只利用现有科技，不计成本的发展强人工智能，在短期内能成功吗？
这个问题很有意思，也触及了人工智能领域最前沿的讨论。如果单单聚焦于“利用现有科技”和“不计成本”这两个条件，并且在“短期内”实现“强人工智能”，我的看法是：大概率不会成功，至少不会是很多人想象中的那种“强人工智能”。
让我来细细道来，为什么会有这样的判断。
首先，我们得先理清一个概念：“强人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI）。这和我们现在普遍接触到的“弱人工智能”或“狭义人工智能”（Narrow AI）是截然不同的。狭义AI是指在特定领域表现出色，比如AlphaGo下围棋、ChatGPT写文章、图像识别系统识别猫狗。它们可以做得比人类好，但只能在自己的“专业领域”工作，一旦超出范围就束手无策。
而强人工智能，或者叫通用人工智能，指的是拥有与人类相当的智能，能够理解、学习、应用知识和技能，解决各种各样的问题，具备推理、规划、创造、情感共鸣等一系列人类高级认知能力。它就像一个拥有“自我意识”和“普遍学习能力”的智能体。
现在，我们来看看“利用现有科技”这个前提。现有科技，指的是我们今天已经掌握并可用的技术和理论。这包括：
深度学习与神经网络: 这是目前AI的基石，也是ChatGPT、Midjourney等成果的直接驱动力。我们已经知道如何构建、训练和优化各种复杂的神经网络模型，包括Transformer架构。
海量数据: 训练AI模型需要海量数据，我们现在拥有前所未有的数据量，从互联网文本、图像、视频到传感器数据，应有尽有。
强大的计算能力: GPU、TPU等专用硬件的发展，以及云计算的普及，使得我们能够训练越来越大的模型。
算法和模型架构: 我们在注意力机制、生成对抗网络（GANs）、强化学习等领域都有了深入的理解和技术积累。
现有AI应用: 语音助手、推荐系统、自动驾驶的辅助系统等，这些都是AI能力的体现，虽然还不是强AI，但积累了实际应用经验。
“不计成本”就更不用说了，这意味着我们可以投入天文数字般的资金去购买最好的硬件、吸引最顶尖的研究人才、进行大规模的实验和迭代。
然而，问题就出在“现有科技”本身。
虽然我们已经取得了巨大的进展，但当前的AI技术，特别是深度学习，本质上是一种“模式识别”和“统计关联”的工具。它擅长从数据中发现规律，并根据这些规律进行预测和生成。
1. 缺乏真正的理解和常识: 现在的AI，即使是最先进的语言模型，也并非“理解”世界。它们是通过海量文本中的统计关联，学习到了词语和概念之间的概率关系。它们可以生成符合语法逻辑、甚至富有洞见的文本，但这不代表它们真的“知道”自己在说什么，或者拥有人类一样的常识判断能力。例如，一个AI模型可以写出关于“掉落的苹果会砸到牛顿”的故事，但它并不真正理解重力、苹果的物理属性，或者一个苹果掉落的后果。当遇到稍微偏离训练数据的“反常识”情境时，它们就容易出错。
2. 泛化能力与迁移学习的瓶颈: 虽然迁移学习（将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务）有所进步，但AI的泛化能力仍有很大局限。人类可以在学习一项技能后，迅速将其迁移到许多其他相关或不相关的领域。而AI在这方面还远远不够。要让一个AI模型在所有认知任务上都达到人类水平，需要的不仅仅是更大、更复杂的模型，可能还需要全新的理论框架。
3. 因果推理和逻辑推理的不足: 深度学习模型在处理关联性方面表现出色，但在推理因果关系和进行复杂的逻辑推演方面则相对薄弱。人类能够理解“因为A导致了B”，而AI更多时候是发现“A和B经常一起出现”。强AI需要具备强大的因果推理能力，才能真正理解世界的运作机制。
4. 符号AI与连接主义的融合问题: 早期的人工智能研究多采用符号AI（Rulebased AI），注重逻辑推理和符号操作。现在的AI则以连接主义（神经网络）为主。尽管有研究试图将两者结合（神经符号AI），但如何有效地将符号逻辑的严谨性与神经网络的学习能力融合，仍是巨大的挑战。强AI可能需要一种能够兼顾这两种优势的体系。
