人工智能(AI)自问世以来,便被视作技术发展的重要里程碑。它如同历史上"轮子"的发明一般,被期待为人类带来深远的变革和便利。然而,我们是否真的能够把人工智能看作是轮子的终极再造?抑或它更像是一场巨大的技术迷思,隐藏着无数挑战和局限,需要我们用更深远的目光去理解和审视?要回答这些问题,我们需先从人工智能的本质及其运行机制谈起。人工智能核心依赖于预测下一步最可能出现的信息,它通过学习海量训练数据中的规律,从而生成新颖的输出。以简单的数字序列[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]作为训练数据,人工智能虽然能产生诸如5.5或6.9817302这样的中间值,形成新输出,但其预测的范围依然被局限于这一区间内。换言之,AI所"知"的世界并非无边无际,而是在训练数据划定的边界之内。
所有超出这个范围的数字,比如24、9121.63或者-500,从AI的角度看是不存在的,类似于我们对遥远宇宙未知区域的认知盲区。通过引入检索增强生成技术(RAG),人工智能的上下文可以被动态扩展,带入超出其初始学习范围的数据。虽然这提升了AI的实际应用能力,但这种扩展依旧依赖于人类主动收集和输入的新数据,仅仅是在原有数据区间之外"加一"。因此,AI的"知识天花板"实际上是由我们的采集能力和所提供的资料所决定的。想要让人工智能真正突破边界,具备自主感知和发现信息的能力,无疑需要迈出另一大步。正如历史上的探险家哥伦布通过已知地图去寻找新大陆,AI却缺乏偶然发现的能力,只能基于已知资料进行推导和演算。
此时,我们就不得不提及人们对人工通用智能(AGI)的期待。一旦AI拥有类似人类的理解、学习和适应能力,将意味着技术的革命性跨越。然而,AGI的实现面临巨大的生物学和技术障碍。尽管科学家们对人脑的结构已有基本认识,但大脑复杂的工作机理仍是未解之谜。与此同时,即使依靠最先进的GPU和算力平台,加载更多训练数据或提升模型复杂度都带来了难以承受的计算成本。我们习惯认为计算机芯片以高速和精确著称,比如快速计算斐波那契数列,但人脑在处理复杂生命活动方面卓越且多维。
心跳和呼吸的自动调节、数万亿细胞的协调通讯、对感官输入的预测及平滑接收、化学平衡的维持,以及日常生活中看似简单却复杂的管理功能,这些都是芯片难以匹敌的。即使把人类脑功能全部移植到处理器上,也未必能带来更快的运算效率。相反,复杂度的提升可能让计算变得更为迟缓。人脑和芯片都依赖电子信号传递,但前者的协调性和适应性远超后者,这也是为什么芯片虽然速度快但计算能力不一定全面优越。随着人工智能不断追求更大规模的数据和更复杂的模型运算,其计算成本和时间消耗也随之增加。有没有可能,我们最终得到的只是一个运行缓慢、高耗能且昂贵的"机械人脑"?这反而削弱了AI相较于人类工作的优势。
未来,若AI的响应时间从几分钟延长到数小时,且使用成本攀升至数千美元一级,雇佣人类完成任务反而成为更合理、更经济的选择。虽然技术进步推动了人工智能的发展,然而过度追求复杂性和全面性可能令AI陷入重复人类弱点的窘境,如同制造过于繁复的机械人,而无法跳出现有框架达成真正超越。值得注意的是,AI的魅力或许恰恰在于其简化和专业化。它擅长在特定领域高效解决问题,处理大量数据和复杂任务,而非复制人类思考的全貌。人工智能和人脑的不同运作机制,使得两者各有所长,未来的发展可能更倾向于互补而非替代。我们或许需要重新审视技术发展的目标,是盲目追求无止境的计算与规模,还是寻找平衡点,实现智能高效且成本合理的应用。
人工智能是否能像轮子的发明那样,带来真正的终极变革,还需要时间与智慧的共同验证。这个时代的探索者正在如哥伦布般航行,面对未知的海域,更重要的是培养技术的灵活性和创造力。只有理解了技术背后的复杂性,拥抱人工智能的可能性与限制,才能真正开拓出符合人类利益的智能未来。 。
