在安永5年（1776），日本江戶時代畫家鳥山石燕畫了一部影響日本妖怪文化數百年的作品，叫《百鬼夜行圖》。裡面收錄了一些以超自然現象、民間傳說等等為靈感原型而創作的妖怪藝術，這是一部相當知名的作品。
但鮮為人知的是，3年後，他又畫了一幅續集，叫《今昔畫圖續百鬼》。 在這副續集裡，有一個妖怪，被稱作“覺”（さとり），這個續集和前作有一處不同，就是在續集裡每個妖怪都有一段描述。
這個像猿人一樣的妖怪覺,有一個在當時看來隻存在于傳說裡的能力--讀心術。 在這幅畫的左上角寫着：“覺，出生在美濃深山（織田信長老家？），被稱為山人，體黑毛長，擅人言，常模仿人類行為取樂，且擅長洞悉人心，可感覺來自人類的惡意”。“覺”這隻妖怪最大的特點就是 讀心，是人類長久以來就幻想擁有的能力，人并不擅長像看書一樣看透人心，是以容易被欺騙，容易被誤導。
但鳥山石燕怎麼也想不到，僅僅247年後，人類就造出了相似的産物，一種類人的智能，擅長人類的語言，洞悉人心。
最近兩周，當我發現《自然神經科學》裡的一篇論文描述了：怎樣用GPT來被動閱讀人類的想法的，我才逐漸意識到，似乎這種能力已經離我們很近。
而人工智能也已經開始向更誇張的方向發展。在22年11月，有一篇叫《Seeing beyond the brain》的論文提出了一種方法來轉換大腦信号，變成圖像。（論文連結：https://arxiv.org/abs/2211.06956）
說簡單點，當我們注視一張圖檔的時候，就會形成一種視覺刺激，這種刺激會産生複雜的大腦反應，按道理講，人類是絕對無法觀察到這些腦部活動的，因為我們沒有可以透視的眼睛。 但人類擅長創造和發明，這些年，核磁共振技術的成熟衍生出了另一個細分技術，叫功能磁共振成像（FMRI）。
而這個技術，恰巧專精一個領域，大腦。 它厲害的地方不僅僅在于它能觀察人的思維活動，最重要的是它能實時跟蹤，記錄腦信号的改變。FMRI在悄然間為讀心打開了一扇窗， 但想要做到讀心還沒這麼簡單。準确來說，還需要克服兩個大問題。
1：怎麼解碼那些被記錄下來的大腦信号。
2：怎麼生成圖像。
當時整個概念還不夠成熟，更深的是理論層面的探讨，解碼後生成出來的圖像效果一言難盡，雖然偶爾有對味的，但更多的是把大象識别成狗，把狗識别成熊這類錯誤。
不過這篇論文釋出後不久，時間就來到了神奇的2023年。在這一年，AI技術井噴式的爆發輻射到了各行各業，一眨眼，從上次講那封叫停AI的公開信到現在已經過去了2個月，在這兩個月裡，從國家政府的介入到行業間的明争暗鬥，到各大公司批量裁員，失業，焦慮，各種情緒充斥着我們的生活，我們的社會正在被極快的重塑。
整個行業的疊代速度太快，以至于形成了某種程度上的視覺暫留，（就像電風扇轉速太快時，我們反而覺得它慢）讓我們忽略了它的快， 這是一種即使我們反應速度再快，也沒法跟上它本身變化速度發展。
而AI生成式應用的井噴同時觸發了FMRI技術疊代的開關，不到一年的時間，這個團隊又發表了一篇論文，名為從大腦活動中重建視訊，而伴随着這篇論文的是一個落地的網站，和他們試驗後超高準确度的視訊成像。
這一次，被測者不再是看一張靜态的圖檔，而是一段動态的視訊，AI能通過檢測，生成他人腦海裡所呈現的畫面，從測試樣本結果來看，這次的準确率遠遠高于幾個月前的圖檔測試。 短短幾個月，從漏洞百出的腦成像，到高準度的顱内影像映射， 人類頭一次真正實作了那個長久以來如神話般的能力，一窺别人腦海裡想法。
這些曾經遙遠的技術不禁讓人思考，如果人類在這200多年内就有能力複刻出曾被視為傳說的概念，那我們的科技在什麼水準線上，而AI又會向哪個方向繼續發展下去。要宏觀的定義整個人類科技和AI水準絕對不是一件簡單的事，在做這個視訊的時候我也完全沒有頭緒，
