《奇點更近》對未來20年的科技社會大膽預測

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奇點更近1：對未來20年的科技社會大膽預測

各位書友大家好，歡迎繼續做客老齊的讀書圈，今天我們來講一本關于未來的書，之前我們講過了奇點臨近，這是未來學家雷庫茲韋爾2005年寫的一本書，他里面講到了人工智能對于人類社會的影響，而如今正在按照這個劇本上演，那么此時庫茲韋爾又寫了一本新書，叫做奇點更近，基于當下已知的技術，對于未來再次進行預測。這種書都是腦洞大開的，讓我們看看，技術未來將如何影響我們的生活。

在本書當中，庫茲韋爾對未來20年進行了更加大膽的預言，比如AI將通過圖靈測試，人機融合之后，會讓人類的智能，增加數百萬倍。最終實現壽命的大幅延長，之前的能源限制，也都將在超級智能的加持下得以突破。未來整個社會的認知，生活，工作，商業，健康，全都會得到重構。一個完全不一樣的世界即將開啟。這些東西，讓我們既興奮，又恐懼，因為越是高速的變革，就越是會引發世界和階層變動，以及巨大的財富洗牌。老齊管這種技術革命，叫做天時，天時變更的時候，地利也就是各國的政策也會跟著變化，那么我們很多賴以生存的東西，就將被完全顛覆。所以如果看不懂通往未來的路，那么你賺了多少錢，積累了多少資產，也都有可能在一夜之間歸零。甚至變成重度負債。

在20年前，庫茲韋爾也就是本書的作者 提出，不斷融合的指數增長的技術趨勢，將帶來一場對人類具有根本性意義的變革，事實證明這場變革比他預想的，還要來的更快�，F如今，AI已經越來越強大，具備了推理和分析能力，信息也已經變得唾手可得。我們隨時可能迎來重大突破，也就是與AI融為一體，理應比人類強數百萬倍的計算能力，來讓人類社會跨越奇點，當年他預計2045年跨越奇點，被批評過于樂觀了，但是隨著越來越多的大語言模型發布，機器和人類之間的溝通障礙在逐漸被消除，人類基因測序成本下到了原來的10萬分之3，這打開了醫學的新篇章，腦機接口現在已經成為可能。作者還做了個比較，現在同樣價格的芯片計算能力，是他寫奇點臨近的時候的11200倍。

那么從2025年開始，人類將開始一個向奇點沖刺的階段，在未來10年里，我們將與看起來非常人性化的AI互動，簡單的腦機接口，將像現在的智能手機一樣普及，并對我們的生活產生顯著影響，生物技術將幫助我們治愈疾病，且顯著延長人類壽命。但與此同時，我們也都會面臨各種各樣的新技術使用不慎，所帶來的巨大風險。如果人類成功了，將會進入另外一個全新的世界，如果失敗了，生存就會受到威脅。作者說的還是比較客觀的，科技帶給我們的不光只有好處，還有巨大的問題和風險。比如我們現在都已經感受到了一點弊端，就是自動化將導致更多地失業。很多人可能會非�？謶�，未來我們該如何與AI競爭。但作者說，未來我們可能更多地是與AI融合，而不是跟AI競爭。

在本書的最開始，作者提出了一個六個時代理論，第一個時代是物理定律和化學定律誕生，他們使后來發生的一切成為可能。也就是電子，質子，原子，和碳這些物質出現。接著是第二個時代，生命誕生，分子變得日益復雜，然后從分子定義生物體，有自己DNA的生物得以進化并繁衍生息。

第三個時代動物進化出了大腦，一個能儲存和處理信息的器官，用數百萬年為動物進化提供優勢，反過來又讓大腦變得更加復雜。

第四個時代是動物，或者特指人類，利用更高級的認知，結合更加靈巧的對生拇指，得以將復雜的思想轉化為實際行動。比如一開始結繩記事，到現在能夠生產存儲器硬盤。都在這個第四時代當中。

