傅渥成的知乎Live:沙堆模型——临界与智能
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Live 简介
傅渥成,物理学博士毕业,「知乎盐 Club 2014」荣誉会员。主要研究方向为统计物理及其在生命科学问题中的应用,关注复杂系统等领域的最新进展,曾作为中国博士生代表参加在德国林岛举办的「诺贝尔奖获得者大会」。 近年来,随着人工智能技术的发展,我们每个人都时不时会思考关于「智能」有关的许多问题。很多学者对当前大量「人工智能」系统提出了一个重要的批评,即:这些系统并不智能,它们只是被设计来解决少数特定的问题,而并不像人类的大脑一样具备灵活处理各种复杂问题的能力。生物的智能系统(如大脑、群体智能等)常常可以在不同的情况下,用很少的代价就改变系统的工作状态,使得面对各种环境,系统仍然保持灵活可变。 怎样刻画智能系统的这种「灵活性」?直观地看,如果一个系统足够「智能」,那么它应该可以保持在某一种非常特殊的中间状态,使得系统可以轻松地切换到各种不同的稳定工作状态。这样的一种性质即对应于物理学中的「临界性」,它反映了某种「稳定性」和「可塑性」的平衡。更有趣的是,有一些特殊的物理系统看起来可以自发地保持在这样的临界点附近,就像是自动地达到了某种最「智能」的状态一样。 「沙堆模型」就是描述这些现象的最简单的模型。在本次 Live 中,我将从最简单的「沙堆模型」出发,介绍在自然界(地震、森林火灾…)和生命系统(集体行为、大脑…)中广泛存在的临界现象,并探讨「临界」与通用人工智能(Artificial General Intelligence)之间的关系。
本次 Live 主要包括以下问题:
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怎样描述智能系统「保持灵活可变,适应不同的环境」的性质?
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地震、森林火灾、集体行为以及大脑的放电情况等到底存在着怎样的共同性,怎样对这些现象中的「临界性」进行刻画?
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临界的系统(例如大脑)是怎样组织而形成的?这种临界是怎么维持的?
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大脑的临界性可以为我们设计人工智能的系统提供一些怎样的启示?
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本文编辑:澈水清泉
集智著作:《走近2050:注意力、互联网与人工智能》
随着人工智能程序AlphaGo以4:1的大比分战胜人类围棋世界冠军李世石,机器将征服人类的担忧正在甚嚣尘上。《走近2050:注意力、互联网与人工智能》则为我们描绘了一幅人机和谐共生、协同演化的全新场景。在看得见的未来,人类将越来越多地沉浸于五花八门的虚拟世界以获取各式体验,与此同时,我们将心甘情愿地将自己的注意力源源不断地输入给机器世界以促使它们进化。
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