A Brief History of Intelligence
2024/10/15 上午11:46
推薦最近讀過的最棒的一本書《A Brief History of Intelligence》，作者Max Bennett不是學者和生物學專家，而是一位創業者和AI專家，他聯合創辦了估值過十億美金的AI公司Bluecore。
這本「智慧簡史」我認為可以和Yuval Harari 的《人類大歷史》比肩，從地球生物視角縱覽了智慧的演化，全書建立一個描述生物大腦進化的新框架，作者稱其為「五次突破」，這對現在AI與具身智慧的研究有巨大的參考價值。
大腦誕生之前
在早期單核細胞之後，經過十幾億年的演化，地球的生物分成兩大陣營：
搞光合作用的和搞有氧呼吸的。
光合作用沒有競爭，但有氧呼吸更耗能，得吃掉別的生物，所以它們的身體有三個基礎裝置，裝食物的胃，控制動作的肌肉以及形成判斷的「神經元」。
6億多年前，大自然選擇進化出了靠電位開關和頻率來傳遞生物信號的機制，這個模式到現在都沒有變化，一切高級智慧都得靠的「神經元」。
第一次突破：轉向與線蟲
5.5億年前大自然演化出了第一款兩側對稱動物「線蟲」，我們都是它的後代。這種對稱身體結構將導航決策簡化為轉向或不轉向兩種選擇。為了適應這種變化，神經網路也隨之整合成為最初的大腦，線蟲不到一千個神經元的腦子能夠判斷環境的好壞，可以根據身體信號做權衡，餓了更願意去冒險以及讓這種信號強度持續一段時間的原始情緒能力。最後，線蟲可以通過「聯繫學習」(Associative Learning)來調整對刺激的效價判斷，例如在某個地方多次遇到捕食者，它們就會學會避開那個地方。
第二次突破：強化學習與脊椎動物
大約5億年前，一個古老的雙側對稱動物譜系進化出了脊椎、眼睛、鰓和心臟，成為了最早的脊椎動物，它們與現代魚類最為相似。它們的大腦形成了所有現代脊椎動物大腦的模板：皮質負責識別模式和構建空間地圖，基底神經節則負責通過試錯來學習。而這兩者都建立在更古老的效價機制之上，這些機制位於腦下丘中。這些變化帶來了我們熟悉的心智和情感特徵：時間感知、好奇、恐懼、興奮、失望和解脫。
模式識別(Pattern Recognition)讓魚類可以學會識別並記住捕食者的形狀和氣味，而強化學習(Reinforcement Learning)能夠將自己的行為與獎懲聯繫起來，並作出相應地調整。用AI領域的術語來說，這就是「無模型強化學習」的突破，最大的啓發可能是強化學習和好奇心。試錯是比模仿更基礎的學習能力，好奇心不是個可有可無的情緒，而是生存發展的關鍵戰略。
第三次突破：模擬與哺乳動物
大約在1億年前，一種體型只有四英吋長的遠古哺乳動物的祖先，其大腦皮質的某些區域進化成了現代新皮質(neocortex)，它了動物在內部模擬現實的能力，可以實際做出行動之前，先在「腦海」中預演，並讓基底神經節學習應該如何應對，我們現在稱之為「通過想像來學習」。
這些動物也因此發展出了計劃的能力，能夠重新體驗過去的事件(情景記憶)，並思考如果當初做出不同的選擇會怎樣(反事實學習)。之後，運動皮質的進化使得動物不僅能夠規劃整體的行動路線，還能規劃具體的肢體動作，賦予了這些哺乳動物無與倫比的精細運動技能。
模擬和計劃(Simulation and Planning)讓哺乳動物與只能對當前刺激做出反應的動物不同，它們能夠在採取行動之前，先在腦海中模擬不同的行動方案，並預測其可能的後果。這種能力使得哺乳動物能夠更有效地解決問題和實現目標。我們常說的快思考(系統1)，是強化學習帶來的本能反應，由基底神經節自動選擇；而慢思考(系統2)是前額葉皮質感覺到了衝突，先暫停自動反應，發起模擬再做選擇。我們所有的意圖、目標、人生的意義，都是前額葉皮質想像出來的，而正是這些想像在指導我們的行動。
第四次突破：心智化與靈長動物
大約在1000~3000萬年前，早期靈長類動物進化出了新的新皮質區域，對舊的哺乳動物新皮質區域的建了一個模型。這意味著靈長類動物不僅能夠模擬行為和刺激(就像早期的哺乳動物一樣)，還能夠模擬自身擁有不同意圖和知識的心理狀態，隨後還可以利用這種模型來預測自身未來的需求，理解其他個體的意圖與知識，並通過觀察來學習技能。
能把自己當做「他者」，從高處旁觀的能力，就是心理學家和哲學家說的「元認知」，這是一種學會模擬他人的所要、所知、所想的能力，叫做「心智理論」。能跳出自我觀察自我，開始關心誰是敵人，誰是朋友之後，靈長類動物社交變得複雜，它們能夠理解他者的意圖和知識，並利用這些信息來建立聯盟、競爭資源和提升自身的社會地位，這就是原始的「政治頭腦」。
第五次突破：語言與智人
大約在20~30萬年前，語言的出現將我們內在的模擬連接起來，使思想能夠跨越代際進行積累和傳承。但語言的出現並非源於全新的大腦結構，而是建立在靈長類動物已有的心智化能力基礎之上，並通過一套由基因決定的學習程序來實現的。這種學習程序包括了原始的對話、共同注意和提問，這些行為模式在人類嬰兒時期就已出現，並為語言的習得奠定了基礎。
語言賦予了我們用符號代表物體、概念和想法的能力，使我們能夠進行抽象思維和推理，還有自我意識和反思(Self-Awareness and Reflection)；語言讓知識不再局限於個體的經驗，而是可以跨越時間和空間進行傳遞和積累，促進了複雜的社會合作。語言將我們與其他所有動物區分開來，並開啓了人類文化、科技和文明的新紀元，此處正好銜接《人類大歷史》。
我們正處於第六次突破的黎明，從語言開始「智慧進化」就不再依賴新的大腦結構，個體通過語言形成的知識快速提升了智能；現在大語言模型幾乎壓縮了人類資訊網路上的全部知識，而且它們還在深入學習人類的全部經驗和技能。在可控的情況下，AI會成為我們大腦的新的數字皮層，幫助我們完成進化；但AI也能形成新的物質和資訊網路，拋下我們獨自演化。
推薦Yuval Harari的新書《Nexus》還有Ray Kurzweil經典著作《The Singularity Is Nearer》的新版，人類與AI融合的未來會有更深刻的討論。
本文轉載自「indigo」 發表於20240920
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