到了第五個時代，就是直接將人類的生物認知和數字技術的速度結合起來，創建腦機接口。用非生物計算機增強人類大腦。從而釋放出，現在難以想象，更加復雜和抽象的認知能力。

最終第六個時代，我們的智能將延展到整個宇宙。把普通物質轉變為能在最密集計算水平上，進行組織的數層計算材料。具體啥意思我也不知道。

之前作者的一項重要預測，就是2029年AI通過圖靈測試，所謂圖靈測試就是指AI系統可以通過人類無法區分的文本與人類交流，也就是說，那時候，你分不清對面到底是人還是機器了。甚至為了達到這一水平，機器還要故意控分，也就是他要故意表現的不那么聰明，否則人類就會很容易識破他。那這就比較可怕了，不但要能解決尖端科學，還得懂人情世故，得把人類拿捏得死死的。一旦AI通過圖靈測試，那么就意味著，人機可以互動，我們將進入全新的第五個時代。AI不再是競爭對手，而是人類個體的延伸。我們大腦的非生物部分的認知，將比生物部分強數千倍，然后再沿著指數級的發展趨勢，到2045年，人類的思維能力將擴展數百萬倍。

所以這就是為什么全世界，特別是中美要拼人工智能的原因，這相當于第五個時代的入場券，有了人工智能的加持，你能比現在聰明數百萬倍。那這完全就不是一個物種了。相當于我們碾死一堆螞蟻一樣簡單。所以誰搞出了AI，誰率先融合，誰就掌握了未來世界的主動權。那么沒有AI的，就只能活在被高端物種，支配的恐懼當中。

作者解釋了一下現在的算力，1959年需要算幾萬年的東西，現在只需要幾分鐘就可以計算出來，這就讓AI越來越成為可能，因為復雜問題，其實就是若干個可能性的計算，只要計算公式確定，那么最后跑的就是算力。為啥一開始突破的是國際象棋，就是規則簡單，變化少。圍棋的變化就要復雜很多。所以20幾年之后，阿爾法狗的人工智能才打敗了圍棋高手。

但是這些AI還都是人工定義下的智能，更高級的AI事一種聯結主義的AI，也就是人類已經跟不上他的理解能力了，要讓AI自己去發現問題，尋找規律，最后得出解決方案。于是AI就成了一個黑盒子，他能提供正確答案，你卻沒辦法解釋，他是怎么得出的這個結論，現在已經有很多領域都是這種AI了，比如投資上的機器學習的量化，AI會不斷地調倉，但你也不知道他的邏輯基礎是什么，只能跟著他調，但最后他確實能跑出比較大的超額收益。但在其他的方面，就會導致重大挑戰，比如醫療，執法，風險管理等等，你不知道他在搞什么的情況之下，敢不敢無條件的相信他。比如他學習一個疾病，然后給你一個藥物生產方案，實驗之后真的有效，但你卻不知道藥理。敢不敢批量生產，推向社會？這其實是個艱難的決策， 因為你也不知道他會有什么負面影響。

另外，現在訓練AI的辦法，就是打好標簽的數據，喂養給他，然后讓他自己去找規律。這就是所謂的神經網絡系統，比如我們之前講過，李飛飛團隊的一大堆打了標簽的數據，然后喂給機器，讓他識別貓，機器就會在那些打了貓標簽的數據中，尋找共性的東西，但他到底找到了什么共性，你也不知道。反正最后就是，他認識貓了，能夠完成識別了。那么可以預見，隨著算力越來越強，數據越來越多，AI也就越來越智能。

接著作者介紹了一下人類大腦，宇宙已經長達138億年，地球是45億年前形成的，地球誕生后的29億年，才出現多細胞生命，又過了5億年，動物才開始在陸地上活動，再過2億年才有哺乳動物出現。從哺乳動物進化到人類大腦，又經歷了幾億年的時間。所以人的大腦形成，非常復雜。用了無數時間進行緩慢的進化，才有了今天的大腦算力。相比于其他動物，我們擁有了一定的思維優勢。在哺乳動物的祖先中，大腦的一個重要變化發生在小腦區域，如今人類大腦中，小腦的神經元數量更多。這里儲存了控制運動任務的腳本。俗稱肌肉記憶。也就是說形成下意識的反映。當我們反復的重復執行的時候，大腦就會適應，然后把他儲存進潛意識。這就是大腦的工作原理，你頻繁練習之后，就會形成一個模塊化記憶，產生應激反應。當這種情景再出現的時候，你就能快速的行動了。比如面對一個飛來的球，足球運動員的下意識是拿腳去接，而籃球運動員則是習慣于用手。那么小腦又跟AI有什么聯系呢？

本內容節選自《奇點更近》，正在知識星球播出

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