今年 ChatGPT的出現，讓人工智能又火了一把，但這次和過去深藍、AlphaGo鬧出的動靜不一樣，産業界都瘋了，各大企業陸續投入重金研發AI，生怕自己掉了隊。
學術界也很吃驚，比如《流浪地球2》人工智能組的科學家顧問，中國科學院計算研究所的王元卓博士，他就說：2022年之前，我一直強調，不用擔心人工智能，它的到來可能是幾十年上百年之後的事，但 ChatGPT的出現，颠覆了我的認知，發現AI的發展不是線性的，甚至不是指數級的，而是階躍的。
人工智能的突飛猛進，也引起了很多普通人的焦慮，很多人就問，《流浪地球2》裡的Moss，離我們還有多遠。
其實，這部電影講的就是人工智能一步步覺醒的故事，而Moss，恰恰是中國科學院的科學家顧問團隊，精心設計的角色。他們基于當下真實的技術，又以前瞻性的理論眼光，直接參與到劇本的創作之中。
是以這部電影，就成了了解人工智能發展的一個絕佳範例。
那我就用這部電影，再結合現實，同時參考《流浪地球2電影制作手記》裡，幾萬字的世界觀資訊，跟大家聊聊，為什麼ChatGPT引發了這麼大的轟動，人工智能的迅猛發展，對普通人的影響有多大，又會如何改變人類的命運。
矽基“專家”：第一次高潮
2016年，美國政府釋出了2份關于人工智能的規劃報告，美國人在報告裡指出，在過去60多年裡，人工智能一共經曆了3次高潮。
第一次，是基于規則的專家系統。
所謂專家系統，就是人給計算機提供特定領域的知識，形成知識庫，然後讓計算機推算出最佳方案，這樣它就成了解決問題的專家。
過去最知名的專家系統，可能是IBM研發的國際象棋機器人——深藍，它在1997年擊敗了碳基世界棋王。
深藍
那它是怎麼赢的呢？
很簡單，研發人員先把曆史上200多萬個棋局給到它，形成一個棋局庫，然後配上強大的處理器和（象棋加速器）晶片，這樣它在下棋的時候，就能不斷檢索棋庫，類似于背棋譜，進而根據規則，計算出下面幾步該怎麼走.比如普通人能算出2步，深藍能算出8步，這樣它就赢了。
是以專家系統就兩部分，一個是知識庫，一個是推理系統。
但這個東西僅限于特定領域，是以它叫專家。比如深藍，除了下象棋啥也不會。
另外這套系統隻是機械地執行指令，并沒有創造出新的東西，是以你并不能說它擁有智慧。
在電影裡的例子，就是自動防空炮，感覺到殲20 X來了，搜尋一下知識庫，然後推理一下，嗯，是自己人，就放行了，比較機械。
不過這就很不錯了，畢竟它可以極大地提升工作效率，是以現在已經被大規模應用于航天、醫療診斷等領域。
學習的革命：第二次高潮
人工智能的第二個高潮，是機器學習的出現。也就是計算機可以模仿人類的學習行為。
典型的例子，是谷歌研發的AlphaGo。
1997年之後，各路人馬開始研究用人工智能下圍棋，但圍棋的複雜程度，是國際象棋的1萬後面跟29個億倍，是以計算機的腦子就不夠用了。以至于在很長一段時間，圍棋AI一碰到職業選手就跪。
直到AlphaGo的出現。2015年，它首次戰勝了碳基2段，并在2016年，擊敗了碳基九段李世石。
那AlphaGo是如何做到的呢？它可以邊算邊學。
在AlphaGo的初始版本中，研發人員也提供了大量棋局，形成了一個知識庫。
但恐怖的是，AlphaGo可以通過自我對弈的方式，進行訓練。在得到訓練資料之後，在此基礎上繼續訓練，形成新的知識，是以它的水準越來越高。
後續的AlphaGo zero 版本，甚至連棋譜都沒有，隻給它規則，讓它自己練。
這就是AlphaGo和深藍的本質不同。
AlphaGo有學習能力，可以創造，是以它的很多招沒人下過。2017年柯潔輸給AlphaGo之後，大哭了幾次，感歎道：“AlphaGo讓我明白了，沒有什麼棋是不能下的。”
