每天都有发现：超级智能到底是什么样子的？

快速阅读: 据《福布斯》最新报道，科学家探讨人工智能在基因工程和药物设计中的应用，认为AI能大幅提升科研效率，改变人类角色。未来，超级智能或瞬间实现重大科学突破，人类需思考与AI共存的新模式。

科学研究：人工智能助力基因工程与药物设计

随着我们逐步迈向某种临界点，“超级智能”这一概念频繁出现在人们的讨论中。这个词很容易被提及，但究竟超级智能是什么模样？为解答这一问题，我采访了一组物理学家和建造者，他们探讨了当前哪些努力正推动着超级智能的到来。以下是他们的主要观点。

### 科学的超能力
科技世界中最具雄心的想法之一便是重新定义科学探索的过程。杰弗里·冯·马尔茨汉是先锋旗公司团队的一员，他参与了一个名为“莉拉科学项目”的计划，旨在开发“自主科学系统项目”。正如他所说，这一系统将使人工智能接管科学发现的每一步骤。
“（它）能够调用工具，模拟世界如何运行，提出绝妙的假设，自主设计决定性的实验，并在现实中验证这些假设。”他补充道。

冯·马尔茨汉强调，即使仅具备人类水平的智能，自主系统的结合仍能在材料科学、化学和生命科学等领域发挥巨大作用。他认为，这将显著提升科研效率，因为科学探索中固有的人类局限性将被克服。“我们的身体和大脑并不特别擅长科学研究，尤其是在理解原子层面的世界时，”他说道，“而数学同样如此。尽管我们已经尽力在生命科学、化学和材料等领域理解这些复杂现象，但我们的大脑实在难以应对复杂的模式匹配。然而，机器在这方面则表现得更为出色，这对每个技术领域都有着惊人的意义。”

### 数学上的超级智能
超级智能的另一重要特性在于其在数学领域的卓越表现，尤其是以更直观、抽象的方式进行推理。卡琳娜·洪，Axiom公司首席执行官兼一家专注于量化超级智能的“登月计划”负责人，指出，当前的大型语言模型虽然在模式匹配上有所突破，但在证明方面却表现不佳。
“尽管这些模型在训练中有诸多亮点，但在数学证明任务中表现却不尽如人意。”她解释说，“它们可以给出正确的数值答案，例如在美国邀请数学考试中得分高达96%。但一旦要求它们展示证明过程，分数便骤降至5%。原因在于训练方式。我们在Axiom的目标是使用编程语言训练机器，使其能够以正式语言表达证明，从而让人类能够信任这些结果，让世界充满数学的魅力。”

### 技术系统的演变
里卡多·萨巴蒂尼是一位数值建模专家，他在药物发现领域深耕多年。他描述了一个未来场景：数百万个分子实验能够在完全无人工干预的情况下进行。他将这一过渡阶段称为“氛围智能”。
“当你观察今天的程序员时，他们不再需要每隔三秒就去查阅Stack Overflow，再从旧代码中复制粘贴，”他说，“相反，你的屏幕右侧会有一个LLM（大型语言模型），它会帮你完成样板化的工作，处理过去80%的繁琐任务。”

通过视频，还可以进一步了解概率数据库设计、高斯曲线和AI数学演化的科学评估。

### AI的盲点与局限
小组还提到了AI的一些盲点，例如图像生成模型总显示相同的时间设置——10点10分。萨巴蒂尼解释说，这是因为训练数据集中大部分手表图像都指向这个时间。
“没有一个生成的表盘会显示下午2点25分，”他举例说明，“这是广告策略的影响，因为我们习惯于看到手表表面显示10点10分。所以世界上任何一块手表都必须是10点10分，固定在那里。”

这揭示了AI目前的一些盲点，小组认为这些盲点最终将通过超级智能得以解决。冯·马尔茨汉对科学发现速度的观点尤其引人深思：借助这些新工具，AI将帮助人类摆脱时间限制。他推理说，过去需要一年才能发展的真理，AI可以让这一过程瞬间实现。如果每天都有突破性的科学发现成为常态，那将是怎样的景象？

“人类的大脑只理解了世界运作方式的一小部分，”冯·马尔茨汉指出，“为了理解它，我们一直在将其划分为子专业和子子专业。因此，想象力和对新奇事物的兴趣等特质在一段时间内仍是人类的独特贡献。”

“我相信科学将会变得更加有趣，”冯·马尔茨汉继续说道，“如果我们只需关注爱迪生所说的1%的灵感，而剩下的99%的汗水都可以投入新范式的探索中……（这将）不仅提高科学家的生活质量，还可能大幅增加产出的数量。”

### 超级智能世界中的人类角色
冯·马尔茨汉在讨论变化时提到，如果AI能够做得更好，那么人类对项目的智力贡献将面临挑战。“我们没有人真正知道智能海平面将以何种顺序吞噬想象力或逻辑推导，”他说，“但可能有一个大致的界限，在这个界限内，如果在已知知识库中搜索信息，现在或几乎立刻就会被淹没。”

这让我想起长期以来的就业替代担忧，以及我们如何围绕这些技术重构社会结构。我们似乎隐约意识到需要调整，但对于在一个由强大AI主导的商业世界中，人们将扮演什么角色，我们尚不清楚。

无论如何，我们可以预见这个新时代科学的可能性及其带来的深远影响。这是每位年轻人都应思考的问题，因为他们学习和规划职业生涯时，也是每位公共政策制定者（或创新者、企业家）应思考的问题，因为他们试图引导我们未来的方向。

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(以上内容均由Ai生成)