在數(shù)百個科學和社會問題上,一群真正聰明的人會大大加快進展(假設(shè)的天才國家就能做到)。
Amodei看來,,真相可能是這兩種極端情況的混合,因任務和領(lǐng)域而異,細節(jié)非常微妙。
他認為,,就像經(jīng)濟學家經(jīng)常討論「生產(chǎn)要素」,在AI時代,,我們也應該討論智能的邊際回報,,弄清與智能互補的其他因素,以及智能水平很高時,,哪些因素會成為限制因素,。
「在這項任務中,更聰明能帶來多大幫助,,在什么時間尺度上,?」這是概念化一個強大AI世界的正確方式。
Amodei猜測,,限制智能或與智能互補的因素包括:
- 外部世界的速度
智能體需要在世界中互動操作才能完成任務并學習。但世界的運轉(zhuǎn)速度是有限的,。
細胞和動物以固定速度運行,,因此對它們的實驗需要一定的時間,可能不可縮減的,。硬件,、材料科學、任何涉及與人交流的事物,,甚至現(xiàn)有的軟件基礎(chǔ)設(shè)施也是如此,。
此外,在科學領(lǐng)域,通常需要進行多次連續(xù)實驗,,每次實驗都從前一次實驗中學習或在其基礎(chǔ)上進行,。
所有這些意味著,完成一個重大項目——例如開發(fā)癌癥治療方法——的速度可能有一個不可縮減的最小值,,即使智能繼續(xù)提高,,這個最小值也無法進一步縮短。
- 對數(shù)據(jù)的需求
在缺乏原始數(shù)據(jù)的情況下,,即使智能更高也無濟于事,。當今的粒子物理學家非常聰明,已經(jīng)開發(fā)了一系列理論,,但由于粒子加速器數(shù)據(jù)有限,,他們?nèi)狈x擇這些理論的數(shù)據(jù)。
如果擁有強大的智能,,他們是否會做得更好,?(除了加快更大加速器的建造速度)
- 內(nèi)在復雜性
有些事物本質(zhì)上是不可預測或混沌的,即使是最強大的AI,,也無法比今天的人類或計算機更好地預測或理清它們,。
2019年10月9日,諾貝爾化學獎花落鋰電池領(lǐng)域,,三名研究鋰電池的先驅(qū)摘得殊榮,,吉野彰是三位獲獎者里年紀最輕的一位,。
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