但我想起了另一個相似的概念，卡爾達肖夫指數。這是1964年蘇聯天體實體學卡爾達肖夫在一次會議上拿出的一篇名為《地外文明的資訊傳輸》的論文，也是人類第一次以行星文明為機關，審視科技水準的發展程度，簡單來說，就是假如宇宙中有其他進階文明的存在，那麼地球現有文明和它們相比大概在什麼階段。這個理論是基于一種文明所能使用的能量大小來衡量科技的水準。
在當時，卡爾達肖夫設定了宇宙的3級文明(論文219頁），而人類文明隻達到0.728級，距離一級文明還有1-200年的差距，而想要達到二級文明，達到利用整個太陽系所有能源的階段，甚至還需要上千至上萬年。
卡爾達肖夫指數的能源消耗估計三種類型文明的定義
這個理論在1964年的背景下顯得那麼遙遠，和人類毫無關聯，但在這個理論提出後不到100年的時間裡，我們似乎繞開了強行堆能源的方法，找到了一條捷徑，靠另一種比人類更智能的科技來曲線超車，跳脫出了這個理論之外，而我所說的這項技術，就是AI。
當我在尋找卡爾達肖夫指數裡的三級文明和AI發展路線的相似處時，發現了一篇來自6年前，2017年的論文，這是一篇早在當時就類比了卡爾達肖夫等級和AI發展路徑的文章，就像59年前卡爾達肖夫提出他的理論一樣，這篇文章也從宏觀的角度審視着AI的發展。
如果AI的發展必須經曆幾個階段，那會是哪些階段，這些階段需要什麼條件達成，我們現在處于什麼階段，這些問題迅速擠進了我的腦袋裡。
快速的過了一遍後我找到了一些答案...
在論文裡，AI被劃分為4個等級。
第0級被稱為弱人工智能，也叫狹義人工智能，這個階段的人工智能包含我們手機裡的語音識别、搜尋引擎、機器寫的新聞等等較為單調的智能。這一階段也是最接近我們的階段，0級存在的目的就是來衡量我們已經曆和研發出的技術，基于2017年的整體行業現狀給出的标準量尺。
下一個階段是1級人工智能，叫做增強型狹義人工智能，這一層級的特點是人工智能表現出的能力開始接近人類。要達到這一層需要突破幾個重要的技術瓶頸，判斷AI是否達到了這一階段有3個重要的名額。
比如我們開始無法分辨和自己對話的是真人還是AI加持的聊天機器人；還有L4級的自動駕駛汽車， 自動駕駛總共分為6級，L0-L5，也就是說，要達到1級人工智能，需要達到L4級的自動駕駛，俗稱高度自動化駕駛，這個階段的自動駕駛功能已經可以完全接管所有的駕駛操作，駕駛員不需要把注意力放在駕駛操作上，甚至可以做其他與駕駛無關的行為，目前我們隻能實作既定路段的L4級自動駕駛，離普及還需要一段時間；除了剛提的這兩個名額，一級人工智能還有一個重要名額，就是仿生的機器人，具有模仿生物移動能力和簡單行為的機器人，比如這幾年的賽博産物“機器狗”還有特斯拉正在研發的仿真機器人。
從今天往回看，很明顯，我們用了6年的時間已經接近1級人工智能，但要說完全達到1級還為時尚早，很多技術還不成熟。而圖表裡預測的18年之後開始走向1級人工智能似乎也對應着OpenAI的啟程，但從1級之後的時間線就斷了，作者沒有給出從1級到2級所需要的時間範圍，隻留下了3個問号。
而在這條時間線上，1級也不是直達2級，在到2級人工智能之前，還出現了兩個不在等級制度内的節點。這兩個節點分别叫狹義人工智能叢集和狹義人工智能超叢集。就像它們的名字一樣，叢集的概念就是把單一功能的狹義人工智能聚在一起，把這些看似普通的AI聯系在一起， 放入更強的程式設計叢集裡。這一階段可能會産生意想不到的結果，極大可能幫人類突破現有的科學瓶頸，比如完成自動駕駛4-5級的跨越，但同時面臨着極大不可控風險，比如AI的失控。當進入超叢集階段之後，才能看見2級人工智能的大門。
