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薛定諤的貓再現,超人工智能將帶給人類怎樣的未來

作者: 時間:2016-02-15 來源:鈦媒體 收藏
編者按:過去從來沒有人永生過,但是飛機發(fā)明之前也沒有人坐過飛機呀,人們還是不能預知未來。

  如果我現在跟你說你可以活到150歲,250歲,甚至會永生,你是不是覺得我在扯淡:“自古以來,所有人都是會死的。”我們正站在變革的邊緣,而這次變革將和人類的出現一般意義重大 Vernor Vinge

本文引用地址:http://2s4d.com/article/201602/286919.htm

  如果你站在這里,你會是什么感覺?

  超將如何導致人類滅絕或永生?





  看上去非常刺激吧?但是你要記住,當你真的站在時間的圖表中的時候,你是看不到曲線的右邊的,因為你是看不到未來的。所以你真實的感覺大概是這樣的:



  稀松平常。

  遙遠的未來,就在眼前

  想象一下坐時間機器回到1750年的地球,那個時代沒有電,暢通通訊基本靠吼,交通主要靠動物拉著跑。你在那個時代邀請了一個叫老王的人到2015年來玩,順便看看他對“未來”有什么感受。我們可能沒有辦法了解1750年的老王內心的感受:

  金屬鐵殼在寬敞的公路上飛馳,和太平洋另一頭的人聊天,看幾千公里外正在發(fā)生進行的體育比賽,觀看一場發(fā)生于半個世紀前的演唱會,從口袋里掏出一個黑色長方形工具把眼前發(fā)生的事情記錄下來,生成一個地圖然后地圖上有個藍點告訴你現在的位置,一邊看著地球另一邊的人的臉一邊聊天,以及其它各種各樣的黑科技。別忘了,你還沒跟他解釋互聯網、國際空間站、大型強子對撞機、核武器以及相對論。

  這時候的老王會是什么體驗?驚訝、震驚、腦洞大開這些詞都太溫順了,我覺得老王很可能直接被嚇尿了。

  但是,如果老王回到了1750年,然后覺得被嚇尿是個很囧的體驗,于是他也想把別人嚇尿來滿足一下自己,那會發(fā)生什么?于是老王也回到了250年前的1500年,邀請生活在1500年的小李去1750年玩一下。小李可能會被250年后的很多東西震驚,但是至少他不會被嚇尿。

  同樣是250來年的時間,1750和2015年的差別,比1500年和1750年的差別,要大得多了。1500年的小李可能能學到很多神奇的物理知識,可能會驚訝于歐洲的帝國主義旅程,甚至對于世界地圖的認知也會大大的改變,但是1500年的小李,看到1750年的交通、通訊等等,并不會被嚇尿。

  所以說,對于1750年的老王來說,要把人嚇尿,他需要回到更古老的過去——比如回到公元前12000年,第一次農業(yè)革命之前。那個時候還沒有城市,也還沒有文明。一個來自狩獵采集時代的人類,只是當時眾多物種中的一個罷了,來自那個時代的小趙看到1750年龐大的人類帝國,可以航行于海洋上的巨艦,居住在“室內”,無數的收藏品,神奇的知識和發(fā)現——他很有可能被嚇尿。

  小趙被嚇尿后如果也想做同樣的事情呢?如果他會到公元前24000年,找到那個時代的小錢,然后給他展示公元前12000年的生活會怎樣呢。小錢大概會覺得小趙是吃飽了沒事干——“這不跟我的生活差不多么,呵呵”。小趙如果要把人嚇尿,可能要回到十萬年前或者更久,然后用人類對火和語言的掌控來把對方嚇尿。

  所以,一個人去到未來,并且被嚇尿,他們需要滿足一個“嚇尿單位”。滿足嚇尿單位所需的年代間隔是不一樣的。在狩獵采集時代滿足一個嚇尿單位需要超過十萬年,而工業(yè)革命后一個嚇尿單位只要兩百多年就能滿足。

  未來學家Ray Kurzweil把這種人類的加速發(fā)展稱作加速回報定律(Law of Accelerating Returns)。之所以會發(fā)生這種規(guī)律,是因為一個更加發(fā)達的社會,能夠繼續(xù)發(fā)展的能力也更強,發(fā)展的速度也更快——這本就是更加發(fā)達的一個標準。19世紀的人們比15世紀的人們懂得多得多,所以19世紀的人發(fā)展起來的速度自然比15世紀的人更快。

  即使放到更小的時間規(guī)模上,這個定律依然有效。著名電影《回到未來》中,生活在1985年的主角回到了1955年。當主角回到1955年的時候,他被電視剛出現時的新穎、便宜的物價、沒人喜歡電吉他、俚語的不同而震驚。

  但是如果這部電影發(fā)生在2015年,回到30年前的主角的震驚要比這大得多。一個2000年左右出生的人,回到一個沒有個人電腦、互聯網、手機的1985年,會比從1985年回到1955年的主角看到更大的區(qū)別。

  這同樣是因為加速回報定律。1985年-2015年的平均發(fā)展速度,要比1955年-1985年的平均發(fā)展速度要快,因為1985年的世界比1955年的更發(fā)達,起點更高,所以過去30年的變化要大過之前30年的變化。



關鍵詞: 人工智能

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