AI 的时代,新科技和新技术如何推动跨学科的整合?

在当前AI的发展中,我们面临的一个主要挑战就是融合的问题,这实际上不仅是技术上的融合,还有更深层次的哲学层面的思考。

或许在中国这方面的讨论较少,但在西方哲学和神学的语境中,探讨万物的根本和不同学科之间的联系是非常普遍的。这种交叉学科的思维方式有助于我们从更基础的层面理解各种现象,并将不同的学科串联在一起。

基于这一点,当新科技和新技术出现时,跨学科的结合至关重要。是否存在一套统一的理论或方法来应对科技变革和人工智能(AI)带来的挑战?

随着各个行业和场景的不断变化,这方面的思考也在不断演进,许多观点甚至被推翻。例如,关于人脑结构是否可以用数字神经网络或GPT这样的Transformer结构来解释,虽然有一些人支持这一观点,但也有人提出反对意见。

在这个过程中,我有两个体验可以分享。首先,在AI领域,今年诺贝尔奖的颁发引发了一些有趣的讨论。化学奖还比较容易理解,因为它解决了具体的化学问题。然而,物理学奖颁给辛顿(Hinton)的原因让许多从事AI和物理学的人感到困惑,但这背后反映出了一些深刻的道理。我个人更倾向于与辛顿同年获得图灵奖的杨立昆的研究相关。他探讨了一个AI尚未解答的问题:人类在三岁之前是如何思考的?在没有语言能力的情况下,孩子是如何认识世界的?

例如,在图像识别的早期阶段,AI需要大量图像进行训练才能识别物体。而对于三岁的小孩,只需告诉他们"那是狗",他们便能迅速识别所有的狗。这种能力的来源仍然是一个未解之谜。杨立昆提出了一种模型,将图像、声音和文字等多种表达形式映射到一个隐空间,并从该空间出发完成下游任务。这个隐空间到底是什么?它可能是文本的嵌入,也可能是图像或视频的某种映射。通过大量数据和一些掩码训练出来的结果,展现了一个很有趣的思路,或许更接近通用人工智能(AGI)的本质。不过,目前的技术是否是实现这一目标的最快路径仍然未知。

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