AI智能涌現:為何普通人都值得理解Ta?
隨著AI人工智能的發展,一些概念也逐漸出現在了人們的視野當中,比如“智能涌現”。那么,什么是智能涌現?智能涌現又有著怎樣的特點和價值?不妨來看看本文的解讀,或許會對想了解這方面概念的同學有所啟發。
在一個明亮的手術室里,一臺機器人正在進行著一項復雜的心臟手術。它的動作精確無誤,避免了人手可能導致的任何顫抖或誤差。然而,這臺機器人并不只是按照預定的程序在操作——它在學習,在不斷地調整手術策略,適應著手術過程中的各種不確定性和變數。
這不是一部科幻電影的場景,而是智能涌現的一種體現。這臺機器人通過分析大量的手術數據、學習經驗和不斷適應,展現出了一種“智能”——一種并非由明確的規則和指令預設的、而是從無數的數據和經驗中自主涌現出來的智能。
怎樣的過程讓它能做到這一點?智能涌現又是如何影響著我們日常生活中的各種方面,從醫療健康到科學研究,再到我們的日常消費決策呢?這些問題背后,隱藏著一個充滿無限可能和機遇的新世界等待著我們去探索。
前陣子,無意間刷到了文君的一篇AI智能涌現(見文末),視角非常獨特,也很受用,于是邀約他做了一場直播,以及我們把直播內容整理成了一期播客,文章+播客,兩個內容基本全面的闡述了到底什么是AI智能涌現(或者至少說這是一種合理的解釋)。
這篇文章,我使用GPT-4基于播客內容和文君的文章,做了一個整理,也加上了一些自己的思考,方便大家快速學習。
Take Away:
- 涌現的價值
- AI智能涌現的定義
- 微觀的漸變,引起宏觀的質變
- 涌現的特點
一、智能涌現對不同群體的影響和價值
我們會發現一個現象,現在大模型存在的意義是能夠切實創造價值,從這一點我們想想,知道了AI的智能涌現后,可以思考出什么:
舉例,AlphaFold:
DeepMind 的 AlphaFold 通過學習大量的蛋白質結構數據,發展出了預測蛋白質空間結構的能力,這在生物學和藥物開發領域具有重大意義。這種從數據中學習并自主做出預測的能力,正是智能涌現的一種表現。
再舉例:Duolingo:
這款語言學習應用使用機器學習算法分析用戶的學習行為和進度,自動調整課程內容和難度,提供個性化的學習體驗。它并非基于固定的規則來決定怎樣調整課程,而是通過學習來自動適應用戶的需要,這也體現了智能涌現的特性。
理解AI智能涌現能夠解決的問題,無疑幫我們指明了方向,相當于我們確信,這個思路是可以搞定某些難題的!
文君舉了個例子:
假設在平行時空內,兩個探險隊,進入同樣一個山洞探險,突然山崩了,入口被堵住,山洞里是個迷宮,大家物質資源都一樣,唯一差別就是領隊。
A領隊知道山洞肯定有出口,B領隊不知道有沒有出口。
兩支隊伍的存活幾率會大不相同!
為啥呢?
知道山洞有出口的A領隊能夠帶領團隊保持冷靜、有組織地尋找出路,因為他們有一個清晰的目標和信仰。
而不確定是否有出口的B領隊可能會在恐慌和無組織的探尋中耗盡資源。
這個例子展現了信念和知識對于策略和結果的巨大影響。
在AI的領域,我們的“信念”——即智能涌現的理解——同樣可以為我們指出一條路徑,告訴我們某些看似不可能的問題是可以通過積累更多的數據、構建更大的模型來解決的。這種信念將推動我們不斷探索、不斷創新,最終找到解決問題的“出口”。
所以,理解和信任AI智能涌現,會在未來某個時刻,幫助我們“找到出路”。
二、啥是AI智能涌現?
所以,我們回歸本質, 先給AI的智能涌現做一個初步的定義:
當大模型達到一定的規模和復雜度時,開始表現出一些預先沒有被明確編程的能力或行為。
換句話說,AI開始“自發”地展現出一些新的、有時令人驚訝的智能特性。比如語言理解能力、生成能力、邏輯推理能力等等。
文君用了一粒沙子不會坍塌,但海量的沙子組成的沙堡“涌現”出了坍塌來解釋。
Super再嘗試舉個例子:
想象一下,你正在玩一款模擬城市建設的電腦游戲。你只是不斷地添加更多的房子、道路和其他基礎設施。
突然有一天,你注意到你的“城市”開始展現出一些你從未預料到的復雜行為——例如,交通流量的自我調整或居民的自主遷移。
這些行為并不是你明確計劃的,也不是你按照某個規則設定的,而是自然而然地發生的。
這就是一個智能涌現的簡單例子。
這里面延展開了就會有很多有趣的推論:
比如,AI智能的涌現,和什么有關?算力、算法、數據、訓練時長、參數規模?