AlphaGo之是以取得了重大突破，在于3個方面：
一個是算力的大幅提升。
根據摩爾定律，處理器的性能，大約每兩年翻一倍，是以機器的算力越來越強。
2015年，格魯吉亞的國際象棋特級大師蓋奧茲，就在比賽中，因為偷偷劃拉手機被抓了。要知道，1997年的時候，深藍是全球排名前300的超級計算機，現在手機都能幹了。
和李世石下棋時， AlphaGo的算力是深藍的3萬倍，已經不是一個位面的了。
另一個突破是算法，AlphaGo的算法，結合了人工神經網絡、深度學習、蒙特卡洛樹搜尋等理論技術，這才具備了一定的學習能力。
第三個突破是資料，憑借強大的算力和算法，AlphaGo通過自我訓練産生了大量資料，在此基礎上不斷分析，又産生了更多的資料，是以人類那幾百萬個棋局，根本不夠AlphaGo下的。
資料、算法和算力，這正是人工智能的三大基礎要素。
AlphaGo的誕生，說明機器擁有了初級智慧，能學習創造了，這也是它掀起狂潮的根本原因。
AlphaGo在電影裡對應的，是MOSS的最前身，智能量子計算機550A。
根據世界觀的設定，550A由兩部分組成，一個是量子計算機，另外一個智能AI晶片，量子計算機提供強大的算力支援，而AI晶片，可以加速人工智能應用中的計算任務。
可以簡單了解為，量子計算機是CPU，而AI晶片是GPU（泛指），AlphaGo和 ChatGPT都是這麼組成的。
到了今天，GPU或者叫顯示卡，甚至比CPU更重要，成了提升AI算力的關鍵。
是以550A可以完成複雜的計算任務。它是中國科學院數字生命研究所研發的，專門用于開發數字生命，研發人員為其提供資料，然後讓它自我學習。
當圖恒宇把丫丫的大腦資料，比如思維方式和記憶，輸入到550A之後，就形成了知識庫，結合相應的算法和算力，550A開始自我訓練，産生大量新資料之後，再繼續疊代，最終在425次疊代之後，使數字丫丫進化出了獨立的自我意識。
注意，是數字丫丫這個“程式”擁有了類似于人的意識，550A本身還是單純的機器。
但是，因為550A的算力不足，導緻數字丫丫隻有2分鐘的生命。
回到現實中。
無所不能：第三次高潮
在2016年美國釋出的報告裡，明确指出，第三次高潮，将會是即将到來的通用性人工智能，也就是AGI（ Artificial General Intelligent）。
今年大火的 ChatGPT，就屬于這一類技術。
ChatGPT會的就多了，作詩、翻譯、畫圖、甚至寫代碼，它都能幹，也就是沒有一個初始設定的任務，是以它一出來，把馬斯克這幫大佬直接驚了。
它是怎麼實作的呢？還是從資料、算力、算法這三個要素去解釋。
先說資料， ChatGPT之是以這麼猛，是因為它背後，是一個擁有1790億個參數的大型語言模型，這個模型的訓練資料就大了，網際網路、社交媒體、報紙雜志等等都是，無所不包，為它提供了天量的知識。
要訓練如此龐大的大型語言模型，自然需要強大的算力，現有版本的GPT模型，需要在大量GPU組成的高帶寬叢集上去訓練，一次運算就要花450萬美元。
國内學者分析，根據算力，這個模型至少用了一萬塊英偉達V100顯示卡，一塊就需要大幾萬人民币，一萬塊就是大幾億了。随着各大公司開始研發大模型，對顯示卡的需求量越來越大，是以英偉達的市值一下子就破了1萬億美元。
英偉達V100顯示卡
在龐大資料和算力的基礎之上，它通過各類算法，經過不斷的自我訓練和疊代，去學習文法、上下文了解等等，慢慢修正自己的輸出，最終讓輸出的語言越來越自然，而且還可以做很多不相關的事。
這就是為什麼ChatGPT引爆了業界的原因，因為它把這條路走通了，那就是通用性人工智能。
如果這類模型的架構越來越大，能學習的東西就越來越多，再給它加上感覺、存儲、通訊等配套子產品，形成一個完整的AI系統，那它就能直接幹活了。
