第280章 末日（二）（2 / 2）
集体型超级智能，在某种意义上是你已经熟悉的概念：群体协作实际上会创造一个新的实体。从字面意义上看，多细胞生物、群居生物甚至蜂巢思维都是如此；从比喻意义上看，团队、俱乐部、部落、兽群、人群也都是。你和我都属於多个集体型超级智能，儘管在这个定义下都相当原始。而群体与文明本身，本质上就是大型问题解决实体。
因此这是一个非常宽泛的类別：从现有人类通过低带宽语言交流思想，到人们的大脑紧密连接，以至於更適合被视为某个更大大脑的半球或脑叶——从“三个臭皮匠”，到完整的蜂巢思维，甚至是融合程度更高、只有一个明確人格与身份的多细胞生物等价体。这也包含了网络计算机意识在某个临界质量突然觉醒的设想，比如所谓的“谷歌觉醒”。
这是大家熟悉的概念，不过在进入第三类之前，我想补充一个反向案例供大家思考。
我们都曾在自己或朋友身上发现：在不同的人或群体面前，会展现出不同的一面。这可能意味著这个人的身份带有一定的虚偽与偽装，但我指的是很多人在他人面前改变行为、甚至语气和举止的普遍现象。这种转变可能相当深刻，不只是表面细节，几乎接近轻度的多重人格障碍。
因此我能想像，一个升级后的单一智能体，可能会分裂出相当独立的部分，来处理不同的任务或互动——这是集体智能或並行处理的反向形式，但更偏向软体层面，有点像多任务处理、打开多个窗口，但区分度更高，就像计算机处理器兼任音频或视频编解码器，而不是用独立设备完成。
用谷歌的类比来说，我们常常预期人工智慧会从类似搜寻引擎、与海量用户频繁交互的系统中诞生。我能想像一个庞大的人工智慧，拥有大量定製化界面，適配特定的用户性格，甚至为每个用户提供独一无二的界面。
速度型超级智能让你思考更快，集体型超级智能让更多大脑参与解决问题，二者对解决问题都非常有帮助。但我们认为，存在一种智能，能以更优的方式处理某些问题——就像十个人可能要花数年甚至永远都想不出答案的问题，一个思路合適的人能轻鬆解决；或是一个人可能要花数年才能写出一本像样的书，而另一个人几周就能写出更优秀的作品。
这是一种模糊、不明確的智能类型，我们称之为**质量型智能**。我会用类比来解释：它本质上是软体层面的提升，部分原因是我本身对“天才”这个概念持怀疑態度。我认为人类的智力水平、天赋才能，主要取决於后天培养与专注度——从软体角度看，是经验、知识；从肌肉类比的角度看，你必须锻炼大脑，建立並维持所有神经连接。
关於人类智能，有多种相互竞爭的理论：加德纳的**多元智能理论**很受欢迎，將智能分为空间、语言、逻辑-数学、人际等类別；还有斯滕伯格的**三元智能理论**（成功智能），分为分析型、创造型、实践型；我们还有**流体智能**与**晶体智能**——流体智能指独立於知识的问题解决能力，晶体智能负责基於技能与经验的能力。此外还有至少十几种其他理论。
据我所知，该领域的专家並未认为其中任何一种理论是极具说服力的主流观点。我猜测，除了我们目前了解得还不够多之外，我们还需要警惕部分结论可能受到偏见影响：一方面，研究人员很可能有充分理由认为自己是高智商人群，进而產生偏见；另一方面，我们普遍希望“每个人都有自己的聪明之处”，这种心態也可以理解。
我不清楚这两种偏见对结论的影响有多大，希望微乎其微，但它们无疑会影响我们非专业人士的判断。因此在思考质量型智能时，我们要牢记：它可能全部或部分等同於更快的处理器、更多的处理器、更大的內存、更丰富的知识与经验，以及在过程中形成的更优方法或软体。
你可能会遇到一个超级计算机大脑，它能想出我们就算投入更多时间、更多人力也想不明白的问题，而它转过身解释原因时，我们会拍著额头恍然大悟：“原来这么简单”，然后也能復现同样的智能表现，只是速度更慢，或是需要更多人力。
