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AI智能涌现:为何普通人都值得理解Ta?

AI智能涌现:为何普通人都值得理解Ta?插图

随着AI人工智能的发展,一些概念也逐渐出现在了人们的视野当中,比如“智能涌现”。那么,什么是智能涌现?智能涌现又有着怎样的特点和价值?不妨来看看本文的解读,或许会对想了解这方面概念的同学有所启发。

AI智能涌现:为何普通人都值得理解Ta?插图1

在一个明亮的手术室里,一台机器人正在进行着一项复杂的心脏手术。它的动作精确无误,避免了人手可能导致的任何颤抖或误差。然而,这台机器人并不只是按照预定的程序在操作——它在学习,在不断地调整手术策略,适应着手术过程中的各种不确定性和变数。

这不是一部科幻电影的场景,而是智能涌现的一种体现。这台机器人通过分析大量的手术数据、学习经验和不断适应,展现出了一种“智能”——一种并非由明确的规则和指令预设的、而是从无数的数据和经验中自主涌现出来的智能

怎样的过程让它能做到这一点?智能涌现又是如何影响着我们日常生活中的各种方面,从医疗健康到科学研究,再到我们的日常消费决策呢?这些问题背后,隐藏着一个充满无限可能和机遇的新世界等待着我们去探索。

前阵子,无意间刷到了文君的一篇AI智能涌现(见文末),视角非常独特,也很受用,于是邀约他做了一场直播,以及我们把直播内容整理成了一期播客,文章+播客,两个内容基本全面的阐述了到底什么是AI智能涌现(或者至少说这是一种合理的解释)。

这篇文章,我使用GPT-4基于播客内容和文君的文章,做了一个整理,也加上了一些自己的思考,方便大家快速学习。

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Take Away:

  1. 涌现的价值
  2. AI智能涌现的定义
  3. 微观的渐变,引起宏观的质变
  4. 涌现的特点

一、智能涌现对不同群体的影响和价值

我们会发现一个现象,现在大模型存在的意义是能够切实创造价值,从这一点我们想想,知道了AI的智能涌现后,可以思考出什么:

举例,AlphaFold:

AI智能涌现:为何普通人都值得理解Ta?插图2

DeepMind 的 AlphaFold 通过学习大量的蛋白质结构数据,发展出了预测蛋白质空间结构的能力,这在生物学和药物开发领域具有重大意义。这种从数据中学习并自主做出预测的能力,正是智能涌现的一种表现。

再举例:Duolingo:

AI智能涌现:为何普通人都值得理解Ta?插图3

这款语言学习应用使用机器学习算法分析用户的学习行为和进度,自动调整课程内容和难度,提供个性化的学习体验。它并非基于固定的规则来决定怎样调整课程,而是通过学习来自动适应用户的需要,这也体现了智能涌现的特性。

理解AI智能涌现能够解决的问题,无疑帮我们指明了方向,相当于我们确信,这个思路是可以搞定某些难题的!

文君举了个例子:

假设在平行时空内,两个探险队,进入同样一个山洞探险,突然山崩了,入口被堵住,山洞里是个迷宫,大家物质资源都一样,唯一差别就是领队。

A领队知道山洞肯定有出口,B领队不知道有没有出口。

两支队伍的存活几率会大不相同!

为啥呢?

知道山洞有出口的A领队能够带领团队保持冷静、有组织地寻找出路,因为他们有一个清晰的目标和信仰。

而不确定是否有出口的B领队可能会在恐慌和无组织的探寻中耗尽资源。

这个例子展现了信念和知识对于策略和结果的巨大影响

在AI的领域,我们的“信念”——即智能涌现的理解——同样可以为我们指出一条路径,告诉我们某些看似不可能的问题是可以通过积累更多的数据、构建更大的模型来解决的。这种信念将推动我们不断探索、不断创新,最终找到解决问题的“出口”。

所以,理解和信任AI智能涌现,会在未来某个时刻,帮助我们“找到出路”。

二、啥是AI智能涌现?