之是以說才能看見大門，而不是直接進入2級，是因為裡面存在一個重要問題，就是鑒于當下的科技，尚且無法确認，能不能真正意義上進入2級人工智能。 因為這一層級的重要名額之一，就是“意識”。
2級人工智能有一個屬于自己的名字，叫通用人工智能（AGI）。
這個階段的人工智能可以完全模仿人類的所有能力，包括規劃、記憶、分析和五感，甚至可能延展出更多感官系統。
但這一層有一個BUG， 就是“意識”。 一些人覺得，隻有AI擁有了自我意識才能真正稱為AGI（通用人工智能），但意識的定義卻很模糊。在自然界裡，其他生物也是這個星球組成的重要一部分，那它們是否真正存在自我意識？除了對天氣和季節的基本本能反應之外，它們是否認識到時間的流逝？是否認識到自己是有獨立行動能力的有機體？
人們日複一日的質疑着這些問題，但答案最終不取決于我們，而是物種本身。不過有一點可以确定，就是無論它們是否有自我意識，它們都是各自生态中的核心參與者。是以無論AI最終産生了怎樣的意識，即便它所産生的意識我們都無法了解，它終究會在整個人類社會甚至整個自然界裡扮演屬于它的角色。也是以此為前提，學者們最終認為，無論是出現怎樣的機器意識，通用人工智能AGI，終将被實作。
2017年，6年前。 讓我們回到今天，在GPT 4的出現後，微軟就連夜發表了這篇名為《通用人工智能的火花》的論文，我在之前的視訊裡也有提過，因為大語言模型神經網絡層發生的一些異變導緻很多AI方面的學者開始擔心通用人工智能可能會在不經意間産生。 僅僅6年，2190天，5萬多個小時，人類就看見了若隐若現的AGI大門。 可怕的不僅是科技進步的速度，而是其中得不确定性，因為真正意義上的AGI會在什麼時候出現，以怎樣的方式出現，尚且沒人可以判斷。
雖然學界不能判斷它什麼時候來，但卻很清楚，它誕生後會發生什麼。因為2級還不是人工智能的最終歸宿，還有最後一級人工智能，3級人工智能，Artificial super intelligent （ASI） 超級智能。
這個階段的AI能力遠超人類，并且能夠不斷自我完善，自我感覺和自我重新程式設計，它的智商也将高到無法估量，所能創造的事物遠超人類的了解範疇。
不同于卡爾達肖夫指數，每個層級間跨越也許需要上千乃至上萬年，AI從2級到3級也許隻需要一瞬。
在圖表裡，AGI到ASI之間被标記了出來，注明了這個階段可能會加速實作。 從2級到3級的跨越可能比任何階段都要快。鑒于谷歌OpenAI，Github等等巨頭都在訓練AI進行自我程式設計，并且随着谷歌推出“ AutoML” 後，這幾年機器程式設計的表現越來越好。AGI誕生後注定可以識别自身弱點，快速循環疊代，最終形成一個在智力和能力上遠遠優于人類的天才人工智能，推翻我們現有的認知，進入下一個文明階段。
6月初，我去各地參加了一些AI的活動和講座，強化一下自己，在上海機場登機的路上，我發現報紙上1/2的版面都被AI相關的新聞霸占，我已經記不起上一次報紙上被某一類新聞霸屏是什麼時候的事了。2023年，我早就習慣了快節奏的生活，但很明顯不僅隻有我适應了快，看了看手機，聽了老黃的一番演講，我發現摩爾定律也在這個月加速打破了曾經的規律，硬體的進化速度也是史無前例的快。（https://www.youtube.com/watch?v=L6rJA0z2Kag&list=WL&index=21&t=329s）0:15
人類科技發展的速度注定會逐漸加速，智能會越來越像人，甚至給我一種錯覺，之後的每一天都會像人類在見證矽基生命的進化。