在这个博客系列中，我们将尝试通过与最先进的大型语言模型（LLMs）进行对话，如OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude，来探索人工智能（AI）的基础问题。我们的目标是从数学和自然科学的角度审视AI的基础问题。
人工智能的立场与图灵的观点
在开始之前，让我们先明确我对AI的立场。我将以图灵在其开创性论文《计算机器与智能》中的一段话作为起点：“原始的问题，‘机器能思考吗？’我认为这个问题太无意义，不值得讨论。尽管如此，我相信到了世纪末，词汇的使用和一般受过教育的观点将发生如此大的变化，以至于人们可以谈论机器思考而不会期待被反驳。我进一步相信，隐藏这些信念没有用。流行的观点认为科学家从一个已经确立的事实不可阻挡地走向另一个已经确立的事实，从未受到任何未经证实的猜想的影响，这是完全错误的。只要明确哪些是已经证明的事实，哪些是猜想，就不会造成伤害。猜想非常重要，因为它们提示了有用的研究方向。”
我对AI的立场很好地被图灵的断言所概括，即“机器能思考吗？”这个问题是无意义的。人们可能会好奇，那么为什么讨论这个话题是有意义或必要的。这与我认为图灵的第一个预测不幸地实现有关：今天，机器或算法匹配甚至超越人类认知和心智能力的可能性已在学术界、工业界和政治界被广泛接受。
尽管我同意图灵的观点，他的观点使自己远离了科学从一个已经确立的事实整齐地走向另一个已经确立的事实的理想化观念，但我相信图灵强调的证明事实和猜想之间的区别在当前关于AI的讨论中几乎完全被放弃了，包括在学术研究中，这带来了许多有害的后果。如果我们相信AI的支持者，我们才刚刚开始！
在这里，我必须强调，我指的不是当前或未来由被市场为AI的算法或技术造成的伤害，而是由于对智能机器的可行性——甚至是迫近性——的误导性乐观和故意误导性声明造成的伤害。这些包括资源的错配，包括人力和注意力，以及经济和金融风险，如AI相关公司股价膨胀所带来的风险。
不可否认，图灵75年前提出的观点非常有用——特别是在激励后来的几代科学家和工程师追求更加雄心勃勃的目标方面。然而，历史表明许多有用的猜想被证明是错误的。一旦被证伪，根据定义，它们就不再是猜想——作为一个伟大的数学家，图灵无疑会同意这一点。
如今，图灵的思想实验——机器在短暂的日常对话中冒充人类——常常被讨论在最大化的背景下。人们想象机器在所有认知和心智方面与人类相匹配，甚至有人主张机器很快就会超越人类智能，使所有人类智力活动变得过时。
尽管有诱惑去嘲笑该领域普遍的非理性，我将尽我所能保持讨论在理性论证的范围内。在这里，我还应该强调，我明确区分旨在为明确定义的科学或工程问题开发计算方法的研究——如蛋白质折叠或语音识别，这些也经常被称为AI——和声称开发具有类似人类智能的算法的研究。在我看来，前者构成了完全值得尊敬和高度有用的科学工作，而它与后者的联系，如果有的话，有一种诋毁效果。
最后，使用LLMs进行此类讨论的讽刺意味并没有逃过我。然而，我相信这增加了一个有趣的转折，并有助于保持讨论的理性和文明。当然，讨论的一部分是由算法生成的，这一事实不应该被视为提供额外的可信度或客观性。特别是考虑到在实践中，LLMs可以很容易地被操纵以产生分歧甚至矛盾的输出。不用说，我并不总是同意LLMs的输出，但纠正每一个不准确之处会使这个练习变得不切实际。因此，除非它们直接影响正在讨论的主要论点，否则我不会解决不准确之处。
总的来说，我认为当前的LLMs在总结已知的论点和反论点方面做得相当好。然而，它们的输出有时可能过于详尽和冗长，在这种情况下，我试图引导讨论，使其保持在主题上。
人工智能的基础问题
1. 人工智能的定义和范围
人工智能是一个广泛的领域，涵盖了从简单的自动化任务到复杂的决策和学习算法的各种技术和应用。在最基本的层面上，AI可以被定义为使计算机执行通常需要人类智能的任务的能力。这包括但不限于语言理解、视觉识别、决策制定和预测分析。
2. 机器学习与深度学习
机器学习（ML）是AI的一个子集，它侧重于开发算法，使计算机能够从数据中学习和做出预测或决策，而不需要明确编程。深度学习（DL）是ML的一个子领域，它使用类似于人脑结构的神经网络来模拟人类学习过程。
3. 人工智能的局限性
尽管AI取得了显著进展，但它仍然面临重大挑战和局限性。例如，当前的AI系统通常缺乏常识推理能力，难以处理模糊或不完整的信息，并可能在面对未见过的情况时表现不佳。
4. 人工智能的伦理和社会影响
随着AI技术的发展，它们对社会和伦理的影响也日益受到关注。这包括对就业的影响、隐私问题、算法偏见和歧视，以及对决策过程的透明度和可解释性的需求。
5. 人工智能的未来方向
AI的未来方向包括提高算法的可解释性、开发更强大的学习算法、探索新的计算模型，以及确保AI技术的负责任和公平使用。
通过与LLMs的对话，我们可以更深入地理解AI的基础问题，并探索这个领域的未来方向。尽管存在挑战和争议，但AI的发展无疑将继续塑造我们的世界，并对我们的生活方式产生深远影响。通过理性和基于证据的讨论，我们可以确保AI技术的发展能够造福人类，同时避免潜在的风险和危害。