对于 AI & AGI,我有 3 个问题

这 3 个问题,我问了很多人,大家的答案都不一样。

问题一:慢思考是 AGI 的必要前置吗?

问题

大模型的快速token输出类似于低等生物的条件反射(快思考),而人类具备深度思考(慢思考)的能力,那么慢思考是否是实现通用人工智能(AGI)的必要条件?

背景

快思考和慢思考是两种截然不同的认知模式。快思考类似于直觉和本能反应,处理速度快,但容易出错,例如大模型的token输出,以及低等生物的条件反射。而慢思考则涉及逻辑推理、深度分析等复杂过程,处理速度较慢,但结果更准确,是人类解决复杂问题时所依赖的重要能力。

目前,大模型在自然语言处理等领域表现出色,但其快速输出的本质更像是低等生物的条件反射,主要依赖于对大量数据的统计学习。与之相比,人类的慢思考则涉及更深层次的认知过程,如因果推理、抽象概括等,被认为是人类智慧的重要特征。

通用人工智能(AGI)的目标是实现具备或超越人类智能水平的人工智能,使其能够像人类一样思考、学习和解决问题。然而,当前大模型主要依赖快思考,是否意味着缺乏慢思考能力将成为制约AGI发展的瓶颈?慢思考是否是实现真正AGI的必要条件?

问题二:CoT 和调用工具,算慢思考吗?

问题

大模型的思维链(CoT)与反思(React)机制,以及调用外部工具的功能(Function Call),是否能被视为慢思考的一种体现?

背景

在人工智能领域,思维链(Chain-of-Thought,CoT)和反思(React)是两种提升大模型推理能力的技术。CoT通过生成中间推理步骤,使模型的思考过程更透明、更具可解释性。React则让模型对自己的输出进行评估和修正,以提高输出的准确性和可靠性。Function Call功能允许大模型调用外部工具(如计算器、搜索引擎),为模型提供更丰富的信息和更强大的能力。

这些技术在一定程度上模拟了人类慢思考的某些特征,例如CoT类似于人类的逐步推理,React类似于人类的自我反思。然而,这些技术是否真正具备了慢思考的本质,是否能使大模型具备深度思考的能力,仍是一个值得探讨的问题。大模型通过这些技术所展现出的“慢思考”迹象,究竟是真正的深度思考,还是仅仅是对人类思维过程的模仿?后续又会怎样发展呢?

问题三:AGI 需要社会达尔文吗?

问题

大语言模型是否能在无人类干预的情况下,自发形成类似社会达尔文主义的竞争机制,并通过淘汰其他模型来实现自我进化?

背景

社会达尔文主义认为,人类社会的发展遵循“适者生存”的自然法则,竞争和选择是推动社会进步的主要动力。在这个过程中,个体的优劣势决定了其在社会中的地位和影响力,从而影响整个社会的发展方向。大语言模型的训练过程在某种程度上也存在类似的竞争机制。

例如,在强化学习中,模型通过不断试错、评估反馈来优化自身性能,表现优异的模型会被保留和进一步训练,而表现不佳的模型则会被淘汰。这种优胜劣汰的机制是否能像社会达尔文主义一样,推动大语言模型的进化,使其不断接近甚至超越人类智能?

然而,与人类社会不同,大语言模型的进化过程缺乏人类社会中复杂的社会互动、文化传承等因素。更进一步地,大语言模型能否在人类不参与的情况下,自发形成一套类似社会达尔文主义的竞争机制,通过模型之间的相互竞争、优胜劣汰,实现自我进化?这种进化机制是否会带来潜在风险,例如模型之间的恶性竞争、垄断等?

作者:赛博禅心 拜AI古佛,修赛博禅心

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