夏宁

横跨生物进化、脑科学与人工智能三大领域的《智能简史:进化、AI与人脑的突破》(麦克斯·班尼特著,中译出版社出版),自引进以来便受到业内关注。最具分量的认可,来自诺贝尔经济学奖得主、《思考,快与慢》作者丹尼尔·卡尼曼——这位认知研究领域的权威学者,不仅很快通读了全书,还特意重读了核心章节。能让卡尼曼反复品读的内容,究竟有怎样的独特价值?
作者班尼特是一位在AI与神经科学跨界研究中备受瞩目的美国青年创业家、学者型作家。他曾任职于高盛担任交易员,在AI领域的投资与创业履历亮眼。2013年,他联合合伙人创立商业AI公司Bluecore并担任首席产品官,主打利用AI技术为全球大型零售品牌提供个性化营销服务。公司成长极为迅速,曾入选Inc.500全美增长最快企业榜单,估值超过10亿美元。此后他再度创业,成立AI科技初创公司Alby并担任首席执行官,主要为企业网站接入大语言模型(LLM),打造引导式购物与搜索体验。
凭借在科技商业领域的卓越成就,班尼特曾入选《福布斯》“30位30岁以下精英榜”(Forbes 30 Under 30),以及Built In NYC“30位30岁以下科技领袖”榜单。此外,他在商业实践中持有多项人工智能技术相关专利。多年深耕AI领域的一线实战经验,让他对AI的底层逻辑,以及AI与人类的关系,都有着透彻的理解。
AI发展至今,已经可以吟诗作对、战胜人类围棋大师。为什么AI能够击败国际象棋大师,却摆不好洗碗机中的餐具?班尼特的观点是,答案深藏于人脑进化的10亿年历史之中。这段人类进化史充斥着无数次试错与成败,也藏着诸多精妙的创新;人类大脑蕴藏着待解的进化密码,这或许也正是AI未来发展的关键所在。这本书从人类大脑进化史出发,将神经科学与AI发展串联起来,试图揭示人脑进化对AI发展的启示。
在人类大脑进化的部分,全书以娓娓道来的笔触,梳理了人脑结构从古老蠕虫的原始形态一路演化,最终孕育出人类这一拥有意识、充满好奇心的物种的完整历程。这部分内容堪称一部大脑进化的精简百科:它从人类进化谱系切入,先拆解了人脑的解剖学结构,再提炼出大脑进化的五次核心里程碑,分别是转向、强化、模拟、心智化与语言。其中,转向指两侧对称的身体结构是生物感知方向、完成主动转向的必要基础,人类正是凭借这一特征实现趋利避害;强化的核心突破集中在学习能力层面;模拟则依托大脑进化出的新皮质层,实现对环境的精准推演;心智化即通过模仿学习,具备推测他人意图与知识的能力;语言则像纽带一般串联起人脑内部模块,实现了思想的复制与传递。
值得一提的是,班尼特并非神经科学专业出身,大学主修经济学与数学。他耗时五年深耕演化神经科学领域,通读大量专业文献,最终在经同行评审的权威学术期刊上,发表了数篇关于演化神经科学、人脑新皮层与智能研究的专业论文。叠加自身AI创业的一线实战经验,他才得以完成这部横跨40亿年地球生命演化史、完整梳理人类大脑进化脉络的跨界作品。全书的核心论证也正源于此:人类大脑每一次标志性的进化突破,都与当下AI的发展存在深层的共通逻辑。
第一次突破是转向(Steering),两侧对称的体型让生命学会了趋利避害,遇好处前进,遇危险转向,这看似微不足道的动作,构成了所有智能行为的基础。书中将此能力与扫地机器人相类比。第二次突破是强化学习(Reinforcing)),脊椎动物演化出了多巴胺调节机制,通过强化学习摸索出生存路线。这正是当今众多强化学习算法的鼻祖。第三次突破是模拟(Simulating),哺乳动物的大脑进化出了新皮层,这让大脑能够进行推演和模拟,这与生成式AI、基于模型的强化学习存在共通逻辑。第四次突破是心智化(Mentalizing),灵长类动物可以观察他人心思、推测他人意图,理解他人的精神状态,这也与当下社交网络的算法有异曲同工之妙。第五次突破是语言(Speaking),这种符号化知识的分布式积累与重组,与今天大语言模型的相关架构高度契合。所以,AI也不是突然冒出来的,其主要逻辑在古老的生物进化史中有迹可寻。该书也解释了大语言模型时常一本正经“胡说八道”的核心原因:AI从未与真实世界产生实质交互,既没有生存层面的痛觉感知,也缺乏来自物理世界的真实反馈。
AI发展至今,始终绕不开两个终极追问:人工智能会产生意识吗?它会取代人类吗?结合全书梳理的五次大脑进化关键节点,读者能得到一个相对明确的答案:AI无法产生生物学层面的主观意识与感受,比如痛苦、饥饿、恐惧、喜悦。对碳基生命而言,身体可支配的能量有限,才需要演化出情绪与意识,以此优化行为决策;而硅基AI运行在电力供应近乎无限的服务器阵列上,无需为维持自身存续寻求能量。因此,即便AI在计算、规划乃至语言创作等智力维度上超越人类,也很难诞生生命特有的主观体验,无法拥有人类日常的喜怒哀乐。AI可以辅助人类处理诸多事务,却很难真正取代人类。
回溯生命数十亿年的演化历程,既是一件充满趣味的事,也有着极强的现实意义。它能帮我们厘清人脑进化的底层逻辑,找到其与AI发展的共通规律,更能为我们思考未来人类将如何重塑AI,提供一份源自生命本源的参照。
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