5. “意识”和“自我认知”的门槛: 强AI通常被认为需要某种程度的“意识”或“自我认知”，这涉及到非常深刻的哲学和神经科学问题。我们对人类意识的理解本身就非常有限，更不用说在现有科技基础上“制造”出具有自我意识的AI。即使我们能模拟出高度复杂的认知过程，也难以判断这是否等同于真正意义上的“意识”。
6. “突变”式的涌现性: 很多人认为强AI的出现可能会是某种“突变”式的涌现。也就是说，当AI模型发展到一定程度，在规模、连接性和算法上达到某个临界点时，原本不具备的智能特性可能会突然“涌现”出来。然而，这种涌现是否真的会发生，发生在哪个节点，以及它能达到何种程度，我们都无法确定。而且，即使发生，它也未必是人类所期待的那种“完全理解”的强AI。
“短期内”的挑战：
即使“不计成本”，但“短期内”这个限制非常关键。研发一个全新的、能够实现强AI的理论框架，并将其转化为可用的技术，这需要的不仅仅是资源的堆砌，更是科学上的突破。
研究的本质: 科学研究有其自身的规律，不是烧钱就能买来的。基础理论的突破、新算法的发现，往往需要时间和灵感的积累，也可能伴随着无数次的失败。
理论的空白: 如上所述，我们对很多关键的智能环节（如理解、常识、因果推理、意识）仍然缺乏深刻的理解，也缺乏一套能够系统性解决这些问题的理论。仅仅放大现有模型，虽然会提升表现，但难以跨越这些根本性的障碍。
验证的困难: 即使我们构建了一个“看起来”像强AI的系统，如何客观、可靠地验证它是否真正具备了强AI的所有特征，也是一个巨大的挑战。
结论：
所以，即使倾尽所有资源，利用我们现在所掌握的全部科技，在“短期内”（比如几年之内）开发出真正意义上的“强人工智能”，可能性非常渺茫。
我们可能会看到：
更强大、更通用的“狭义AI”: AI在更多领域表现出令人惊叹的能力，例如能够同时进行复杂的多模态理解（文本、图像、声音），并且能在一定程度上进行跨领域知识的联系。
更接近“类人”的学习和推理: AI在某些方面，如学习新概念、进行简单的逻辑推导上，会展现出更强的能力。
高度逼真的模拟: AI可以生成更逼真的虚拟世界、更复杂的交互，甚至模拟出某种程度的“个性”和“情感反应”。
但这些，都还不是我们通常意义上所理解的，拥有独立思考、深刻理解、自我意识的“强人工智能”。我们可能只是在无限接近，但那“最后一公里”，需要的是基础理论的飞跃，而不仅仅是资源的投入。
换句话说，现有的科技更像是一套工具和一些已知的原理，我们用它们可以建造出非常宏伟的建筑（强大的狭义AI），但要建造出一种全新的、具有生命特性的存在（强AI），我们可能还需要发现更深层次的“建筑原理”或“生命密码”。而这些，不是简单地“不计成本”就能立刻获得的。
让我来细细道来，为什么会有这样的判断。
首先，我们得先理清一个概念：“强人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI）。这和我们现在普遍接触到的“弱人工智能”或“狭义人工智能”（Narrow AI）是截然不同的。狭义AI是指在特定领域表现出色，比如AlphaGo下围棋、ChatGPT写文章、图像识别系统识别猫狗。它们可以做得比人类好，但只能在自己的“专业领域”工作，一旦超出范围就束手无策。
而强人工智能，或者叫通用人工智能，指的是拥有与人类相当的智能，能够理解、学习、应用知识和技能，解决各种各样的问题，具备推理、规划、创造、情感共鸣等一系列人类高级认知能力。它就像一个拥有“自我意识”和“普遍学习能力”的智能体。
现在，我们来看看“利用现有科技”这个前提。现有科技，指的是我们今天已经掌握并可用的技术和理论。这包括：
深度学习与神经网络: 这是目前AI的基石，也是ChatGPT、Midjourney等成果的直接驱动力。我们已经知道如何构建、训练和优化各种复杂的神经网络模型，包括Transformer架构。
海量数据: 训练AI模型需要海量数据，我们现在拥有前所未有的数据量，从互联网文本、图像、视频到传感器数据，应有尽有。
