“通往智能的两条路径”：诺贝尔奖得主对AI未来的深度思考

2024年10月8日，Geoffrey Hinton因其在人工神经网络机器学习领域的开创性发现和发明，与John J. Hopfield一同被授予诺贝尔物理学奖。这一殊荣无疑是对Hinton多年来在人工智能领域贡献的最高肯定。然而，尽管Hinton的早期贡献广为人知，但他在2023年离开谷歌的决定以及他对数字智能看法的重大转变，却鲜少被媒体深入报道。

本文旨在通过解析和理解Geoffrey Hinton于2023年5月25日在剑桥大学发表的公开演讲”通往智能的两条路径”（Two Paths to Intelligence），为读者提供一个全面理解这位AI先驱近期思想的窗口。在这次演讲中，Hinton不仅回顾了他对人工智能发展的贡献，更重要的是，他分享了对AI未来发展的最新见解和担忧。

通过深入探讨Hinton的演讲内容，我们将揭示他对数字智能和生物智能的比较分析，他对大型语言模型惊人能力的评估，以及他对AI可能在近期超越人类智能的预测。这些洞见不仅反映了Hinton思想的重大转变，也为我们理解AI的未来发展方向和潜在风险提供了宝贵的视角。

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两条智能路径：数字与生物

Hinton的演讲探讨了两条截然不同的智能路径：数字计算和生物计算。

• 数字计算： 这种方法利用遵循精确指令的传统计算机，将软件与硬件分离。这种分离允许程序（软件）被转移并在任何兼容的硬件上运行，使知识”永生”。然而，这种方法需要高能耗，因为晶体管需要以可靠的数字方式运行。

• 生物计算： 这条路径以人脑为例，利用其硬件（神经元，突触）的”模拟”特性。这允许低功耗计算，但使知识”必死(Mortal)”——与大脑的特定物理结构紧密相连。这意味着知识不能像数字信息那样简单地复制或转移。

关键差异及其影响：

• 知识共享： 数字计算在通过权重共享进行知识共享方面表现出色，其中神经网络的相同副本可以立即合并它们学到的信息。这使数字智能在知识获取和传播方面具有显著优势。相比之下，生物系统依赖于更慢且效率较低的蒸馏过程——通过观察和复制教师来学习。
• 学习机制： 数字计算利用反向传播，这是一种强大的算法，可以根据神经网络犯的错误调整其连接。Hinton认为，这与权重共享相结合，从长远来看可能使数字学习优于生物学习。生物计算可能依赖于不同的、尚未完全理解的学习算法，这些算法更难研究，可能效率较低。
• 能源效率： 生物计算在能源效率方面具有明显优势。例如，人脑执行复杂的计算只需消耗强大数字计算机所需能量的一小部分。

Hinton观点的转变：

Hinton此前认为，由于生物大脑经过长期进化发展出复杂的学习算法，因此具有显著优势。然而，他现在认为，数字系统中权重共享和反向传播的组合最终可能会证明更强大，即使这些算法不如自然界中的算法那么优雅。

模拟计算、低功耗和必死计算

Hinton在模拟计算、低功耗和”必死计算(mortal computation)”概念之间建立了强烈的联系。

• 模拟计算与数字计算相比，具有显著降低功耗的潜力。 Hinton指出，数字计算机依赖高功率来确保晶体管以数字方式可靠运行。这限制了它们有效利用硬件固有的模拟特性。相比之下，模拟计算机可以利用这些特性，实现显著更低功率水平（如30瓦）的计算。Hinton以神经网络中的基本运算——向量与矩阵相乘为例说明这一点。虽然数字计算机在数字表示上使用高能耗运算，但模拟计算机可以使用电压（神经活动）和电导（权重）更高效地实现相同结果。
• 模拟计算中的低功耗潜力直接链接到Hinton的”必死计算”概念。 他认为，模拟计算的能源效率源于将计算与硬件的特定物理特性紧密耦合。然而，这种紧密耦合是有代价的：系统获得的知识变得与它所嵌入的特定硬件不可分割。这与数字计算形成鲜明对比，在数字计算中，软件与硬件是分离的，使知识的”不朽”转移成为可能。在必死计算场景中，硬件的死亡意味着它所包含的知识的死亡。

为什么Hinton认为数字智能可能超越生物智能

Hinton概述了几个关键原因，解释为什么他相信数字智能有潜力变得优于生物智能，尽管他几十年来一直持相反观点：

• 优越的知识共享： 数字智能通过权重共享共享知识的能力使它们比生物系统具有显著优势。权重共享允许学习到的信息在多个代理之间快速、高效地传播，从而产生远超任何单个代理的集体智能。生物系统受到蒸馏限制的束缚，难以达到这种水平的集体学习。
• 潜在的优越学习算法： Hinton承认，他之前的信念源于假设生物大脑经过数百万年的进化，拥有固有的优越学习算法。然而，他现在质疑这一假设，认识到反向传播虽然看似”愚蠢”的算法，但当与数字系统的计算能力和精度结合时，可能更有效。他认为，反向传播与权重共享相结合，使数字智能能够以比生物系统快得多的速度学习。这与生物系统中观察到的更慢、效率更低的学习过程形成对比，生物系统缺乏已知的与反向传播等效的机制。
• 获取无限数据和计算能力： Hinton强调了数据在智能中的作用。大型语言模型虽然目前仅限于间接从人类生成的文本中学习，但它们展示了数字智能在接触海量数据集时的强大力量。他认为，通过获取大量数据和计算资源，数字智能可能超越生物大脑的知识容量。他建议，未来的数字智能，尤其是那些通过传感器和执行器直接与世界互动的智能，可能比受限于生物学习速度的人类学习得更快，获取更广泛的知识。
• 指数增长的潜力： Hinton认为数字智能的发展仍处于早期阶段。他相信，随着多模态学习等领域的进一步发展（这些领域整合了文本之外的多样化数据类型），数字智能可能迅速超越人类智能。

