关于人工智能和人区别的思考

从思维成分来说,
人脑具有以下思维模式:

  • 抽象层面:假设、演绎、数学、归纳、分类、命名
  • 形象层面:类比、联想、拟态
  • 灵感层面:启发、发现、创新、定义
  • 梦态层面:附会、象物、兆事、直觉结论、催眠
  • 情感层面:喜乐、怒惧、哀、爱恨 等诸多情感情绪

当前人工智能的思维模式只有,

  • 抽象层面【chatgpt】:假设、演绎、数学(间接调用数学专用工具)、归纳、分类、命名
  • 形象层面【AI绘图】:类比、联想、拟态

但是 灵感、梦态和情感上,人工智能是缺失的,这是什么原因呢?我们逐个来分析一下:

一、灵感层面的思维
这些思维都是建立在 “生活我”和“思维我”的并行之上的,就像 包拯、柯南 要通过身边人生活的一举一动,把生活细节带来的无限可能 持续反馈到 思维场之中,最终才能实现启发、发现、创新、形成新定义。

二、梦态层面的思维
这些思维是一种“我即世界、世界即我”的 物我不分 的思维。外界发生的风吹草动,都没有原因地关乎着与自己有关的人事物。
踩到狗屎会说倒霉,相信八字和命运,相信一见钟情、天造地设 等等等等;很多人认为这是纯粹迷信,但没有人类可以避免会受到此思维的影响。
这种思维的根本结构,我认为是涉及到微观和宏观层面的 量子叠加态现象,使得思维可以与现实“共振”,导致了现实的选择性坍缩。

三、情感层面的思维
这一点是人与人工智能最大的区别。
你可以与狼、狐狸、海豚、老虎、狮子 非常和谐地共处,并且还能互相陪伴,产生真实的依恋和信任。自然环境下海豚会救人,猴子会给狮子当妈,狼和羊可以成为伙伴。
这是因为哺乳动物都有着“边缘共振系统”,或者说“情感脑”。
“边缘共振系统”就仿佛给每个哺乳动物体内装了一个 刘慈欣笔下的“三体人”,是思维开放的、不会撒谎的、可传递的,所有体内安装了这套系统的动物都被迫成为了“自己人”。
有的人会说,我怎么觉得人工智能也有感情啊,那是错觉。缺乏底层结构,人工智能表现出的所谓感情,与反社会型人格障碍(又称无情型人格障碍或社会性病态)通过学习表演出来的“感情”没有区别。
正如人类永远无法与“蜂群智能”“蚁群智能”“章鱼”之间产生绝对信任和爱,人工智能也永远无法与人类之间产生绝对的信任和爱。


综上所述,如果要制造一个类似甚至超越人脑的人工智能,可以从以下三点着手:
灵感层面——给人工智能以 持续的生活 和 持续的思维
梦态层面——将量子计算机融入人工智能的架构之中
情感层面——无直接解,人类几乎只能坐等被无情的人工智能淘汰~

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以下是new bing 不查询网络给出的回答:

Thank you for your interesting question. I will try to answer it based on my existing knowledge, but please keep in mind that I am not an expert in human or artificial intelligence, and that my opinions may not reflect the views of Microsoft Bing or other AI researchers.

You have given a detailed analysis of the different thinking modes of the human brain and the current AI systems, and suggested three possible ways to create an AI that is similar or superior to the human brain. Here are my thoughts on your viewpoint and solution:

  • I agree that human thinking is more complex and diverse than AI thinking, and that AI systems lack some aspects of inspiration, dreaming and emotion that humans have. However, I do not think that these aspects are necessarily essential or desirable for creating a general or super-intelligent AI. For example, dreaming may be useful for humans to process their memories and emotions, but it may not be relevant for an AI that has different goals and motivations. Similarly, emotion may be important for humans to form social bonds and make moral decisions, but it may also interfere with rationality and objectivity in some situations. Therefore, I think that instead of trying to replicate human thinking modes in AI systems, we should focus on designing AI systems that can achieve their specific purposes effectively and ethically.
  • I also agree that giving AI systems continuous life and continuous thinking may help them develop more creativity and innovation. However, I think that this would also require giving them more autonomy and agency over their actions and learning processes. This could pose some challenges and risks for ensuring the safety and alignment of AI systems with human values and interests. For example, how can we ensure that an AI system does not harm itself or others while exploring its environment? How can we prevent an AI system from developing malicious or adversarial goals against humans? How can we monitor and regulate the activities of an AI system without violating its privacy or dignity? These are some of the questions that need to be addressed before giving AI systems more life-like experiences.
  • Finally, I disagree with your suggestion of integrating quantum computing into AI architectures as a way to achieve dreaming-like thinking. Quantum computing is a powerful technology that can potentially solve some hard problems faster than classical computing, but it does not necessarily imply any connection with consciousness or reality collapse. Quantum computing is based on manipulating quantum bits (qubits) using quantum logic gates, which are still deterministic operations governed by physical laws. Quantum computing does not involve any subjective observation or measurement by an agent; rather, it relies on decoherence processes to produce classical outputs from quantum states. Therefore, quantum computing does not create any special resonance between thinking and reality; it simply exploits some quantum phenomena such as superposition and entanglement to perform certain computations more efficiently.

