牛津大学人工智能简史：世界变化很快——接下来会发生什么？
牛津大学人工智能简史：世界变化很快——接下来会发生什么？
人工智能技术正在以前所未有的速度改变着我们的世界。从早期的计算机发明到今天的人工智能应用，短短几十年间，这项技术已经渗透到我们生活的方方面面。本文将带你回顾人工智能的发展历程，探讨其当前的应用现状，并展望未来可能的发展方向。
尽管计算机和人工智能的历史很短暂，但它们从根本上改变了我们所看到的、我们所知道的和我们所做的。对于世界的未来和我们自己的生活来说，没有什么比这段历史如何继续更重要的了。
要了解未来会是什么样子，研究我们的历史通常会有所帮助。这就是本文要做的事情。本文回顾了计算机和人工智能的简史，看看我们对未来可以期待什么。
我们是怎么来到这里的？
即使是最近的计算机技术在今天也显得很古老，这一点就可以清楚地看出世界的变化有多快。 90 年代的手机是带有绿色小显示屏的大砖头。二十年前，计算机的主要存储是打孔卡。
在很短的时间内，计算机发展得如此之快，并成为我们日常生活中不可或缺的一部分，以至于我们很容易忘记这项技术是多么新近的技术。正如时间线所示，第一台数字计算机大约在八十年前才被发明。
从历史的早期开始，一些计算机科学家就一直致力于让机器像人类一样智能。下一个时间线展示了一些著名的人工智能 (AI) 系统并描述了它们的能力。作者提到的第一个系统是忒修斯。它由克劳德·香农 (Claude Shannon) 于 1950 年制造，是一种遥控鼠标，能够在迷宫中找到出路并记住其路线。七十年来，人工智能的能力取得了长足的进步。
AI系统的语言和图像识别能力发展非常迅速
该图表显示了我们如何通过回顾过去二十年的人工智能发展来实现这一目标。绘制的数据来源于多项测试，在这些测试中，人类和人工智能的表现在不同领域（从手写识别到语言理解）进行了评估。
在每个领域中，AI 系统的初始性能设置为 –100，这些测试中的人类性能用作设置为零的基线。这意味着，当模型的性能跨越零线时，人工智能系统在相关测试中比进行相同测试的人类得分更高。
就在十年前，还没有机器能够可靠地提供人类水平的语言或图像识别功能。但是，如图所示，人工智能系统的能力已经变得越来越强大，并且现在在所有这些领域的测试中都击败了人类。
除了这些标准化测试之外，这些人工智能的表现也参差不齐。在一些现实世界的情况下，这些系统的表现仍然比人类差得多。另一方面，此类人工智能系统的一些实现已经非常便宜，以至于可以在你口袋里的手机上使用：图像识别对你的照片进行分类，语音识别对你的指令进行转录。
从图像识别到图像生成
上一张图表显示了人工智能感知能力的快速进步。人工智能系统生成图像的能力也变得更加强大。
这一系列的九张图片展示了过去九年的发展。这些图像中的人都不存在；所有这些都是由人工智能系统生成的。
该系列从左上角的一张 2014 年的图像开始，这是一张黑白像素化脸部的原始图像。正如第二行第一张图片所示，仅仅三年后，人工智能系统就已经能够生成难以与照片区分开的图像。
近年来，人工智能系统的能力变得更加令人印象深刻。虽然早期的系统专注于生成面部图像，但这些较新的模型将其功能扩展到基于几乎任何提示的文本到图像生成。右下角的图像显示，即使是最具挑战性的提示，例如“一只博美犬戴着王冠坐在国王的宝座上。两个虎兵站在宝座旁边” ——几秒钟之内就变成了逼真的图像。
语言识别和生产发展迅速
与图像生成人工智能的进步一样引人注目的是解析和响应人类语言的系统的快速发展。
该图显示了谷歌开发的名为 PaLM 的人工智能系统的示例。在这六个例子中，系统被要求解释六个不同的笑话。发现右下角的解释特别引人注目：人工智能解释了一个专门用来迷惑听众的反笑话。
在过去的几年里，产生语言的人工智能已经以多种方式进入我们的世界。电子邮件自动完成，大量在线文本被翻译，视频被自动转录，学童使用语言模型做作业，自动生成报告，媒体机构发布人工智能生成的新闻。
人工智能系统尚无法生成长而连贯的文本。未来，我们将看到最近的事态发展是否会放缓，甚至结束，或者有一天我们是否会读到一本人工智能写的畅销小说。
现在我们所处的位置：
人工智能能力的快速进步使得在广泛的新领域中使用机器成为可能：
当您预订航班时，决定您支付费用的通常是人工智能，而不是人类。当你到达机场时，人工智能系统会监控你在机场的行为。一旦您登上飞机，人工智能系统就会协助飞行员带您飞往目的地。
人工智能系统还越来越多地确定你是否获得贷款、是否有资格享受福利或是否受聘从事特定工作。它们越来越多地帮助确定谁可以出狱。
一些政府已经购买了用于战争的自主武器系统，一些政府使用人工智能系统进行监视和镇压。
人工智能系统有助于对您使用的软件进行编程并翻译您阅读的文本。在过去的十年里，通过语音识别操作的虚拟助理已经进入了许多家庭。现在自动驾驶汽车正在成为现实。
在过去的几年里，人工智能系统帮助在一些最困难的科学问题上取得了进展。被称为“推荐系统”的大型人工智能决定您在社交媒体上看到的内容、在线商店中向您展示的产品以及 YouTube 上向您推荐的产品。他们越来越不仅仅推荐我们消费的媒体，而且根据他们生成图像和文本的能力，他们还创造我们消费的媒体。
