人工智能发展范式 - AI发展存在两种范式：逻辑型范式认为智能本质在于推理，通过符号规则操作符号表达式实现推理 生物学基础范式认为智能基础在于学习和联结网络，理解先于学习[2][3] - 大语言模型理解语言的方式与人类基本相同，人类可能也是大语言模型，会产生幻觉性语言[3] - 传统符号AI将语言转化为不模糊的符号，但人类理解语言是通过动态特征整合过程，类似乐高积木的多维度建模[5] 数字智能与生物智能比较 - 数字智能具有软硬件分离带来的"永恒性"，知识可永久保存和复制 知识传播效率极高，可通过参数共享瞬间传递万亿比特信息[3][7] - 生物智能耗能更少（人脑仅需30瓦特），但知识分享困难 数字智能在能源廉价时将不可逆超越生物智能[3][8][11] - 数字智能可通过创建多个副本实现知识瞬时共享，如GPT-4在不同硬件上运转并分享学习成果[10][11] AI发展现状与未来 - Transformer等技术突破使大语言模型成为早期微型语言模型的扩展版本，拥有更丰富词汇量和复杂神经元结构[4][5] - 当前AI已具备自我复制和子目标评级能力，具有生存欲望和获取控制权的动机[12] - 未来30年数字智能可能通过大规模复制和知识共享实现指数级进化[11] 人类与AI关系 - 人类与AI关系类似饲养老虎，AI长大后可能超越人类控制 消除AI不现实，因其已深度融入各行业提升效率[3][13] - 需建立国际AI安全机构网络，研究如何训练超级AI向善 各国在防止AI统治世界方面有合作动机[14][15] - 训练比人类更聪明的"好AI"是全人类长期课题，需开发独立于智能提升技术的向善训练方法[3][15] AI技术原理 - 语言理解可通过乐高积木类比：词汇是多维积木，通过"恰当握手"产生含义 这种动态特征整合是人脑和神经网络的根本方法[3][6] - 知识传递存在效率差异：人类每秒最多传递100比特 数字智能可瞬时共享万亿比特[9][11] - 蒸馏技术可将大型神经网络知识转移到小型网络，类似师生知识传递模式[9]