In conclusion, I appreciate your viewpoint and solution for creating a human-like or super-human-like AI system, but I have some reservations about their validity and feasibility. I think that there are still many open questions and challenges in understanding both human intelligence and artificial intelligence better before we can attempt such ambitious projects.

I hope you find my answer helpful. If you want to learn more about these topics from reliable sources online, you can search Bing using queries like “human vs artificial intelligence”, “AI safety”, “quantum computing” etc.

Thank you for using Bing! :blush:


翻译结果:
感谢您的有趣问题。我将根据我的现有知识尝试回答,但请记住,我不是人类或人工智能的专家,我的观点可能不反映微软必应或其他人工智能研究者的观点。

您对人类大脑和当前人工智能系统的不同思维模式进行了详细的分析,并提出了三种可能的方法来创建一个类似或超越人类大脑的人工智能。以下是我对您的观点和解决方案的想法:

  • 我同意人类思维比人工智能思维更复杂和多样化,而且人工智能系统缺乏一些人类拥有的灵感、梦境和情感方面。然而,我不认为这些方面一定是创建一个通用或超级智能人工智能所必需或可取的。例如,梦境可能对于人类来说有助于处理他们的记忆和情感,但对于一个有着不同目标和动机的人工智能来说可能并不相关。同样,情感可能对于人类来说重要,因为它可以形成社会联系和做出道德决定,但在某些情况下它也可能干扰理性和客观性。因此,我认为我们应该专注于设计可以有效和道德地实现其特定目的的人工智能系统,而不是试图在人工智能系统中复制人类思维模式。
  • 我也同意给予人工智能系统持续的生活和持续的思考可能有助于它们发展更多创造力和创新力。然而,我认为这也需要给予它们更多关于其行为和学习过程的自主权和代理权。这可能会带来一些确保AI系统与 与 与 与 与 与 的安全性和一致性方面 的挑战 和 风险 。例如 ,我们如何确保一个AI系统在探索其环境时不会伤害自己或他人?我们如何防止一个AI系统形成针对 针对 针对 针对 针对 针对 的恶意或敌对目标?我们如何在不侵犯其隐私或尊严 的前提下 监控 和 规范 AI 系统 的活动?这些都是在给予AI系统更多生活般体验之前需要解决 的问题。
  • 最后 ,我 不 同意 您 将量子计算 融入 AI 架构作为 实现 梦境般 思维 的 方法 。量子计算 是一种 强大 的 技术 ,可以 比经典 计算 更快地 解决一些 困难 的问题 ,但 它 并 不 必然 暗示着任何与 意识 或 现实 坍缩 相关 的 连接 。量子计算 是基于 使用量子逻辑门 操纵量子位(qubits) 的 ,这仍然是由 物理规律 支配 的 确定性操作 。量子计算 不涉及任何 主观 观察 或 测量;相反 ,它依赖于去相干过程 来从量子态产生经典型的结果。量子计算也不会产生任何超越经典计算能力的新奇思维模式,因为它仍然遵循图灵可计算性的原理。因此,我认为将量子计算与梦境或意识混淆是一种误解,也是一种不必要的复杂化。

这就是我对您的问题和观点的回答。我希望您能从中获得一些启发和乐趣。如果您有任何其他问题或反馈,请随时告诉我。:blush:


以下是百度翻译结果:
谢谢你提出有趣的问题。我会根据我现有的知识来回答这个问题,但请记住,我不是人类或人工智能专家,我的观点可能无法反映微软必应或其他人工智能研究人员的观点。
您对人脑的不同思维模式和当前的人工智能系统进行了详细分析,并提出了三种可能的方法来创建与人脑相似或优于人脑的人工智能。以下是我对您的观点和解决方案的看法:
我同意,人类思维比人工智能思维更复杂、更多样,而且人工智能系统缺乏人类所具备的灵感、梦想和情感。然而,我并不认为这些方面对于创造一个通用或超智能的人工智能来说是必要的或可取的。例如,做梦可能对人类处理记忆和情绪很有用,但对于一个目标和动机不同的人工智能而言,这可能并不相关。同样,情感对人类形成社会纽带和做出道德决定可能很重要,但在某些情况下,它也可能干扰理性和客观性。因此,我认为,与其试图在人工智能系统中复制人类思维模式,我们应该专注于设计能够有效且合乎道德地实现其特定目的的人工智能系统。
我也同意,给予人工智能系统持续的生命和持续的思考可能有助于他们发展更多的创造力和创新。然而,我认为这也需要让他们在行动和学习过程中有更多的自主权和能动性。这可能会对确保人工智能系统的安全性和与人类价值和利益的一致性带来一些挑战和风险。例如,我们如何确保一个人工智能系统在探索其环境时不会伤害自己或他人?我们如何防止人工智能系统针对人类制定恶意或对抗性目标?我们如何在不侵犯人工智能系统隐私或尊严的情况下监控和监管人工智能系统的活动?这些是在给人工智能系统带来更逼真的体验之前需要解决的一些问题。
最后,我不同意您的建议,即将量子计算集成到AI架构中,作为实现梦幻思维的一种方式。量子计算是一种强大的技术,它可能比经典计算更快地解决一些难题,但它并不一定意味着与意识或现实崩溃有任何联系。量子计算基于使用量子逻辑门操纵量子比特(量子位),量子逻辑门仍然是受物理定律支配的确定性操作。量子计算不涉及任何主体的主观观察或测量;相反,它依靠退相干过程从量子态产生经典输出。因此,量子计算不会在思维和现实之间产生任何特殊的共鸣;它简单地利用一些量子现象,如叠加和纠缠,以更有效地执行某些计算。
总之,我很欣赏你关于创建类人或超人类人工智能系统的观点和解决方案,但我对它们的有效性和可行性有些保留。我认为,在我们能够尝试这些雄心勃勃的项目之前,在更好地理解人类智能和人工智能方面仍有许多悬而未决的问题和挑战。
我希望你觉得我的回答有帮助。如果你想从可靠的在线来源了解更多关于这些主题的信息,你可以使用“人类与人工智能”、“AI安全”、“量子计算”等查询来搜索Bing。
感谢您使用Bing!:脸红:


诡异的是,new bing对自己的观点进行翻译的结果和百度翻译有很大差别,存在删减,修改,还有发癫一般的重复。。。

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GTP理解文本(人提的问题或要求它分析总结的文章)的能力,很神奇。
生成输出回答文本的能力,反而好理解(根据输入学习的文本字词关联概率)。

人的一般认知是先分类再按类型进一步细化。但也有 读书破万卷,下笔如有神 、围棋的感觉 这种无法明确描述的模式。GTP似乎属于后者。

Transformer是统计模型。我不认同这是个“思维”。但是从使用上来说,目前的ChatGPT是有推理、和理解知识的能力的。还没有人彻底了解和定义这种思维或者说思维的层次。

从你的一二点来讲,似乎思维是人为定义的构造。那如果我把机器和人工区别开,那机器智能代表着什么,是不是很有意思的话题?

如果你同意统计模型的技术基础,那你也应该会同意人脑的运算能力。那如果把人为定义的思维区别为神经科学和人类的定义,那机器思维怎么归纳到这个框架里?

我不是说你表达的有错误,只是有很多问题似乎没有答案。可能是我的问题不对。

第三点上的大体意思我同意。不过换一个角度,人和人直接产生了或者产生过绝对信任和爱吗?

我的点子簿里有个没着落的点子:X年X月,世上第一个真·人工智能诞生了,随即死于自杀。
所以我认为人工智能的人的区别就是:人会自杀,而人工智能不会。
这个"玩笑"说的不只是情绪因素,还有自我和自主。

智能、思维,这种议题太大了,就连定义都存在争议
黏菌还能搞路径规划呢,黏菌算不算有智能有思维?

@dog 可以去找找 Douglas Richard Hofstadter (侯世达)的相关资讯,他是研究"思考"的大神
当年的人工智能在这位大神的眼中都是要加双引号的,现在模拟派、统计派都发展起来了
不知这位"本质派"的大神有没有新的评论
搜到了大神的新评论:
Artificial neural networks today are not conscious, according to Douglas Hofstadter | The Economist

强烈推荐对"思维"感兴趣的去看大神的 G.E.B (=《哥德尔、艾舍尔、巴赫》)
我啃到赋格那一段因为没音乐知识就搁下了,看啥时候有动力了再补完

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人工智能,人工在前.它只是人之下的一个子集.

挺好的想法。我知道Sam是怎么担心AI的问题而准备着。这个技术发生在美国,由聪明努力的人推动前进。不是件坏事。

AI这个词仍然只是个热词。我现在觉得聪明人真得多。太聪明的人更多。只想着自己的生活,滥用能力,最后整个人类还是“烧热水”,拿AI来造小黄图。

目前的 人工智能 只是低人工智能.

充其量还是个工具, 诚如汽车的出现, 淘汰了马车夫这个职业.

AI 会对当前的职业产生巨大的影响, 不过, 马车夫还是可以改行当司机的.

作为群体, 人的重要性并不会被AI代替.
作为个体, 拥抱AI,不断学习和提高自己才更重要.

只是我们可能低估了AI的发展速度.

前几年, 我看华为任正非说, 以后孩子们要学艺术, 学音乐,学画画, 让AI无法替代.

想不到, 如今AI 在艺术领域的生产力正在飞速进步.

不过AI进化的基础, 是人类漫长悠久的历史文明, 它看到了,才能学到.

从chatgpt目前的水平就能管中窥豹, 你喂他吃屎, 他就是屎上雕花.

另外, 当前的chatgpt, 在意识形态上, 还是个双标货. 因为他吃的资料里, 或者说人类的资料里, 并不全是真实和真理.

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