强大的计算能力: GPU、TPU等专用硬件的发展，以及云计算的普及，使得我们能够训练越来越大的模型。
算法和模型架构: 我们在注意力机制、生成对抗网络（GANs）、强化学习等领域都有了深入的理解和技术积累。
现有AI应用: 语音助手、推荐系统、自动驾驶的辅助系统等，这些都是AI能力的体现，虽然还不是强AI，但积累了实际应用经验。
“不计成本”就更不用说了，这意味着我们可以投入天文数字般的资金去购买最好的硬件、吸引最顶尖的研究人才、进行大规模的实验和迭代。
然而，问题就出在“现有科技”本身。
虽然我们已经取得了巨大的进展，但当前的AI技术，特别是深度学习，本质上是一种“模式识别”和“统计关联”的工具。它擅长从数据中发现规律，并根据这些规律进行预测和生成。
1. 缺乏真正的理解和常识: 现在的AI，即使是最先进的语言模型，也并非“理解”世界。它们是通过海量文本中的统计关联，学习到了词语和概念之间的概率关系。它们可以生成符合语法逻辑、甚至富有洞见的文本，但这不代表它们真的“知道”自己在说什么，或者拥有人类一样的常识判断能力。例如，一个AI模型可以写出关于“掉落的苹果会砸到牛顿”的故事，但它并不真正理解重力、苹果的物理属性，或者一个苹果掉落的后果。当遇到稍微偏离训练数据的“反常识”情境时，它们就容易出错。
2. 泛化能力与迁移学习的瓶颈: 虽然迁移学习（将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务）有所进步，但AI的泛化能力仍有很大局限。人类可以在学习一项技能后，迅速将其迁移到许多其他相关或不相关的领域。而AI在这方面还远远不够。要让一个AI模型在所有认知任务上都达到人类水平，需要的不仅仅是更大、更复杂的模型，可能还需要全新的理论框架。
3. 因果推理和逻辑推理的不足: 深度学习模型在处理关联性方面表现出色，但在推理因果关系和进行复杂的逻辑推演方面则相对薄弱。人类能够理解“因为A导致了B”，而AI更多时候是发现“A和B经常一起出现”。强AI需要具备强大的因果推理能力，才能真正理解世界的运作机制。
4. 符号AI与连接主义的融合问题: 早期的人工智能研究多采用符号AI（Rulebased AI），注重逻辑推理和符号操作。现在的AI则以连接主义（神经网络）为主。尽管有研究试图将两者结合（神经符号AI），但如何有效地将符号逻辑的严谨性与神经网络的学习能力融合，仍是巨大的挑战。强AI可能需要一种能够兼顾这两种优势的体系。
5. “意识”和“自我认知”的门槛: 强AI通常被认为需要某种程度的“意识”或“自我认知”，这涉及到非常深刻的哲学和神经科学问题。我们对人类意识的理解本身就非常有限，更不用说在现有科技基础上“制造”出具有自我意识的AI。即使我们能模拟出高度复杂的认知过程，也难以判断这是否等同于真正意义上的“意识”。
6. “突变”式的涌现性: 很多人认为强AI的出现可能会是某种“突变”式的涌现。也就是说，当AI模型发展到一定程度，在规模、连接性和算法上达到某个临界点时，原本不具备的智能特性可能会突然“涌现”出来。然而，这种涌现是否真的会发生，发生在哪个节点，以及它能达到何种程度，我们都无法确定。而且，即使发生，它也未必是人类所期待的那种“完全理解”的强AI。
“短期内”的挑战：
即使“不计成本”，但“短期内”这个限制非常关键。研发一个全新的、能够实现强AI的理论框架，并将其转化为可用的技术，这需要的不仅仅是资源的堆砌，更是科学上的突破。
研究的本质: 科学研究有其自身的规律，不是烧钱就能买来的。基础理论的突破、新算法的发现，往往需要时间和灵感的积累，也可能伴随着无数次的失败。
理论的空白: 如上所述，我们对很多关键的智能环节（如理解、常识、因果推理、意识）仍然缺乏深刻的理解，也缺乏一套能够系统性解决这些问题的理论。仅仅放大现有模型，虽然会提升表现，但难以跨越这些根本性的障碍。
验证的困难: 即使我们构建了一个“看起来”像强AI的系统，如何客观、可靠地验证它是否真正具备了强AI的所有特征，也是一个巨大的挑战。
结论：
所以，即使倾尽所有资源，利用我们现在所掌握的全部科技，在“短期内”（比如几年之内）开发出真正意义上的“强人工智能”，可能性非常渺茫。
