尿的变革。

Bostrom描述了三种超人工智能可能的工作模式

• 先知模式：能准确回答几乎所有的问题，包括对人类来说很困难的复杂问题，比如“怎样造一个更好的汽车引擎？”
• 精灵模式：能够执行任何高级指令，比如用分子组合器造一个更好的汽车引擎出来
• 独立意志模式（sovereign）:可以执行开放式的任务，能在世界里自由活动，可以自己做决定，比如发明一种比汽车更快、更便宜、更安全的交通模式。
  

这些对人类来说很复杂的问题，对于一个超级智能来说可能就像“我的笔掉了，你能帮我捡一下吗？”这么简单。

Eliezer Yudkowsky，是这么说的：

“根本没有困难的问题，只有对于特定级别的智能来说难的问题。在智能的阶梯上走一小步，一些不可能的问题就变得简单了，如果走一大步，所有问题都变得简单了。”

信心角里有很多热忱的科学家、发明家和创业者，但是对于人工智能的未来最有发言权的，当属Ray Kurzweil.

对于Kurzweil的评价非常两极化，既有如对神人般的崇拜，也有翻白眼似的不屑。也有一些中立主义者，比如作家Douglas Hofstadter，他觉得Kurzweil的观点就好像把美食和狗屎混在一起，让你分不清是好是坏。

不管你同不同意Kurzweil的观点，他都是一个牛人。他年轻时候就开始搞发明，之后几十年发明了很多东西，比如第一台平板扫描仪，第一台能把文字转化为语言的扫描仪（盲人使用），著名的Kurzweil音乐合成器（第一台真正意义上的电子钢琴），以及第一套商业销售的语音识别系统。他是五本畅销书的作者。他很喜欢做大胆的预测，而且一直很准，比如他80年代末的时候预测到2000年后因特网会成为全球级的现象。他被《华尔街日报》成为“不休的天才”，被《福布斯》称为“终极思想机器”，被《Inc.》称作“爱迪生真正的传人”，被比尔盖茨称为“我认识的对人工智能预测最厉害的人。”2012年谷歌创始人Larry Page曾邀请他担任谷歌的工程总监，2011年他共同创立了奇点大学（Singularity University），现在大学由美国太空总署运运营，由谷歌赞助。

Kurzweil的经历很重要，因为当他讲述自己对未来的愿景时，他听起来就是个疯子，但是他不疯，恰恰相反，他非常聪明而有知识。你可能觉得他对于未来的想法是错的，但是他不傻。知道他是一个聪明人让我很开心，因为当我知道他对未来的预测后，我急切的很希望他的预测是对的。信心角中的很多思想家都认同Kurzweil的预测，他也有很多粉丝，被称为奇点主义者。

时间线

Kurzweil相信电脑会在2029年达成强人工智能，而到了2045年，我们不但会有超人工智能，还会有一个完全不同的世界——奇点时代。他的人工智能时间线曾经被认为非常的狂热，现在也还是有很多人这么认为，但是过去15年弱人工智能的快速发展让更多的专家靠近了Kurzweil的时间线。虽然他的时间线比之前提到的2040年和2060年更加早，但是并没有早多少。

Kurzweil的奇点时代是三个技术领域的共同革命造成的——生物技术、纳米技术和最重要的人工智能技术。

在我们继续讨论人工智能前，让我们谈一下纳米技术这个任何关于人工智能的讨论都会涉及到的领域

纳米技术

纳米技术说的是在1-100纳米的范围内操纵物质的技术。一纳米是一米的十亿分之一，是一毫米的一百万分之一。1-100纳米这个范围涵盖了病毒（100纳米长），DNA（10纳米宽）， 大分子比如血红蛋白（5纳米），和中分子比如葡萄糖（1纳米）。当我们能够完全掌握纳米技术的时候，我们离在原子层面操纵物质就只差一步了，因为那只是一个数量级的差距（约0.1纳米）。