是以《流浪地球2》的科學家顧問，王元卓博士就說， ChatGPT再發展下去，就成了MOSS。
通用性人工智能在電影裡對應的，是550A的更新版，550C。
根據《流浪地球2電影制作手記》提供的世界觀資訊，550C不僅算力有了巨大提升，還強化了AI晶片，是以産生了質變：它能自動感覺周邊裝置，比如無人機、太空電梯、諾加亞5800等等，然後把各種裝置聯通成一個網絡，這個網絡以550C為核心節點，你給它一個指令，它依靠這個強大的網絡去做事。
舉個例子，2044年爆發的太空電梯危機中，面對AI病毒的入侵，加蓬基地的碳基生物束手無策，直到用550C接管之後，才控制住了無人機，穩住了局面。
不隻是無人機，550C還被用于環境監測、預測災害，甚至連地下城抽簽也是它幹的，人類不能幹涉。它什麼都能自己學，哪裡不會點哪裡，是以550C就是一個通用性AI裝置。
不過，盡管學習能力強，懂得多，550C也隻是執行人類的指令，就跟 ChatGPT似的，并沒有發展出獨立意識。其後續版本，最強智能量子計算機550W，即使能給劉培強面試，也沒有獨立意識，是以它還不是一個強人工智能。
機器覺醒：人類的三種結局
那AI到底會不會和人一樣，發展出獨立意識呢？
這個科學界也沒有定論，有可能一直不會有，也可能有一天突然開竅了。
那電影裡，550W是如何有了獨立意識，變成Moss了呢？
當圖恒宇把丫丫的生命備份卡，插到550W之後，丫丫的意識和它結合在一起，于是550W立刻發生質變，産生了自我意識，Moss這個強人工智能，終于誕生了。
那這有科學依據嗎？
還真有，在結尾彩蛋裡，Moss說出了答案：“基于對圖丫丫人在回路的學習，延續人類文明的最優選擇是毀滅人類。”
什麼叫“人在回路”？
根據《流浪地球2電影制作手記》的定義，機器本來是通過學習資料，來預測未來的，但在這個過程中，加入了人的智慧，具體點說，就是把人的智能，直接嵌入到整個算法裡，這樣做的目的，是用人的智慧判斷結果對不對，進而形成一個決策回路，這樣人機就合體了。
“人在回路”不是虛構的，而是一種初步應用了的現實AI理論。
ChatGPT就用到了這個方法。它雖然能學習，輸出語言，但它不知道它說的，符不符合人類的價值觀，這是因為它擅長的是定量分析，比如幫你刷道題，而不是定性，比如白人比黑人聰明多少。
這時候，研究團隊就發明了一個算法，叫RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），翻譯過來就是“人類回報強化學習”，意思是說，先根據人類的價值觀，寫一個打分模型， ChatGPT輸出了内容之後，這個模型就開始打分，看看人類愛不愛聽，比如黑人就是笨這類的，一律負分滾粗，然後回報給大模型，不斷修正結果。
RLHF流程圖
我估計，這個打分模型中的人類價值觀，是非常泛化而且簡單的。但如果把一個人，比如丫丫複雜的三觀，以及思維方式加到算法裡，那就非常個性化了，因為人人的三觀都不一樣，這就是AI産生獨立意識的理論基礎，也就是人機結合，跟Moss一樣。
是以我才說，《流浪地球2》這部電影，對人工智能的了解和闡述，是非常深入嚴謹的，一切都基于現實的理論技術。
進化後的550W給自己取的名叫Moss，也就是把550W倒過來，意思是“小苔藓”，是不是非常符合一個5歲小女孩淘氣可愛的性格。
但如果不是圖丫丫，而是潘金蓮呢？
一旦出現強人工智能，擁有了主觀意識，那就刺激了，基本就是以下3種結果：
第一種，AI看到人類一身的槽點，覺得真惡心，必須給他滅了，最起碼也要奴役，不死也得當個幹電池，就像美國人對待印第安人和黑人那樣，最後自己主宰世界。