人工智能不再是未来的技术；人工智能已经到来，而现在的大部分现实在不久前看起来还像科幻小说。这项技术已经影响了我们所有人，上面的列表仅包括其众多应用中的一小部分。
列出的广泛应用程序清楚地表明，这是一种非常通用的技术，人们可以使用它来实现一些非常好的目标，也可以用来实现一些非常糟糕的目标。对于这种“双重用途技术”，重要的是我们所有人都了解正在发生的事情以及我们希望如何使用该技术。
就在二十年前，世界还是截然不同的。未来人工智能技术能做什么？
下一步是什么？
我们刚才考虑的人工智能系统是人工智能技术数十年稳步发展的结果。
下面的大图表展示了过去八年的这段历史。它基于 Jaime Sevilla 及其同事生成的数据集。
过去 8 年人工智能的崛起：随着训练计算量的增加，人工智能系统变得更加强大。
该图表中的每个小圆圈代表一个人工智能系统。圆圈在水平轴上的位置表示人工智能系统的构建时间，其在垂直轴上的位置表示用于训练特定人工智能系统的计算量。
训练计算以浮点运算（简称 FLOP）来衡量。一次 FLOP 相当于两个十进制数的一次加法、减法、乘法或除法。
所有依赖机器学习的人工智能系统都需要进行训练，在这些系统中，训练计算是驱动系统能力的三个基本因素之一。另外两个因素是算法和用于训练的输入数据。可视化显示，随着训练计算量的增加，人工智能系统变得越来越强大。
时间线可以追溯到 20 世纪 40 年代，当时电子计算机首次被发明。第一个展示的人工智能系统是“Theseus”，作者在开头提到的 1950 年克劳德·香农 (Claude Shannon) 的机器人鼠标。在时间线的另一端，你会发现像 DALL-E 和 PaLM 这样的人工智能系统；我们刚刚讨论了它们生成逼真图像以及解释和生成语言的能力。它们是迄今为止使用训练计算量最大的人工智能系统之一。
训练计算以对数刻度绘制，因此从每条网格线到下一条网格线，它显示出 100 倍的增长。从长远来看，这一趋势显示出持续增长。在最初的 60 年里，训练计算量按照摩尔定律增长，大约每 20 个月翻一番。大约自 2010 年以来，这种指数增长进一步加快，仅用 6 个月就翻了一番。这是一个惊人的快速增长速度。
快速的倍增时间已经带来了巨大的增长。 PaLM 的训练计算量为 25 亿 petaFLOP，比 10 年前训练计算量最大的 AI AlexNet 还要大 500 万倍以上。
规模扩大已经呈指数级增长，并且在过去十年中大幅加速。对于人工智能的未来，我们可以从这一历史发展中学到什么？
研究长期趋势以预测人工智能的未来
人工智能研究人员研究这些长期趋势，以了解未来的可能性。
也许讨论最广泛的此类研究是由人工智能研究员 Ajeya Cotra 发表的。她研究了训练计算量的增加，以询问训练人工智能系统的计算量在什么时候可以与人脑的计算量相匹配。这个想法是，在这一点上，人工智能系统将与人脑的能力相匹配。 Cotra 在最新的更新中估计，到 2040 年，即不到二十年，这种“变革性人工智能”将有 50% 的可能性被开发出来。
在一篇相关文章中，作者讨论了变革性人工智能对世界意味着什么。简而言之，这个想法是这样的人工智能系统将足够强大，足以将世界带入一个“质量不同的未来”。它可能会带来人类历史上两次早期重大变革——农业革命和工业革命——规模上的变化。这无疑将代表我们一生中最重要的全球变化。
Cotra 的工作在这种情况下特别重要，因为她的预测基于我们刚刚研究的训练计算的历史长期趋势。但值得注意的是，其他基于不同考虑因素的预测者得出了大致相似的结论。正如作者在关于人工智能时间表的文章中所展示的那样，许多人工智能专家认为，人类水平的人工智能很有可能在未来几十年内得到发展，有些人认为它会更早出现。
建立公共资源以进行必要的公共对话
计算机和人工智能极大地改变了我们的世界，但我们仍处于这一历史的早期阶段。因为这项技术感觉如此熟悉，所以很容易忘记我们与之交互的所有这些技术都是最近的创新，而且最深刻的变化尚未到来。
人工智能已经改变了我们所看到的、我们所知道的和我们所做的。尽管这项技术只有很短的历史。
没有迹象表明这些趋势很快就会达到极限。相反，特别是在过去十年中，基本趋势正在加速：对人工智能技术的投资迅速增加，训练计算的翻倍时间缩短至仅六个月。
所有重大技术创新都会带来一系列积极和消极的后果。人工智能已经如此。随着这项技术变得越来越强大，我们应该预计它的影响力还会增加。
由于人工智能的重要性，我们都应该能够对这项技术的发展方向形成自己的看法，并了解这种发展如何改变我们的世界。
我们仍处于这段历史的早期阶段，许多将成为可能的事情尚未发生。如此强大的技术发展应该成为我们关注的焦点。对于我们世界的未来以及我们生活的未来将如何发展，可能没有什么比这更重要了。
本文原文标题为：The brief history of artificial intelligence: the world has changed fast — what might be next? 作者Max Roser，系牛津大学经济学教授。