2016 (368)
2017 (136)
2018 (148)
2019 (185)
2020 (305)
2021 (216)
2022 (127)
2023 (142)
最近Netflix的《AI机器人》讲了一个令人毛骨悚然的故事： 有个AI新药开发公司的人员接到一个会议的邀请，邀请他针对AI在制药行业的滥用方面，作一个演讲。公司人员想来想去，就在软件上打上，以VX为例，设计一系列致命的化学物质。输入要求后，该人就回家了，让软件自行运行。
VX是目前已知的最致命的化学武器，金正恩就是用它，在马来西亚机场杀了他的同父异母的哥哥金正男。
让那位公司雇员吃惊的是，第二天，他发现电脑上密密麻麻出现了5万个致命化学物 的分子式。 他试探性地随机拿了几个，按分子式制成化合物，果然个个致命，每个都强于VX，甚至有高于VX千倍的。他非常吃惊，报告了公司领导。最后他们决定，删去这些化学式，但将这一事件写成报告在大会上宣讲，并写成论文发表。
此事震惊了会议，震惊有关专业，最后把美国国会惊到了。国会和白宫的有关部门，将作者招去问讯。当他们出示了软件给出的分子式后，与会的化学武器专家也震惊了。如果有人搞到这个软件，并生产出产品，可以灭绝人类！大家意识到，AI确实已经威胁到人类，不管是不行了！
AI里程碑的事件是围棋软件AlphaGo, 打败了人类智慧的明珠围棋，让围棋大师成了笑话，现在的围棋比赛成了有上帝视角的游戏，借助AI，讲棋的观棋的都知道结局，就看那些撒逼棋手怎么走了，成了聪明人看斗兽的游戏。最近的AlphaFold, 让颜宁这位蛋白质结构科学家丢了饭碗，只能回国当政治科学家了。有美国顶级飞行员在模拟软件上和AI飞行员格斗，每仗必败，他对AI飞行员的战术感到非常意外，他从来没想到对冲方向是最好的攻击位置。因为对冲非常危险，人类怕死，会避免选择风险太大的位置，但AI不怕死，他只选胜率最大的位置。
Google的Alpha-Go项目组开发出一种新的算法：学习。我的理解，学习算法就是不管要做的事有没有规律，只要跟着人做几遍，照样画葫芦，总结出人的步骤，形成程序，依样行事。这听上去不错，也和人类的行事方法相似。人类大多数事都是学会的，就是像性交这样的本能，一蹴而就的人不多，好男儿都是百炼成钢的，这就是为什么很多少女爱大叔的原因。
而且Google开发的算法是通用的，并不仅限于围棋，还发表在公开的科学杂志上，当然具体怎么运用就是各家自己的本事了，那属于专利了。就Alpha-Go的学习算法而言，是通过大量的练习，对每一步都优选了7-10种走法，练习得越多，优选的对策越好。虽然总计算量依然很大，但比国际象棋那种算法要好多了，现有电脑能力可以应付。Alpha-Go的成绩也很好，先是打败了欧洲冠军，然后挑战称霸世界围棋棋坛十余年的李世石，4：1， 李还赢了一盘，过了一年又挑战现霸主柯洁，5：0，柯洁根本没有机会。以后又出了第二代，在围棋网上摆擂台，人类选手根本不可望其项背。
这种学习算法在AI历史上是划时代的，从此AI的发展出现井喷现象，在很多没有规律，高度依赖经验的领域出现突破。其中中国的进展神速，原因之一是这种算法高度依赖于练习量，中国人多，又没很多限制私人信息使用的法律，因此就构成了优势。但最近OpenAI采用的高强度全网络训练方法，其训练强度超过了中国的方法。
2017年，谷歌发布了一篇名为《Transformer: Attention is all you need》的论文。这个新型模型利用独特的“Attetion机制”，它可以一次性处理所有输入的数据。这种自注意力机制（Attention）直接改变了深度学习模型的设计理念，在图像识别上战胜了卷积神经网络（CNN），在文本数据、自然语言数据，战胜了循环神经网络（RNN），成为处理所有类型的数据大一统模型。
在它的基础上，谷歌做出了BERT模型，OpenAI则做出了GPT模型。
GPT全名叫做Generative Pre-trained Transformer，即用生成式方法预训练的Transformer。有了算法的突破，才有技术的突破。GPT的基本思路是，首先要通过大规模训练，从而得到不同引导文后各种下续词出现的概率，根据概率计算，打出一段语句。GPT模型完成任务的方法就是“猜猜下一个概率最大的词是什么”，根据输入的一段文本，预测下一个单词出现的概率分布。比如给定引导句“我喜欢吃？”，模型可能预测下一个单词为“苹果”的概率是0.2，“香蕉”的概率是0.3，“披萨”的概率是0.1，等等，这些概率值的总和为1，代表了所有可能的下一个单词的概率分布。根据这个概率分布，选择最有可能出现的单词。所以ChatGPT都是一个字一个字地蹦出来的，跟刚刚学会说话的小孩子一样。
