今天小编分享的科学经验:希尔伯特旅馆里,住着AI的某种真相,欢迎阅读。
" 无穷 " 和 " 无穷 +1",哪个更大?
已经吸收了不知道多少数据的 AI 模型,和比他多学习一条数据的模型,哪个更智能?
想聊聊这个问题,出于一个偶然的机会。很早之前我在测试 ChatGPT 的时候,突然想问他个刁钻问题,于是就问它:" 希尔伯特旅馆悖论,对现实世界有什么影响?"
说实话,ChatGPT 答的驴唇不对马嘴,还硬拗出几点,有他一贯的特色。但其中一段回答值得琢磨。他答:" 希尔伯特旅馆对于计算机科学是有帮助的,因为当我们处理无限大的数据集时,希尔伯特旅馆可以作为我们思考方式。"
无限大的数据集,这东西显然不存在。但当大模型训练用的数据参数达到某种天文数字,当真人反馈机制成为常态,模型在使用过程中会接触难以估量的数据。这难道不是某种无限吗?
但人类能控制无限吗?
今天这个话题,其实更接近某种科幻讨论,或者一些关于 AI 未来的腦洞。可能大家读完之后也不清楚在说什么。但也无妨,我们就当一起舒展一下大腦,放松一下最近被 ChatGPT 弄得挺焦躁的心情。
一起去希尔伯特旅馆,度个假吧。
欢迎来到,悖论旅馆
这家旅馆坐落在名叫 " 数学 " 的热带风情度假胜地,有的人来了不想走,有的人一想到它就口干舌燥。
希尔伯特旅馆,其实是德国数学家大卫 · 希尔伯特在讨论无穷这个概念时,举的一个生动例子。它既是一个数学游戏,也经常跻身知名的若干悖论之一。
它的具体意思是说,假设一家旅馆有无穷个房间,但是都住满了。这时候又来了一位旅客要订房间,酒店主人就可以不慌不忙,让 1 号房间客人移到 2 号,2 好移 3 号……以此类推,反正房间数量是无穷的,这样新的旅客就可以住 1 号房间。
而这时,又来了一车旅客。酒店主人依旧如法炮制,让每个房间的客人都向后移动 N 个房间,最终把新来的客人安置进去。
以此类推,接下来会发生什么呢?假如新来了无穷个客人。那么酒店老板只需要让每位客人都移到单号房间。比如 2 号房间移到 3 号房间,3 号房间移到 5 号房间,把偶数房间都空出来,那么无穷个客人依旧可以住进去。
即使来了无穷多个旅行团,每个旅行团有无穷多位旅客,希尔伯特酒店依旧有办法,只需要把非 2n ( n ∈ N+ ) 号房间就都空出来就行了。
希尔伯特旅馆之所以是个悖论,因为它标明了这样一件事:无穷是无法比较的。
无穷 +1 等于无穷;无穷 +N 等于无穷,无穷加无穷,无穷乘无穷,那还是无穷,无穷是纹丝不动的,又是随时变化的,无穷是可以包含若干个无穷的。
总之,无穷是难以名状的。
无穷这玩意,会有点怪
听上去,希尔伯特旅馆悖论好像没啥用。其实不然,人类在很多领網域几乎都必然面对 " 无穷 " 这个问题,至少在理论推导和概念验证环节,面对无穷几乎是必然的。一个事物可以比另一个更无穷,但它们俩都还是无穷。这样的思路可以进行很多假设,也可以解释很多问题。
比如说,在物理学当中,希尔伯特旅馆悖论可以来解释量子物理学中的很多现象,其中最典型的就是量子场论中关于虚粒子的假设。关于虚粒子是否真实存在,抑或是一种纯粹的假设工具,这个问题有着非常多的争论,但它确实可以用来解释引力、光子、胶子等物理定义,进而为解释真空中的能量情况,分析宇宙辐射做出帮助。前提在于,我们需要用希尔伯特旅馆的思维,来理解存在于无穷中的虚粒子。
在计算机科学中,数据存储是个基本问题,而在设计数据结构的时候,就需要考虑如果有海量数据需要存储,结构上究竟如何调动能够保证效率最优,故障率最低。这时就需要假定数据集是无穷的,希尔伯特旅馆也就用上了。
无穷很怪,这个概念还经常被用在文学创作,尤其是科幻小说当中。科幻是对未来的推演,但如果某件事可以增长到无穷,它往往会出现反常识的状态。比如说永生不死的人,它可能首先就会失去对时间的概念,因为无穷的时间已经没有意义了,进而表现出完全失去人类的一切特征,毕竟人类的所思所为,都是在时间有限这个前提下驱动的。又比如瞬间移动,它会不会让空间失去意义,进而让人失去辨别空间的需求和能力,进而出现从来不想停留下来的人,而始终都在超高速移动的人,究竟还是人吗?