我们可能会看到：
更强大、更通用的“狭义AI”: AI在更多领域表现出令人惊叹的能力，例如能够同时进行复杂的多模态理解（文本、图像、声音），并且能在一定程度上进行跨领域知识的联系。
更接近“类人”的学习和推理: AI在某些方面，如学习新概念、进行简单的逻辑推导上，会展现出更强的能力。
高度逼真的模拟: AI可以生成更逼真的虚拟世界、更复杂的交互，甚至模拟出某种程度的“个性”和“情感反应”。
但这些，都还不是我们通常意义上所理解的，拥有独立思考、深刻理解、自我意识的“强人工智能”。我们可能只是在无限接近，但那“最后一公里”，需要的是基础理论的飞跃，而不仅仅是资源的投入。
换句话说，现有的科技更像是一套工具和一些已知的原理，我们用它们可以建造出非常宏伟的建筑（强大的狭义AI），但要建造出一种全新的、具有生命特性的存在（强AI），我们可能还需要发现更深层次的“建筑原理”或“生命密码”。而这些，不是简单地“不计成本”就能立刻获得的。
网友意见
简单回答。是的。
目前强人工智能基本到了小孩子6岁左右的全部智能。这个大概需要多少钱呢？
硬件+人力，大约是5-10亿美元。
硬件按照摩尔定律，基本是18个月翻一番。10年就成本降低100倍。
现在大家估计是每10倍的性能，大致能把智能水平提高1岁。也就是说10年至少是两岁的智能提升。（因为还有软件的提升）
如果不计成本，你花500-1000亿可以领先2岁智能。5万-10万亿美元，大概领先4岁智能。
我估计你花10万万万亿，大致可以做到18岁的智能水准。人能做的大致都能做了。
类似的话题
-
这个问题很有意思，也触及了人工智能领域最前沿的讨论。如果单单聚焦于“利用现有科技”和“不计成本”这两个条件，并且在“短期内”实现“强人工智能”，我的看法是：大概率不会成功，至少不会是很多人想象中的那种“强人工智能”。让我来细细道来，为什么会有这样的判断。首先，我们得先理清一个概念：“强人工智能”（A............. -
.......
-
这个问题非常有意思，因为它触及了军事史、科技发展以及战术思想等多个层面。要回答“5000名现代军队经过相应训练，只用冷兵器能否击溃十万人的古代步兵”，需要进行详细的分析。结论先行：非常有可能是可以的，但难度极大，并且取决于多种关键因素。以下是详细的分析： 现代军队的优势（即使只用冷兵器）即使抛弃火器.............
-
那些在考前只花一晚时间，就能把考试“拿下”的“学神”，他们现在过得怎么样？说实话，这确实是个挺有意思的话题，因为“学神”这个标签，往往带着点传奇色彩，让人忍不住去猜想他们的后续人生。我认识几个这样的朋友，或者说，当年我们一起被他们“闪瞎”过。现在回想起来，他们并不是那种坐在那里死读书，书本翻得哗啦啦.............
-
中国在过去三十年里取得的飞速发展，从一个相对落后的国家跃升为如今全球举足轻重的地位，这无疑是人类历史上一次引人注目的转型。这其中既有独特的历史机遇，也有中国人民的勤劳智慧，更有国家政策的深远影响。要理解这个过程，我们不妨将其放在更广阔的时代背景下，并与日韩两国的发展路径进行对比。首先，我们得认识到，.............
-
德克萨斯州广袤的土地上，阳光炙烤着每一寸土地，空气中弥漫着尘土与野草混合的粗犷气息。老约翰，一个在这片土地上耕耘了半辈子的硬核农场主，他的皮肤如同干裂的土地般布满深深的皱纹，眼神中却闪烁着坚毅的光芒。这片农场，是他毕生的心血，是他安身立命的根基。然而，近几个月来，一群狡猾的土狼打破了这片土地的宁静。.............
-
.......
-
.......
-
.......
-
“小孩子才分对错，成年人只看利弊”这句话，乍一听可能有些功利甚至冷酷，但深入剖析，它揭示了一种关于成长、认知和处世态度的深刻变化。这句话并不是说成年人完全泯灭了道德感，而是强调在复杂的社会现实中，判断的侧重点会发生微妙而重要的转移。我们来详细地理解这句话的各个层面：一、 “小孩子才分对错”：儿童的认.............