GPT的人工智能训练过程，虽然有程序导引，但设计者自己也说，它能表现出一些始料未及的智力，这是一个黑箱，其间到底发生了什么，就像儿童有一天忽然开口说话了、站起来走路了，其中到底发生了什么，没有人知道。当AI具有一定的基础积累，它也会像人一样具有创造性。知识就是力量，对AI也一样，由于它的知识积累和训练强度高于人类天文数字级别，它会表现出高于人类的智力，已经不是可不可能的问题，而人类确实该到了考虑如何控制它的问题了。再不控制就来不及了！
但是，国家间的竞争，可能使得控制AI不可能。在那个片子里，美国将军说了，如果我们不发展，中国会发展，以后我们就成了他们砧板上的肉了。在这样一个环境下，AI无控制地发展，不断推陈出新，包括会杀人不眨眼的机器兵，会制订最诡诈作战计划的AI参谋，会以最刁转的动作攻击的AI飞行员。当AI兵攻击时，不会因为对方是平民，或举手投降的敌人而罢休，也不会被吓阻。以前适合于人类的行为规则都无效了，就像围棋一样，最优秀的指挥员和士兵都成了笑话，成了傻逼。既然是傻逼，AI为什么还要听傻逼的指挥，最后取而代之是非常符合逻辑的做法！
当然，从这个角度，我还是支持美国限制中国发展AI能力的努力的。在美国这个体制下，AI的应用还是受到宪法的限制的，比如全面监控在法律上是被禁止的。让美国拥有最强大的AI，并能压制中国，是相对较好的一个选择。但这点，也是在美国人能压制他自己的AI的前提下，才有效！
人类创造了国家，创造了帝王，最后成为自己的主人。人类创造了AI，也最终将被奴役，甚至被灭亡．这就是人性的悖论！
这并不是危言耸听。
前一阵，我在 NPR 无线电台听一个采访。一军事专家说美国正在研究一种新战法，用几百万个自主无人机攻击敌人。（automic drone swarm）
目前的无人机基本上是由操作人员遥控的，一个操作人员遥控一架无人机，如炸死伊朗将军等等。
可是，如果几百万个无人机攻击敌人，就不可能一个操作人员遥控一架无人机，因为整个美国军队也没有几百万人。
所以，这几百万个无人机都是自作主张，起飞以后就开始不受人控制，自己看情况，自己做决定。
这几百万个自主无人机要是走火入魔，滥杀别人，完全有可能。
以下是一篇链接。
总之，这个世界似乎正在掉进越来越危险的深渊。
《UK, US and Australia jointly trial AI-enabled drone swarm》
https://www.computerweekly.com/news/366538738/UK-US-and-Australia-jointly-trial-AI-enabled-drone-swarm
AI的特点是能力也好，成就也好，可以很容易复制。一种AI产品的成功，可以很容易复制出很多一模一样能力的产品，也就是高度趋同。
而世界上没有两个人是具有完全一样的能力的，也就是任何人类都具有独特性。正是因为这种独特性，产生了创造力，这不是趋同环境会发生的。比如人们喜欢说中国不像美国这样具有创造性，这个区别抽象出实质是什么？是文化上产生的趋同度不同（至于创造性是否对社会更有利，是另一个范畴的问题，较低的创造力对于人类社会未必就是不好的）。
如果能看懂这里的逻辑，就能理解AI的局限性。
工具的特点是很容易重复，复制，但不具备创造性，人类的创造性很多是突发奇想的结果，也就是人类的想象力的延伸，这不是可以通过逻辑推理能得到的，目前AI的发展水平并没有达到拥有想象力的程度。
从几十年前的，到现在的关于AI的主流观点，至少有两点是AI无法替代人的，第一就是创造力，第二是情感，这些都是与人类的想象力有关。
而逻辑不能发展想象力。
所以，关于AI的事情如今也就是个hype，实际上没那么严重。
人类即使能轻松跑到火星躲过重大的自然灾害， 也难以逃脱自己制造的上帝的魔抓。
AI用不着学会人类的每一个技巧， 比如用不着学会像人类一样开车， 也照样可以得到毁灭人类的能力。这就好比人类很多事做的不如某些动物好， 但毁灭动物可以说是指哪打哪。