直到最近，我们人类才能够对自己的能力感到沾沾自喜。没有其他动物会玩棋盘游戏、写论文或证明数学定理。但最近，人工智能的进步似乎可能会挑战我们作为最聪明实体的自我形象。人工智能系统不仅能在最复杂的游戏中击败我们，还能写出优美的散文并赢得数学奖牌。科技公司的首席执行官们向我们承诺，超人的人工智能即将到来。那么，在人工智能时代，人类的思维仍然很特别，还是只是失败者？

谈论超人人工智能假设智能是单一尺度的。我的父母过去常常在洗衣房的门框上标记我和弟弟的身高。每年他都会离我更近一些，直到有一天，不可思议的事情发生了，他长得比我大了（他现在身高 6 英尺 3 英寸）。当前的时刻感觉有点像这样，当我们看着这些新的弟弟妹妹时，担心他们可能会超越我们。

但智力与身高不同。长高的方法只有一种，但变聪明的方法有很多。只要看看其他动物就可以告诉我们这一点。尽管人类很伟大，但我们仍然会对鸟类如何导航、蚂蚁如何合作以及蜘蛛如何捕猎印象深刻。这些动物中的每一种都受到其环境的影响，以不同的方式变得聪明。

人类也不例外。我们的思想是由我们的生物学塑造的。我们的生命只有几十年，我们必须在这么短的时间内学习我们将要学习的一切，并完成我们将要做的一切。所有这些学习和行为都将在我们颅骨内大约一公斤左右的神经元的指导下进行。我们只能通过用嘴发出声音或敲击和摆动手指来与他人分享我们的想法。

人工智能系统不会面临这些限制。他们可以处理的数据比任何人一生中可能看到的还要多。他们可以通过使用更多计算机来扩展容量。他们可以轻松地与其他机器分享他们所看到和学到的东西。

与机器相比，我们短暂的寿命、脆弱的大脑和嘴里的噪音似乎是有限的：事实上，正是这些东西让我们与众不同，并将继续如此。

人类的智力是对我们的局限性的回应。为了充分利用我们的生活，我们拥有从有限的经验中学习的惊人能力。是的，AlphaGo 可以击败最优秀的人类围棋棋手，但它经过了许多人类一生的游戏训练。是的，ChatGPT 可以进行合理的对话，但它借鉴了数千年的语言。当接触到相同数量的数据时，任何人工智能系统都无法产生具有人类五岁儿童创造力的句子。

这也适用于我们有限的大脑和沟通能力。当我们需要更多处理能力时，我们不能只是启动另一台计算机。这意味着我们必须善于识别任务模式并明智地利用我们的注意力。依赖嘴部声音是一个挑战。为了克服这个问题，我们创造了工具——语言、写作、教学和科学——来汇集跨人群和跨时间的知识。这意味着我们必须善于思考其他人的想法，并共同努力实现共同目标。

由于人类和机器面临不同的约束，我们应该期望他们针对所面临的问题找到不同的解决方案。尽管现代人工智能系统开始能够做人类可以做的许多事情，但它们通常以完全不同的方式来做。他们找到的解决方案是由他们自己的经验和硬件决定的。

这是一个简单的例子。这个序列中有多少个字母：aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa？对于人类来说，回答这个问题并不是特别困难——你只需数一下即可。对于人工智能系统来说，这就更棘手了。它们受到语言表达方式和训练方式的限制。他们喜欢将单词分解成多个部分（称为“标记”），这可能使他们很难回答有关拼写的问题。他们倾向于更喜欢在训练数据中更频繁出现的标记序列作为答案。我们发现OpenAI 的 GPT-4 模型，被誉为展示了 –通用人工智能的火花Ø 当给定 30 个字母而不是 29 个字母时，更有可能正确回答这个问题。为什么？因为数字 30 比数字 29 被写得更频繁。

这并不是人工智能遇到困难的唯一地方。想象一下您正在协助一名药剂师。他们需要浓度为百万分之 785 (ppm) 的药物。有两种试管可用：一支含有 685 ppm，另一支含有 791 ppm。您的任务是确定哪个试管提供的浓度与您所需的剂量最相似。希望您会选择 791 ppm。然而，某些时候即使领先的人工智能系统也选择 685 ppm。为什么？因为用于构建人工智能系统的人工神经网络往往会将事物模糊在一起。当有两个可能的答案时，他们会在两者之间选择一个。数字 785 可以表示为一串数字（–7–、–8–和–5–）或一个数量（七百八十五）。如果它是一个字符串，785 与 685 更相似——它们仅相差一位数字。但如果它是一个数量，那么它更类似于 791。混淆这两个答案可能会产生重大后果。

人类智能所依赖的丰富经验超出了用于训练人工智能系统的数据范围。我们用大脑给婴儿穿尿布、下棋、证明定理、做饭、写小说、创作交响乐。人工智能系统通常只被训练做一件事——你可以向 ChatGPT 询问有关尿布的提示，但它无法轻轻地抱住蠕动的婴儿。人脑是之所以能够做到这一切，是因为它们是在一个向我们提出所有这些挑战的世界中进化而来的，让我们有足够的能力去学习我们在一个人的一生中可能要做的事情。我们有限的生命、有限的大脑和有限的沟通能力塑造了人类智力的本质。

因此，我们可以预期，即使我们继续开发更智能的机器，人类的思维仍然会有点特殊。请记住：智能不仅仅是一个单一的尺度，人工智能正在赶上人类在门框上留下的痕迹。

这种思维方式应该让我们对超人人工智能的说法持怀疑态度。关注约束、训练和硬件的差异会得出不同的结论：人工智能不会在所有方面都比人类更好。相反，它在某些方面会比人类更好，但在另一些方面会比人类更差。人工智能和人类的思维完全不同。就像兄弟姐妹一样，也许我们可以学会不把彼此当作竞争对手，而是当作同伴。

汤姆·格里菲斯是的教授信息普林斯顿大学技术和作者思想法则（威廉·柯林斯）

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