Rethinking minds in the age of AI | Blaise Agüera y Arcas

AI发展与演变 - AI最初的应用集中于Android和Pixel手机的AI功能，如面部解锁和音乐识别，但这些被认为是“狭义人工智能”[1][2][3] - 通过扩展统计模型，AI在2020-2021年取得了突破，如Mina和Lambda能够解决通用AI问题，这在一定程度上验证了神经科学中大脑是“自动补全”的理论[4][5] 生命与智能的计算本质 - 生命的复杂性源于信息存储和传输方式的改变，这与计算密切相关，冯·诺依曼的自复制自动机理论表明，生命的核心是通用图灵机，即计算机[11][12][13][14][15][16] - 一项研究表明，自复制程序可以从简单的相互作用中产生，这为生命起源提供了自然主义解释，最初只有8,000个长度为64的随机磁带，经过数百万次的交互后，复杂的自复制程序涌现[17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28] 复杂性与合作的涌现 - 复杂性的提升是通过共生实现的，例如真核细胞由线粒体进入其他细胞形成，同样的，在模拟实验中，单个字节通过合作形成更强大的复制单元，这种团队合作是进化的关键[31][32][33][34] - 智能的提升也与合作和竞争有关，社会智能的爆发不仅发生在人类中，也发生在鲸鱼和鹦鹉等动物中，扩大合作和竞争是智能和复杂性提升的方式[35][36][37] AI与人类的共生关系 - AI并非外来入侵者，而是人类经验的产物，与人类一样具有计算性，是地球上持续了超过40亿年的进化过程的一部分[39][40] - 人类社会作为一个整体是智能的，AI日益成为这种集体智能结构的一部分，人类与AI之间的共生关系可能带来挑战，但最终将是丰富和积极的[41][42]