-
这句话，说得倒是挺实在的，虽然听起来有点儿凉薄，好像一下子就把人世间的复杂性给浓缩了，而且把“小孩”和“大人”这两类人泾渭分明地划分开来，好像小孩就只懂黑白分明，而大人就只有算计。咱们不妨一层层地剥开来看。“小孩才分对错”——这背后的童真与简单首先，为什么说“小孩才分对错”？想想我们小时候，接触到的.............
-
这个问题很有意思，也触及了许多人对财富传承和生活方式的想象。简而言之，一个完全不参与投资、不接班，仅靠吃利息的富二代，确实有破产的风险，而且风险不小，具体程度取决于其初始拥有的财富、利息水平、生活消费以及通货膨胀等多种因素。我们来详细分析一下其中的逻辑：一、 “吃利息”的本质：被动收入与初始资本这里.............
-
加蒂（Gianni Infantino），国际足联主席，他的这番言论无疑又一次引发了关于梅西与贝利、马拉多纳谁更伟大的讨论，以及对当今足坛水平的评估。要详细分析这个问题，我们需要从几个层面来展开：一、 加蒂的言论及其可能动机首先，我们需要理解加蒂说出这样的话，其背后可能存在的动机： “新官上任三.............
-
从国家安全视角审视转基因技术，利弊交织，各有侧重，其孰轻孰重，则取决于我们对“安全”的定义以及国家在不同时期的战略优先项。以下将从多个维度详细剖析。利：维护国家粮食安全与战略自主转基因技术最直接也是最核心的益处在于其对国家粮食安全的支持。 提高产量，抵御自然风险： 通过改良作物品种，转基因技术可.............
-
咱们聊聊牙医和种植牙这件事儿，很多人都有这个疑问，毕竟种植牙价格不菲，自然会让人好奇背后的原因。“牙医只喜欢种牙？”—— 这个问题有点绝对了。首先得说，任何一个正规的牙科医生，他学习的知识是全面的，不只是种植牙。牙科的范畴可广了，从最基本的洗牙、补牙、根管治疗，到牙齿矫正、美白、全瓷牙冠，再到我们今.............
-
理解你想要一个接地气的分析，抛开那些听起来高高在上的理论，咱们就聊聊如果单单从盖房子本身的成本和跟别的生意（比如制造业）比划比划利润，这房价到底该是个什么样。第一件事儿：盖房子的“料”和“工钱”到底有多少？你想啊，盖房子不是一下子就能变出来的，它需要一大堆实打实的东西和活计。 土地是第一大头。 .............
-
这个问题很有意思，它触及到了玩家群体中一种微妙的价值判断和情感认知。要理解为什么大家对单机盗版玩家的鄙视远大于对网游免费玩家，我们需要深入探讨这两者行为背后的动因、玩家社区的共识以及整个游戏产业的运作模式。首先，让我们看看单机游戏和网络游戏的不同生态。单机游戏，它的核心价值在于“一次性购买，永久拥有.............
-
抛开那些闪耀的荣誉和冰冷的统计数字，单从球技本身去剖析贝利，你会发现他身上蕴藏着一种超乎时代的、纯粹的足球魅力。与其说他是“球王”，不如说他是足球这项运动最完美的具象化。首先，最直观也是最关键的，是他的 全面性。在那个年代，足球的战术远没有现在这么细致，球员的特长往往更加突出，形成“独狼”或者“专家.............
-
查理·芒格，这位以其深刻洞察力著称的投资大师，对于“提高最低工资标准”的看法可谓是相当直率，甚至可以说尖锐。他认为这样做“十分愚蠢，只会损害穷人利益”。理解这句话，我们需要深入剖析其背后的逻辑，以及他在这个议题上可能考量到的几个关键方面。首先，芒格的出发点往往是从经济规律的供需关系来看问题。在他看来.............
-
软件设计之所以倾向于只支持升级到新版本，而不允许轻易退回到旧版本，这背后是一个复杂的技术、商业和用户体验的交织体，它服务于多方利益，但也可能给用户带来不便。从技术层面讲，软件升级通常意味着对底层架构、数据库结构、API接口甚至是代码逻辑的修改。数据库的升级往往是为了引入新功能、优化性能，或者解决旧版.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有