要了解在纳米量级操纵物质有多困难，我们可以换个角度来比较。国际空间站距离地面431公里。如果一个人身高431公里，也就是他站着能够顶到国际空间站的话，他将是普通人类的25万倍大。如果你把1-100纳米放大25万倍，你算出的是0.25毫米-25毫米。所以人类使用纳米技术，就相当于一个身高431公里的巨人用沙子那么大的零件搭精巧的模型。如果要达到原子级别操纵物质，就相当于让这个431公里高的巨人使用0.025毫米大的零件。

关于纳米技术的思考，最早由物理学家费曼在1959年提出，他解释道：“据我所知，物理学的原理，并不认为在原子级别操纵物质是不可能的。原则上来说，物理学家能够制造出任何化学家能写出来的物质——只要把一个个原子按照化学家写出来的放在一起就好了。”其实就是这么简单，所以我们只要知道怎样移动单个的分子和原子，我们就可以造出任何东西。

工程师Eric Drexler提出纳米级组装机后，纳米技术在1986年成为了一门正经的学科。纳米级组装机的工作原理是这样的：一个牛逼扫描仪扫描物件的3D原子模型，然后自动生成用来组装的软件。然后由一台中央电脑和数万亿的纳米“机器人”，通过软件用电流来指挥纳米机器人，最后组成所需要的物件。

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再扯远一点
纳米技术有一些不是那么有趣的部分——能够制造数万亿的纳米机器人唯一合理的方法就是制造可以自我复制的范本，然后让指数级增长来完成建造任务。很机智吧？

是很机智，但是这一不小心就会造成世界末日。指数级增长虽然能很快的制造数万亿的纳米机器人，但这也是它可怕的地方——如果系统出故障了，指数级增长没有停下来，那怎么办？纳米机器人将会吞噬所有碳基材料来支持自我复制，而不巧的是，地球生命就是碳基的。地球上的生物质量大概包含10^45个碳原子。一个纳米机器人有10^6个碳原子的话，只需要10^39个纳米机器人就能吞噬地球上全部的生命了，而2^130约等于10^39，也就是说自我复制只要进行130次就能吞噬地球生命了。科学家认为纳米机器人进行一次自我复制只要100秒左右，也就是说一个简单的错误可能就会在3.5小时内毁灭地球上全部的生命。

更糟糕的是，如果恐怖分子掌握了纳米机器人技术，并且知道怎么操纵它们的话，他可以先造几万亿个纳米机器人，然后让它们散播开来。然后他就能发动袭击，这样只要花一个多小时纳米机器人就能吞噬一切，而且这种攻击无法阻挡。未来真的是能把人吓尿的。

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等我们掌握了纳米技术后，我们就能用它来制造技术产品、衣服、食物、和生物产品，比如人造红细胞、癌症细胞摧毁者、肌肉纤维等等。而在纳米技术的世界里，一个物质的成本不再取决于它的稀缺程度或是制造流程的难度，而在于它的原子结构有多复杂。在纳米技术的时代，钻石可能比橡皮擦还便宜。

我们还没掌握这种技术，我们甚至不知道我们对于达成这种技术的难度是高估了还是低估了，但是我们看上去离那并不遥远。Kurzweil预测我们会在21世纪20年代掌握这样的技术。各国政府知道纳米技术将能改变地球，所以他们投入了很多钱到这个领域，美国、欧盟和日本至今已经投入了50亿美元。

设想一下，一个具有超级智能的电脑，能够使用纳米级的组装器，是种什么样的体验？要记得纳米技术是我们在研究的玩意儿，而且我们就快掌握这项技术了，而我们能做的一切在超人工智能看来就是小儿科罢了，所以我们要假设超人工智能能够创造出比这要发达很多很多的技术，发达到我们的大脑都没有办法理解。

因此，当考虑“如果人工智能革命的成果对我们是好的”这个命题的时候，要记得我们根本没法高估会发生什么。所以就算下面对于超人工智能的预测显得太不靠谱，要记得这些进展可能是用我们没有办法想象的方法达成的。事实上，我们的大脑很可能根本没法预测将会发生什么。

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一个故意不通过图灵测试的人工智能（五）：https://bbs.pinggu.org/thread-5916044-1-1.html

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