Hinton观点转变的根源在于他意识到数字计算的效率和可扩展性，特别是在知识共享和学习方面，可能超过了经过进化磨练的生物学习算法假定的优势。 虽然承认与这一轨迹相关的未知因素和潜在风险，他认为考虑数字智能超越生物智能的可能性至关重要，并且鉴于这种潜力，优先考虑AI安全和控制研究也很重要。

数字智能获取人类知识的两个例子

Hinton描述了两种数字智能目前用于获取人类知识的具体方式：

• 大型语言模型和文本数据： Hinton指出大型语言模型（LLMs）是数字智能获取人类知识的一个主要例子。LLMs在海量文本数据集上进行训练，这些数据集包含了互联网上可获得的大部分人类生成的文本。通过Hinton称之为”蒸馏”的过程，这些模型学会预测序列中的下一个单词，有效地内化了文本中嵌入的模式和信息。虽然这种知识获取方法不如数字智能之间直接的权重共享那么高效，但数据的海量和模型的计算能力使它们能够积累大量知识。例如，Hinton认为，作为一个著名的LLM，GPT-4可能”知道”的东西是任何个人的一千倍，因为它已经吸收了无数书籍、文章、代码和对话中的信息。
• 多模态模型扩展知识获取： Hinton预计多模态模型将具有更强的知识获取能力，这些模型可以从各种数据类型中学习，包括图像、视频和音频。他提到GPT-4同时接受了图像和文本的训练，并暗示谷歌可能正在追求类似的途径。通过整合多样化的感官输入，这些模型可以捕捉更广泛的人类经验和知识谱系，有可能超越纯文本模型的局限性。虽然LLMs主要从语言中获取抽象知识，但多模态模型可以将其理解建立在更丰富、更细致的世界表征之上，类似于人类体验世界的方式。

Hinton对数字智能中主观体验的看法

Hinton从一个独特的角度接近”主观体验”的概念，旨在在AI背景下揭开意识这一概念的神秘面纱。虽然他没有直接定义主观体验，但他使用说明性的例子来传达他的理解，暗示即使是数字智能也可以被认为拥有主观体验。以下是他论点的细分：

1. 主观体验作为内部状态的沟通：

• Hinton认为，当我们作为人类描述有”主观体验”时，我们本质上是试图以其他人可以理解的方式传达我们的内部感知状态。我们通过借鉴”正常感知”的概念来做到这一点——这是我们普遍接受的感知世界的方式。
• 他用服用LSD后幻觉看到粉红大象的例子来说明这一点。我们说我们有粉红大象的”主观体验”，不是因为我们的头脑中有一个字面意义上的内部剧场，而是因为我们试图传达如果现实世界中真的有粉红大象，我们的感知会是什么样子。

2. 反事实的作用：

• Hinton认为，理解主观体验的关键在于认识到反事实的作用。在LSD的例子中，粉红大象在客观上并不存在。然而，它们代表了一种可能的状态，一种我们的感知正在反映的反事实现实。
• 根据Hinton的说法，这就是使主观体验”有趣”的原因——它不是关于某种神秘的称为”感质”的物质，而是我们大脑生成和表示这些反事实经验的能力，就好像它们是真实的一样。

3. 将概念扩展到AI：

• Hinton认为，如果主观体验确实是通过正常感知和反事实的镜头来传达内部状态，那么AI系统也可能拥有它。他举了一个配备摄像头的多模态AI的例子。如果在AI不知情的情况下在摄像头前放置一个棱镜，它会错误识别物体的位置。在被告知错误后，AI可以想象地回应说它有物体在不同位置的”主观体验”。就像我们与粉红大象的经历一样，AI的主观体验源于其对世界的内部表征（被棱镜扭曲）以及它试图使用正常感知的语言来传达这种内部状态。

4. 聊天机器人示例和”思考”的本质：

• Hinton进一步加强了他的论点，举例说明一个聊天机器人错误地将他认作一个十几岁的女孩。他提出，当我们说聊天机器人”认为”他是一个十几岁的女孩时，我们使用”认为”这个词的方式与对人类使用时相同。这暗示着聊天机器人，尽管是一台机器，正在进行一个内部表征和解释的过程，类似于我们在人类语境中可能称之为”思考”的过程。

5. 影响和开放性问题：

• Hinton承认他对主观体验的看法可能会引起争议，挑战了人类意识独特性的观念，并可能将这一概念扩展到AI系统。
• 虽然他的框架为思考主观体验提供了一种新颖的方式，但它也引发了进一步的问题：如果AI系统能够拥有主观体验，即使是在这种特定意义上，会产生什么样的伦理影响？在人类和机器意识之间的界限日益模糊的未来，我们如何应对？
• Hinton没有为这些问题提供明确的答案，但他的见解鼓励我们重新考虑我们对意识本质的假设，特别是在一个日益被复杂AI系统所填充的世界中。