又或者，我们普遍需要扩展所有记忆，才能同时思考更多事情。我们的多任务处理能力还算不错，但同时思考或跟踪的事情数量確实存在上限。从质量角度来看，能突破这一限制，或许是智能最大的单项提升。 ↑返回顶部↑
因此这是一个非常宽泛的类別：从现有人类通过低带宽语言交流思想，到人们的大脑紧密连接，以至於更適合被视为某个更大大脑的半球或脑叶——从“三个臭皮匠”，到完整的蜂巢思维，甚至是融合程度更高、只有一个明確人格与身份的多细胞生物等价体。这也包含了网络计算机意识在某个临界质量突然觉醒的设想，比如所谓的“谷歌觉醒”。
这是大家熟悉的概念，不过在进入第三类之前，我想补充一个反向案例供大家思考。
我们都曾在自己或朋友身上发现：在不同的人或群体面前，会展现出不同的一面。这可能意味著这个人的身份带有一定的虚偽与偽装，但我指的是很多人在他人面前改变行为、甚至语气和举止的普遍现象。这种转变可能相当深刻，不只是表面细节，几乎接近轻度的多重人格障碍。
因此我能想像，一个升级后的单一智能体，可能会分裂出相当独立的部分，来处理不同的任务或互动——这是集体智能或並行处理的反向形式，但更偏向软体层面，有点像多任务处理、打开多个窗口，但区分度更高，就像计算机处理器兼任音频或视频编解码器，而不是用独立设备完成。
用谷歌的类比来说，我们常常预期人工智慧会从类似搜寻引擎、与海量用户频繁交互的系统中诞生。我能想像一个庞大的人工智慧，拥有大量定製化界面，適配特定的用户性格，甚至为每个用户提供独一无二的界面。
速度型超级智能让你思考更快，集体型超级智能让更多大脑参与解决问题，二者对解决问题都非常有帮助。但我们认为，存在一种智能，能以更优的方式处理某些问题——就像十个人可能要花数年甚至永远都想不出答案的问题，一个思路合適的人能轻鬆解决；或是一个人可能要花数年才能写出一本像样的书，而另一个人几周就能写出更优秀的作品。
这是一种模糊、不明確的智能类型，我们称之为**质量型智能**。我会用类比来解释：它本质上是软体层面的提升，部分原因是我本身对“天才”这个概念持怀疑態度。我认为人类的智力水平、天赋才能，主要取决於后天培养与专注度——从软体角度看，是经验、知识；从肌肉类比的角度看，你必须锻炼大脑，建立並维持所有神经连接。
关於人类智能，有多种相互竞爭的理论：加德纳的**多元智能理论**很受欢迎，將智能分为空间、语言、逻辑-数学、人际等类別；还有斯滕伯格的**三元智能理论**（成功智能），分为分析型、创造型、实践型；我们还有**流体智能**与**晶体智能**——流体智能指独立於知识的问题解决能力，晶体智能负责基於技能与经验的能力。此外还有至少十几种其他理论。
据我所知，该领域的专家並未认为其中任何一种理论是极具说服力的主流观点。我猜测，除了我们目前了解得还不够多之外，我们还需要警惕部分结论可能受到偏见影响：一方面，研究人员很可能有充分理由认为自己是高智商人群，进而產生偏见；另一方面，我们普遍希望“每个人都有自己的聪明之处”，这种心態也可以理解。
我不清楚这两种偏见对结论的影响有多大，希望微乎其微，但它们无疑会影响我们非专业人士的判断。因此在思考质量型智能时，我们要牢记：它可能全部或部分等同於更快的处理器、更多的处理器、更大的內存、更丰富的知识与经验，以及在过程中形成的更优方法或软体。
你可能会遇到一个超级计算机大脑，它能想出我们就算投入更多时间、更多人力也想不明白的问题，而它转过身解释原因时，我们会拍著额头恍然大悟：“原来这么简单”，然后也能復现同样的智能表现，只是速度更慢，或是需要更多人力。
又或者，我们普遍需要扩展所有记忆，才能同时思考更多事情。我们的多任务处理能力还算不错，但同时思考或跟踪的事情数量確实存在上限。从质量角度来看，能突破这一限制，或许是智能最大的单项提升。 ↑返回顶部↑