曾经被学术界认为高不可攀的“强人工智能”,现如今,只需一个大区的少量经费、资源,就能研发出来,这的确令人意外。
但想了想,方然也没有十分惊讶,毕竟自己想要研发的“强a”,和旧时代学术界心心念念的、那种能通过“图灵测试”的强人工智能,根本就不是一回事,两者的研发难度大有区别,也是很寻常的。
另一方面,既然两三年就能有成果,对“强a初号机”的能力,也不能期望太高。
不同于旧时代的“图灵测试”,今天的强人工智能之判据,着眼于本质、而非表象,nep_791研发的初号机,哪怕其行为特质,以图灵测试的判定就是一个智障,只要表征出可信的自主思维特征,就可以认为研发成功。
一旦研发出基础架构,原则上,要实现更强功能的“强人工智能”,便只需提升其规模。
与人类受制于大脑体积、结构的困窘不同,计算机系统,目前还没有碰到基本架构与运行原理决定的性能天花板,新一代超级计算机的计算效率,虽然只有35~40,相比上一代超算,怎么说也还在继续增长。
而人脑,一百四十亿神经元的组织体,重量一公斤有余,物理上的限制在现阶段几乎无法突破。
有些研究甚至认为,目前的人脑已经是有机物——细胞——器官架构的最高水平,即便再怎样演化,譬如增加神经元的数量(提升规模),提升单个神经元的体积(提高信噪比),填充更多的脑白质(拓展带宽),都会因产生的副作用而得不偿失。
这些研究,在asa的数据库里都有,方然也读过一些,只是暂时还未能确证。
但现在这一切已不重要,不论人脑是否还有演进的可能,短时间内,也根本无法获得飞跃性的提升,根本无法追赶电子计算机的脚步。
只要得到一台切实可用的“强人工智能”,只要肯投入资源,便能得到更强大的“强a”。
尽管这种投入,费效比想必会是一条斜率不断接近于10的曲线,随投入的翻番,所获得的性能则距离翻一番越来越远。
总体看来,还是会比豢养人类研究者更经济。
a与人类研究者,谁更经济,这是方然一早就判明了的,专家组的意见也大致如此。
即便按目前的粗略预计,要具备与科学家相近的智力水平,整个“强人工智能”系统的造价与运行费用必然十分高昂,甚至会大大超出培养、雇佣一批科学家的总消耗,投入产出比也会很难看。
但换一个角度,一个人的智力再怎样高超,将一群人组织起来,从事研究,则所有研究者都会被“信息交流效率低下”所困扰。
人类拥有的交流手段,视觉,听觉,触觉,嗅觉,味觉,除此之外,别无其他。
而这
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