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人曾经是最好的AI,而AI将是最好的人 | MindCode 周报No.71-2

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欢迎收看MindCode周报 No71.

来,我们做个小实验:我写上半句,你在心里接下半句,上半句我写——

“一闪一闪亮晶晶”,

下半句?你大概已经接上了“满天都是小星星”,而且是带着调接上的。

再来一句不带调的:“床前明月光”,

“疑是地上霜”,在你心里肯定也跟着出来了。

2021 年,语言学家 Emily Bender 和当时在谷歌负责伦理 AI 团队的 Timnit Gebru 等人,发表了一篇题为《论随机鹦鹉的危险:语言模型会不会太大了?》的论文。

她们提出,大模型本质上就是一只“随机鹦鹉”:它只是在预测下一个token,其实根本不懂,没有智能。

对,这篇论文诡异的地方就在于,今天的你会误以为它是在警告AI模型太大了会很危险,因为它有智能。但其实恰恰相反,它在说,AI模型没有智能,不过是学舌的鹦鹉,把模型越做越大很危险,因为…这是在浪费钱。

“AI 只是一个概率预测机器,不是真正的智能”,这句话今天依然是很主流的观点之一。之前MindCode已经反驳过这个观点多次,今天这篇周报短文,我不想再讨论这个话题本身,我想带你换个角度,看看人脑是怎么预测的。

实际上,我们自己,正是一个全天候、全模态预测机器。

思考一个现象:为什么我们很多时候哼得出曲子,但是记不住歌词,以至于唱歌的时候要有字幕、有卡拉 OK?

明明你没学过乐谱啊,但是你就是能唱出来。而且,有时候你甚至不知道你自己会哼唱某个曲子,直到它旋律起来——“啊,我会,麦给我”,你说。

对不对?有体验吧?我说的没错吧?

因为你在预测,前奏想起后,你的大脑开始预测下一个音符,直到全曲。

你为什么能预测?因为你听过。你为什么之前不知道自己会唱?因为前奏旋律没有起来,前奏旋律就是你的prompt。

为什么你能哼曲调,却记不住歌词?因为音符的数量要比歌词的数量少得多,歌词预测要比音符预测难得多。

为什么有人唱歌跑调,两个原因:

1.你知道是什么调,只是你的声带发不出来。

2.你的大脑预测的音调总是跟原曲不一致。

第一种情况还有救,第二种无法治疗,大约有1.5%的人是跑调绝症患者,因为你的大脑就觉得下一个音符应该是别的音符。

你有没有过这样的经历:一台电动扶梯,没有运转,停着的,但你走上去却感它在动?——但你又清楚确实它没动,可理智在这一刻救不了你,你开始感到眩晕,身体甚至会晃动。

这是因为你的小脑不顾意识的提醒,固执地好了预测:注意,注意,踏上这种特定的“台阶”,脚底会被往前带哦,我必须提前向后调整重心。

这套算法在你毫无防备时被刻进神经,理性根本拉不住它。

提问,什么时候刻进去的你还记得吗?

小时候,你最初做扶梯的那几次,你还能回忆起当时的眩晕吗?之后你不再晕了,因为你被训练了,直到你遇到这台不走的扶梯。

再看味觉,2008 年,英国研究人员联手名厨 Heston Blumenthal 制作了一款烟熏三文鱼冰淇淋。

同样的菜,一式两份,一份贴着“冰淇淋”标签,另一份贴着“冷冻咸慕斯”。

拿到“冰淇淋”标签的人吃完非常排斥,抱怨太咸了。

而拿到“咸慕斯”标签的人却觉得风味颇为自然。

为什么?因为当“冰淇淋”这个文字进入视线,你的舌头就已开始预测甜味与果香;但等到的却是一股咸腥味,预测差距大到炸裂,齁咸感便出现。

注意,在这里,语言作为一个符号,却已经开始强力干预生理底层的预测。

反过来,当预测完全发生在语言层面时,事情则变得同样有趣。

为什么你会因为脱口秀的包袱而发笑?因为当你听演员铺垫时,你的大脑一直在预测他接下来要说什么,结果演员说的跟你预测不一样,并且言之有理。

于是,“预期违背”发生。注意,仅仅违背是不够的,还要言之有理。当完全出乎意料的词,在另一种隐含的语境下严丝合缝地成立时,爆笑就会发生。

哲学家丹尼特在《Inside Jokes》中剖析了这个机制,下面这段话说得有点拗口,但我原样摘录:大脑的预测引擎转得太快太急,难免会把草率推断出的假象当作现实带入下一步;进化为了防止这种盲目推论危及生存,无法靠指令去逐一排查,索性给大脑设置了一笔即时奖赏——每当神经系统揪出一个刚刚推导错误的盲区,并发现世界在另一层概率上自洽时,就给予一次神经递质的狂欢。那一下狂喜,就是笑。

对,狂喜,是一种奖励,奖励你发现了新的世界规律,奖励你因此提高了自己乃至族群的生存概率。

人不是某种高高在上的神秘灵体,我们“只是”一台全能预测机器。

我在这个点上也许比一般人更激进,在我看来,不是说“只会预测就没有智能”,且也不是说“预测就带来智能”,我认为:预测才是本体。一切都是为了预测下一个token,为了预测准确,系统最终不得不拥有智能。

预测才是本体,智能只是预测的副产物。

因此,我们可以得出结论,从这个角度看,从预测能力来看,人类曾经是、当下依然是这个星球上最好的AI;而未来,AI将是这个星球上最好的人。

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