多客科技 发表于 2025-4-10 01:08

AI故事-智力之“涌现”

作者:微信文章
AI故事-智力之“涌现”

         

在人工智能的发展历程中,“涌现”(emergence)逐渐成为一个备受关注的核心概念。它指的是系统中复杂的整体行为无法从每部分的性质直接推导出来。随着AI大模型的应用,人们发现:当模型参数增多达到某一临界点后,突然出现某些原来没有的能力,这种突变式的能力表现,正是“涌现”的体现,有点类似我们通常说的“量变到质变”的过程。换言之,AI之智力,是在其发展过程中一步一步 “涌现”出来的。最后,这种涌现能力将导致AI走向何方?是“意识”吗?

         

涌现并非人工智能领域的专属概念,它首次由哲学家在19世纪提出,并且迅速在多个学科中得到了应用。核心意思是说:许多小实体产生的大实体,展现出小实体完全不具有的特性。在物理学中,诺贝尔奖得主菲利普·安德森(Philip Anderson)在1972 年提出了“层展论”,他写了一篇名为“多者异也”(“More is different”)的文章,指出系统在从一个层次跃升到另一个层次时会展现出全新的规律。比如水具有流动性,形成冰或雪花(晶体)后,展现出完全不同的对称性,这些新的性质,是原子大量聚集后“涌现”出来的。这一思想颠覆了“整体可还原为部分之和”的传统还原论观念,为理解复杂系统提供了全新的视角。

         

例如,在热力学和统计力学的研究中,涌现的概念成为了描述物理系统复杂性的一个重要工具。气体分子在微观层面的运动无法直接预测气体的温度、压力等宏观特性,即使我们知道气体分子之间的相互作用,单独的分子行为仍不能简单推导出整个气体系统的性质。

         



图1:涌现无处不在:从物理学的相变到蜜蜂的协作

         

实际上,涌现现象无处不在,日常生活中我们也看到涌现的例子。例如,我们观察某些昆虫的行为,像蚂蚁和蜜蜂这样的。对个体而言,这些昆虫并不具有所谓的“智力”,但当它们很多个体聚集在一起并协同工作,就可能自发产生许多意想不到的结果。体现出某种类似“智慧”的行为。千万只蚂蚁(蜜蜂),能构建出复杂的蚁巢(蜂巢),寻找食物并进行有效的群体沟通与合作。蚂蚁甚至能够遵循“最小作用量原理”来结群移动,自动发现到达食物的最短路径。这个意义上,也可以将涌现理解为:多数个体的小聪明,一定条件下集合在一起,形成了群体的大智慧。不言而喻,这个道理在社会学中,是十分值得借鉴的。   

         

生物学进化过程中也充满了涌现的例子。化学反应的复杂网络逐步演化,通过不断地涌现现象,成为具有自我复制和适应能力的细胞,最后实现了从无机物到生命的跃迁。再后,人类有了意识体验,这是否就是从个体神经元的简单行为,汇聚一起形成的涌现呢?还没有完全证明这点,仍然是科学中尚未完全揭示的未知之谜。

         

然而,对涌现的成因,我们还知之甚少,只是把这类现象称为“涌现”,不能算作是有效的科学理论解释。涌现一词本身指的是“整体性”的表现,可以理解为通过局部单元之间的相互作用,生成出无法从单独部分直接推导出的整体性质或行为。但是,如何生成的?为什么会生成? 大量简单单元之间的非线性交互作用,为何产生出新的层次结构和全局行为?就不是很清楚了。

         

人工智能的发展过程中,人们也观察到许多类似涌现的现象。例如,AI首次展现涌现能力的有名案例是 AlphaGo(阿尔法狗)。这款谷歌DeepMind开发的机器围棋程序,它以高超的棋艺,挑战世界冠军李世石,并以4比1的成绩战胜了他,这次比赛引起了全球的关注,被认为是人工智能的一个重大里程碑。

         

AlphaGo 的涌现能力表现在它采用的深度神经网络和强化学习技术上。它通过不断的自我对弈来学习围棋知识和策略。AlphaGo的策略网络每天自对弈一百万盘之多,而人类个体一辈子也下不到一万盘棋,如此“多”的学习过程,诱导出涌现,AlphaGo发现了新的围棋策略和变化,因而“涌现”出在围棋方面超越人类的知识水平。

         

到了2022年OpenAI发布且流行起来的ChatGPT,让更多人发现了此类大语言模型(LLM)的涌现能力。大语言模型的涌现更多是指,随着模型规模变大,突然在某一刻拥有了以前没有的能力,

         

ChatGPT有时“涌现”一些神奇的进步,比如能在自然语言交互中正确回答一些智力题。大模型在语言理解、逻辑推理甚至编程能力上,都“涌现”出飞跃,往往超出直接训练的数据内容。

         

与大模型有关的涌现,更主要地体现于尺度变化的方面,遵循规模法则(scaling law)。是一种统计上的涌现现象。现在神经网络的规模,动辄就是几千亿参数,还在不断增加,使得涌现能力越来越普遍。因此,AI给我们提供了一个研究涌现极好的实验环境。有利于深挖涌现背后的机理,帮助理解许多自然界中普遍存在,又难以解释的涌现现象。

         

另一个重要问题是通过研究涌现,或许能帮助我们理解生命、意识和智慧的形成过程及本质。关注AI涌现的产生,也可以及时地提醒人类:AI是否发展到了危险的境地?

               

如果说自然生命是通过涌现从化学无机物中产生的,那么首先,如今的AI大模型,能算是“硅基生命”吗?再则,AI中的涌现,是否意味着某种“类意识”的东西正在“硅基生命”中形成?如何防止AI产生真正的自主意识?当尺度不断增加,使得复杂性跨越某一阈值时,这种“自主意识”是否会随之而来,祸及人类?

         



图2:生命、意识和涌现

         

希望对人工智能涌现的研究,有助于我们对生命产生意识形成的终极探讨,但愿对涌现的深入研究,可以找到我们理解意识和智慧的钥匙,最终破解生命和意识之谜。
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