一件事如果逼近甚至抵达无穷,它就会超出控制,出现反常识,反逻辑的一面。这个逻辑,对于 AI 似乎也适用。
用这个逻辑,解释智能涌现
这几年伴随着预训练大模型的兴起,越来越多的人开始谈 " 智能涌现 "。一般来说,所谓 " 智能涌现 " 现象,是指当模型规模突破某个未知的界限后,就会突然涌现出惊人的智能。比如模型会表达出训练者预想不到的逻辑感、流畅性,甚至是人类称之为情商的东西。
事实上,智能涌现作为一个目标,并不是今天才有。早在上世纪 70 年代,专家机器人的理论构想就是在输入足够多的知识后,让计算机展现出一种无所不知,无所不晓的效果,从而帮助人类解决各种问题。只是碍于当时的算力与数据承载能力,最终这个设想无法落地。
而在今天云计算 + 大数据的组合下,更大规模的数据集可以应用到 AI 训练中,加上深度学习在算法上实现了更好的数据吸纳能力,才最终产出了 ChatGPT 为代表的智能涌现现象。
智能涌现到底是怎么实现的,这一点就像深度学习的黑箱性一样,始终没有特别合理的解释。但 " 智能涌现 " 这个词却不是 AI 专有的,这个词更早是一个生物学词汇,是用来描述蚂蚁、鱼群表现出的集体智能行为。一只蚂蚁挺傻的,一条鱼也不聪明,但当大量蚂蚁聚集到一起,所表现出的那种分工明确、体系森严、结构精巧的组织行动方式,简直让人叹为观止。是蚂蚁的大腦进化了吗?恐怕并不是,而是在蚂蚁聚集到一定规模后,突破了某种希尔伯特旅馆式的智能边界。
从这个角度看,大模型这条 AI 之路,或许终极目标并不是模仿人类。它不需要进化出直觉、情感、自由意识这些人类独有的东西。但它会积累无穷多的数据和知识,当我们无法观测和预估大模型里拥有多少知识,那么它就有无穷的知识。AI 模型就变成了一座类希尔伯特旅馆,它可以吞噬更多知识,吞噬更多无穷,最终可以表现出人类想要的智能,也可能表现出更多人类不想要,或者没准备好想要的东西。
或许我们改换个思路,最终的通用人工智能 AGI、强人工智能 Strong AI,可能内在机制并不类似于人类,而是更近乎蚂蚁,近乎鱼群,近乎希尔伯特旅馆。
我们总是讨论 AI 像不像人,能不能做人类所做的,人类有哪些独有能力,巴拉巴拉巴拉。这是因为我们不住在希尔伯特旅馆里,我们住在一个有限的世界,住在短暂的生命和易朽的躯壳里,住在一个绝大部分构成物是水的大腦里。但 AI 不是,它相比人类更加贴近无穷。他能通过图灵测试,他最终能做到一切。但我们并不知道为什么,因为 AI 并不想成为人,他只是刚好住在希尔伯特旅馆里。
" 智能涌现 " 或许是个征兆,它告诉我们,AI 的进化目标不是人类,而是《星际争霸》里的虫族。
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