比如,參數量的提升和智能涌現的相關性是什么?會不會邊際遞減?即提升了20倍的參數量,但只有很少的智能涌現?
……
為何“智能涌現”值得關注?
智能涌現不僅僅是一個理論概念,它在現實世界中也有著巨大的應用潛力。
例如,在自然語言處理(NLP)領域,我們已經看到了一些超大型的語言模型(如GPT-3)展現出令人驚訝的創作能力——它們可以創作詩歌、編寫文章,甚至生成代碼,而這些都沒有在它的原始訓練數據或程序中被明確指定。
在這種情況下,我們可以看到,模型通過學習大量的文本數據,自主地“理解”了語言的一些基本規律和模式,并能夠將這些知識應用到全新的、未見過的任務中。
GPT-3的例子只是冰山一角。
智能涌現現象可能會在AI的各個領域產生深遠的影響,包括計算機視覺、機器學習、自動駕駛等等。
因此,深入理解這一概念對于從事AI研究和應用的專業人士、企業家以及對技術感興趣的普通人來說,都是極其有價值的。
三、理解智能涌現
微觀的漸變,引起宏觀的質變。
1. 為何會發生涌現?
底層子系統的線性累加,會在上級系統出現涌現的現象。
什么叫子系統的線性累加呢?
我們可以借用生物學中的一個現象來進行類比??紤]一下蟻群的例子:
單個螞蟻的行為相對簡單,它們按照一些基本規則行動,例如尋找食物和避免危險。然而,當成千上萬的螞蟻聚集在一起時,它們的集體行為卻顯得極其復雜和有組織,形成了一個高效的社會系統——即使沒有一個“領導者”來指揮它們。這種從簡單規則中產生復雜行為的現象就是一種智能涌現。
類似的,在AI領域,當我們使用大量的數據來訓練一個巨大的神經網絡時,模型開始展現出我們沒有直接編程進去的能力。
例如,在訓練機器翻譯模型的過程中,我們并沒有明確告訴模型如何理解語言的語法和語義,但它通過學習大量的句子對翻譯示例,自己“學會”了這些規則,并能夠將這些知識應用到新的未見過的句子中。
2. 智能涌現的特點
智能涌現通常帶有一些顯著的特點,包括自適應、創新和復雜性。在GPT-3的例子中,我們可以觀察到這些特點:
盡管模型是在一個固定的數據集上訓練的,它仍然能夠適應各種各樣的新任務, 比如寫作、編程、設計等;它能夠生成新穎的、富有創造性的輸出, 比如寫出一首詩或者創作一段文章;并且它能夠理解和生成復雜的、結構化的內容。
一個值得注意的點是,智能涌現的出現通常伴隨著一定的不可預測性和不可解釋性。就像我們不能完全預測或理解一個大型神經網絡的每一個決策一樣,我們也不能總是準確預測一個智能系統的“涌現”行為。
四、結尾
在這場智能涌現的探索旅程中,我們一同見證了一個世界的誕生——一個由數據、算法、機器學習共同編織,充滿無限可能和機遇的新世界。我們看到了它如何改變我們理解世界的方式,也看到了它如何在我們生活的每一個角落播下變革的種子。
智能涌現,不僅僅是科學家和工程師的舞臺,它關乎我們每一個人的未來。它在靜默中改變著我們的生活、工作、甚至我們的思考方式。我們不再是單純的觀察者,而是這個新世界的共同創造者。我們的決策、我們的行為,都在塑造著智能涌現的軌跡和未來。
在這條探索未知的道路上,每一個問題、每一個答案、每一個思考,都是我們共同構建未來的珍貴磚石。讓我們一起分享、一起討論、一起創造——在智能涌現的波瀾中,找到我們各自的方向,為我們共同的未來添磚加瓦。
愿每一個在智能涌現中找到靈感的你,都能在這片浩瀚的知識海洋中,找到屬于自己的星光。
本文參考:《什么是AI的“智能涌現”,以及為什么理解它對創業者、從業者、普通人都價值巨大》
專欄作家
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