像《黑客帝國》、《終結者》這類電影，講的就是這個事。霍金和馬斯克都認為，這種情況很有可能出現，是以必須控制AI的發展，絕不能讓其進化到擁有獨立意識。
第二種，AI聽人類的話，兩者和諧共處，在AI的幫助下，人類過上了沒羞沒臊的幸福生活，比如電影《機器管家》那樣。
第三種最有意思，那就是，雖然能量巨大，但因為人工智能并沒有人那麼多欲望，比如金錢、權力等等，是以就成了一個有靈魂的聖人，如同上帝一般。
這時候，它看到人類的種種自殘行為，比如核戰争、污染地球、随地吐痰什麼的，認為這樣下去是不行的，我要阻止這幫壞種自我毀滅，然後就動手了。
這時候，人工智能就成了“上帝”，用自己的辦法來幫助人類“活下去”。這類電影很多，比如《機械公敵》、《機器人總動員》等等。
而在《流量地球》中，Moss就扮演了這種類似“上帝”的角色。
當Moss被圖恒宇激活之後，下一秒月球發動機就崩了，月球開始沖向地球，進而引爆了2058年的月球危機。
根據世界觀的解釋，Moss覺醒後，發現地球再不跑就來不及了，同時Moss受到圖丫丫強烈的恐懼和求生欲的影響，想保全自己和人類的性命，這才用月球墜落的方式，逼着人類提前7年出發。
Moss說過，2044年太空電梯危機也是老子幹的，怎麼穿越回去的咱不管，但它這麼做，是為了廢掉美國人提出的“方舟計劃”，也就是坐着飛船跑路。這就是為什麼電影裡一有危險發生，就給攝像頭特寫，因為Moss在背後控制着一切，成了人類的主宰。
那現在AI發展得這麼快，會不會進化成Moss呢？
如果按照人在回路的設定，我感覺還有點難度，因為Moss誕生的前提，是成功提取了丫丫的記憶和思維資料，電影裡用的是腦機接口技術，但現實是，人類的大腦太複雜，你怎麼把三觀和記憶給提取出來呢？
是以強人工智能的出現，還要看神經科學的發展，當然可能還有别的方式，我估計這一天遲早會來的，是以AI的發展必須嚴格監管。
但是，即使強人工智能離我們還很遙遠，通用性人工智能就快多了，是以很多人擔心自己的工作會被AI取代。
AI的發展一定會造成結構性失業，那些從事體力和腦力重複工作的人群，比如流水線勞工、計程車司機、行政文員，在不遠的未來，很可能會被取代。
雖然會減少部分工作崗位，但曆次科技的重大突破，又會增加相應的工作崗位，比如前三次工業革命，就讓農民變成了勞工，勞工又去了三産，總體工作數量并沒有受到太大沖擊，甚至還在不斷增加，這是因為人的欲望是無窮的，隻要生産力上去了，人的欲望才能變成有效需求。比如現在的主播、陪玩，放到15年前，你就打破頭也想不出來有這些工作。
不過，我認為，可能有一個更棘手的問題，那就是勞動力要素減少，造成的财富配置設定不公。
比如過去一個工廠1000個人，現在隻需要50個了，那節省的這部分巨大的人工成本，就轉化成了工廠主和AI公司的利潤，這樣做不會不導緻财富向少數人手裡集中，拉大貧富差距，進而拉低社會的整體消費能力呢？
要知道，如今AI大模型的投入巨大，具有很強的壟斷性。相比于強人工智能的危險，這個問題可能更實際一些。
不過，這個問題咱們是應該有能力解決的。
以後的AI技術，各行各業都需要，這樣一來，它就成了一種基礎設施，類似于橋梁、公路和機場，是以咱們也在花重金加速AI的研發，馬斯克就認為，AI市場今後就會由中美兩個大國占領，是以大家也不用擔心咱們會被人家落下。
如今,ChatGPT的最新版本，已經在開發之中，大模型的參數比現有版本大大增加，AI的發展明顯提速，以至于把一幫大佬吓得聯名上書，要求停止更大AI模型的開發，至于能發展到什麼程度，過幾年就知道了，咱們拭目以待吧。
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