所以,我们回归本质, 先给AI的智能涌现做一个初步的定义:

当大模型达到一定的规模和复杂度时,开始表现出一些预先没有被明确编程的能力或行为。

换句话说,AI开始“自发”地展现出一些新的、有时令人惊讶的智能特性。比如语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等等。

文君用了一粒沙子不会坍塌,但海量的沙子组成的沙堡“涌现”出了坍塌来解释。

Super再尝试举个例子:

想象一下,你正在玩一款模拟城市建设的电脑游戏。你只是不断地添加更多的房子、道路和其他基础设施。

突然有一天,你注意到你的“城市”开始展现出一些你从未预料到的复杂行为——例如,交通流量的自我调整或居民的自主迁移。

这些行为并不是你明确计划的,也不是你按照某个规则设定的,而是自然而然地发生的。

这就是一个智能涌现的简单例子。

AI智能涌现:为何普通人都值得理解Ta?插图4

这里面延展开了就会有很多有趣的推论:

比如,AI智能的涌现,和什么有关?算力、算法、数据、训练时长、参数规模?

比如,参数量的提升和智能涌现的相关性是什么?会不会边际递减?即提升了20倍的参数量,但只有很少的智能涌现?

……

为何“智能涌现”值得关注?

智能涌现不仅仅是一个理论概念,它在现实世界中也有着巨大的应用潜力。

例如,在自然语言处理(NLP)领域,我们已经看到了一些超大型的语言模型(如GPT-3)展现出令人惊讶的创作能力——它们可以创作诗歌、编写文章,甚至生成代码,而这些都没有在它的原始训练数据或程序中被明确指定。

在这种情况下,我们可以看到,模型通过学习大量的文本数据,自主地“理解”了语言的一些基本规律和模式,并能够将这些知识应用到全新的、未见过的任务中。

GPT-3的例子只是冰山一角。

智能涌现现象可能会在AI的各个领域产生深远的影响,包括计算机视觉、机器学习、自动驾驶等等。

因此,深入理解这一概念对于从事AI研究和应用的专业人士、企业家以及对技术感兴趣的普通人来说,都是极其有价值的。

三、理解智能涌现

微观的渐变,引起宏观的质变。

1. 为何会发生涌现?

底层子系统的线性累加,会在上级系统出现涌现的现象。

什么叫子系统的线性累加呢?

我们可以借用生物学中的一个现象来进行类比。考虑一下蚁群的例子:

单个蚂蚁的行为相对简单,它们按照一些基本规则行动,例如寻找食物和避免危险。然而,当成千上万的蚂蚁聚集在一起时,它们的集体行为却显得极其复杂和有组织,形成了一个高效的社会系统——即使没有一个“领导者”来指挥它们。这种从简单规则中产生复杂行为的现象就是一种智能涌现。

类似的,在AI领域,当我们使用大量的数据来训练一个巨大的神经网络时,模型开始展现出我们没有直接编程进去的能力。

例如,在训练机器翻译模型的过程中,我们并没有明确告诉模型如何理解语言的语法和语义,但它通过学习大量的句子对翻译示例,自己“学会”了这些规则,并能够将这些知识应用到新的未见过的句子中。

2. 智能涌现的特点

智能涌现通常带有一些显著的特点,包括自适应、创新和复杂性。在GPT-3的例子中,我们可以观察到这些特点:

尽管模型是在一个固定的数据集上训练的,它仍然能够适应各种各样的新任务, 比如写作、编程、设计等;它能够生成新颖的、富有创造性的输出, 比如写出一首诗或者创作一段文章;并且它能够理解和生成复杂的、结构化的内容。

一个值得注意的点是,智能涌现的出现通常伴随着一定的不可预测性和不可解释性。就像我们不能完全预测或理解一个大型神经网络的每一个决策一样,我们也不能总是准确预测一个智能系统的“涌现”行为。

四、结尾

在这场智能涌现的探索旅程中,我们一同见证了一个世界的诞生——一个由数据、算法、机器学习共同编织,充满无限可能和机遇的新世界。我们看到了它如何改变我们理解世界的方式,也看到了它如何在我们生活的每一个角落播下变革的种子。

智能涌现,不仅仅是科学家和工程师的舞台,它关乎我们每一个人的未来。它在静默中改变着我们的生活、工作、甚至我们的思考方式。我们不再是单纯的观察者,而是这个新世界的共同创造者。我们的决策、我们的行为,都在塑造着智能涌现的轨迹和未来。

在这条探索未知的道路上,每一个问题、每一个答案、每一个思考,都是我们共同构建未来的珍贵砖石。让我们一起分享、一起讨论、一起创造——在智能涌现的波澜中,找到我们各自的方向,为我们共同的未来添砖加瓦。

愿每一个在智能涌现中找到灵感的你,都能在这片浩瀚的知识海洋中,找到属于自己的星光。

本文参考《什么是AI的“智能涌现”,以及为什么理解它对创业者、从业者、普通人都价值巨大》

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