1.3 奇點(diǎn)時刻到來

“奇點(diǎn)”這個術(shù)語是由數(shù)學(xué)家、科幻小說作家弗諾·文奇（Vernor Vinge）推廣開來的。1982年，他就開始討論“技術(shù)奇點(diǎn)”這個概念，在其科幻作品和學(xué)術(shù)思考中闡述了科技快速發(fā)展可能導(dǎo)致的質(zhì)變時刻。

在科技領(lǐng)域，特別是人工智能和未來學(xué)方面，奇點(diǎn)時刻是指科技（尤其是人工智能技術(shù)）發(fā)展達(dá)到一個臨界點(diǎn)，屆時機(jī)器智能將超越人類智能，之后科技會以人類難以理解和預(yù)測的速度發(fā)展，進(jìn)而使社會、經(jīng)濟(jì)、文化等發(fā)生全方位的巨大變革。例如，智能機(jī)器能夠快速自我進(jìn)化，自主創(chuàng)造新的科學(xué)理論、技術(shù)和藝術(shù)形式等。

從應(yīng)用者而不是人工智能算法專家的角度，根據(jù)格里克森（Glikson）和伍利（Woolley）在2020年提出的一個框架，人工智能可分為分析式人工智能、生成式人工智能及通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）。

分析式人工智能

分析式人工智能也被稱為決策式人工智能，指通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的條件概率分布，根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、判斷、預(yù)測，輔助用戶進(jìn)行決策，如用于推薦系統(tǒng)和風(fēng)控系統(tǒng)的輔助決策模型、用于自動駕駛和機(jī)器人的決策智能體等。其中，電商的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)是分析式人工智能在營銷場景中的典型應(yīng)用。

生成式人工智能

生成式人工智能并非簡單地分析已有數(shù)據(jù)，而是通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的聯(lián)合概率分布，對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納后演繹創(chuàng)造。它基于歷史進(jìn)行模仿式、縫合式創(chuàng)作，生成全新的內(nèi)容，同時也能解決判別問題。生成式人工智能有3項(xiàng)核心能力，分別是創(chuàng)造能力、推理能力、互動能力。

需要特別關(guān)注的是，基于互動能力，在融合創(chuàng)造能力和推理能力之后通過多模態(tài)/跨媒介的輸入輸出，生成式人工智能已經(jīng)涌現(xiàn)出和人類進(jìn)行高質(zhì)量交流的綜合能力。除了分析和判斷，生成式人工智能的核心能力是“創(chuàng)造”，即生成全新的內(nèi)容——通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)要素，生成全新的、原創(chuàng)的內(nèi)容或產(chǎn)品。生成式人工智能不僅能實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工智能的分析、判斷、決策功能，還能實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工智能力所不能及的創(chuàng)造功能。

通用人工智能

生成式人工智能并不能讓人類滿足，創(chuàng)新者更加期盼人工智能能夠達(dá)到甚至超越人類的水平。

通用人工智能指智能代理理解或?qū)W習(xí)人類所能完成的任何智力任務(wù)的能力。它是人工智能研究的主要目標(biāo)，也是科幻小說和未來研究中的常見話題。

通用人工智能主要專注于研制像人一樣思考、像人一樣處理多種事務(wù)、完成更復(fù)雜工作的機(jī)器。它具有理解文字、圖片、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容的能力，能通過聯(lián)網(wǎng)和插件整合更多外部應(yīng)用，可以勝任更復(fù)雜的任務(wù)。

通用人工智能也被稱為超級人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI）、強(qiáng)人工智能、完全人工智能或一般智能行動，強(qiáng)人工智能與弱人工智能（或狹義人工智能）形成了對比。因?yàn)槿跞斯ぶ悄懿痪邆洫?dú)立意識，其行為體現(xiàn)的是設(shè)計(jì)者的意愿，所以只能在人類設(shè)計(jì)的程序范圍內(nèi)決策，事情發(fā)展一旦超出了預(yù)設(shè)的程序范圍，弱人工智能就無法應(yīng)對。