北京時(shí)間10月8日下午5點(diǎn)45分許,2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)揭曉。
美國(guó)和加拿大科學(xué)家John J. Hopfield、Geoffrey E. Hinton獲獎(jiǎng),以表彰他們“基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。
我是真的意外,而我一個(gè)做AI模型的朋友的說(shuō)法是:他們本人可能比我們還意外。
因?yàn)?strong>諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)就沒(méi)給過(guò)計(jì)算機(jī)科學(xué)家,包括計(jì)算機(jī)的奠基人圖靈和馮諾依曼等。
我個(gè)人一直覺(jué)得計(jì)算機(jī)里面圖靈的貢獻(xiàn)要排第一,因?yàn)槲覀兯械某绦蜃畛踉搭^都是來(lái)自于圖靈的證明。(八卦的事情是圖靈是同性戀...)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么呢?正是今天我們說(shuō)的人工智能的基礎(chǔ),各種模型底層都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從過(guò)去的人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別到今天的內(nèi)容生成和推理,如果追溯源頭都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
過(guò)去這技術(shù)的特征是什么呢?其實(shí)不是取代人類,長(zhǎng)時(shí)間里這技術(shù)以不靠譜著稱。所以很多干這個(gè)的同學(xué)都自嘲自己是大號(hào)煉丹師。
煉丹也許有科學(xué)的成分,但肯定不是科學(xué),所以在很長(zhǎng)一段時(shí)間,大家基本上覺(jué)得干這個(gè)的是騙子。如果大家追溯這兩位諾獎(jiǎng)獲得者就會(huì)發(fā)現(xiàn)他們也有很坎坷的經(jīng)歷,他們一樣也受歧視,申請(qǐng)不到經(jīng)費(fèi)等等。
就這玩意能得號(hào)稱科學(xué)界里高級(jí)榮譽(yù):諾貝爾獎(jiǎng)么?我估計(jì)兩個(gè)得主之前真的想都沒(méi)想過(guò)。
有意思的是在AI突飛猛進(jìn)的時(shí)候,諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)就突然給了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奠基人,那意味著什么呢?
意味著這事在某些科學(xué)家的眼里不是煉丹術(shù)了,靠譜了。
AI現(xiàn)在的應(yīng)用場(chǎng)景并沒(méi)有展開(kāi)那么多,未來(lái)是否能展開(kāi)核心依賴就是對(duì)這技術(shù)智能水平的預(yù)期。
如果它掛在現(xiàn)在這么個(gè)水準(zhǔn),那其實(shí)所有對(duì)AI應(yīng)用的想象就是空中樓閣。
現(xiàn)在看這事確實(shí)變樂(lè)觀了。
過(guò)去我對(duì)AI比較樂(lè)觀的理由是兩個(gè):
第一,OpenAI o1開(kāi)了條新路,看起來(lái)會(huì)繼續(xù)走下去。
第二,特斯拉端到端模型在自動(dòng)駕駛上上路,雖然老報(bào)道特斯拉的車出了什么事故。
現(xiàn)在必須加第三個(gè),諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)給了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奠基人。
這至少表示在科學(xué)家這個(gè)人類智商最高的群體里面相當(dāng)多的人認(rèn)可了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貢獻(xiàn)。背后也許還有很多、很多的爭(zhēng)議,但授予本身就是對(duì)這方向的肯定。
我們可能真的需要設(shè)想AI崛起后的世界了。
AI的這次浪潮可能和之前不一樣。
還是舉個(gè)企業(yè)的例子。
現(xiàn)在人和AI智能體的比例估計(jì)100:1不到,并且AI智能體比較初級(jí)。
如果把這個(gè)比例調(diào)過(guò)來(lái)變成人和AI智能體的比例是1:100,并且AI智能體很智能,那會(huì)發(fā)生什么?
我們所有現(xiàn)有的體系需要重建。
之前我拿企業(yè)舉過(guò)例子,在人和AI智能體是100:0的年代里,人必須覆蓋每一個(gè)需要智能的地方,沒(méi)那么需要智能的部分交給程序員做工具,所以分工的維度就是人、工具、流程。
那在人和AI智能體是1:100的年代里,你怎么想也不需要過(guò)去那些為人所準(zhǔn)備的工具和流程。
所以公司可能會(huì)變成只有1個(gè)人,其它都是AI智能體。
如果公司這種組織變成這樣,那其余的以經(jīng)濟(jì)和利益為紐帶的組織一樣會(huì)變成這樣。參見(jiàn):
這不是憑空想象,一個(gè)海外和國(guó)內(nèi)有巨大反差的現(xiàn)實(shí)可以看成它的一個(gè)佐證。
紅杉下面這個(gè)圖可能很多人看過(guò),這里面有幾個(gè)特別的是Notion,Glean等。它們其實(shí)是SaaS,但動(dòng)輒估值幾十億美金。
做的事是什么呢?其實(shí)是拉通企業(yè)底層數(shù)據(jù),然后給加上個(gè)智能層,智能層像鎧甲一樣,披在每個(gè)員工的身上。
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下圖是Glean公開(kāi)的架構(gòu)圖:
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大家可以想象下,這類產(chǎn)品成熟到一定程度后會(huì)發(fā)生什么,大概這正是企業(yè)這種組織原有結(jié)構(gòu)崩解的開(kāi)始,AI智能體和人類配比的改變進(jìn)程已然不是想象。
如果企業(yè)因此而改變,那整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系也必然隨之而變化,再然后就是更復(fù)雜的體系重建。
如果AI的智能拉升還是確定的,那1000天后的世界可能和現(xiàn)在很不一樣。
過(guò)去很多技術(shù)像扔在湖里的石頭,改變了生態(tài),但并非解構(gòu)性質(zhì),所以過(guò)去之后湖里會(huì)多點(diǎn)東西,湖還是那個(gè)湖。AI則不是這樣的,它更像天降的隕石,解構(gòu)性質(zhì)過(guò)于明顯,砸下去湖就沒(méi)了。參見(jiàn):
過(guò)去的主要爭(zhēng)議在于,這塊隕石到底來(lái)不來(lái),現(xiàn)在從這次諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)來(lái)看,人類的整體判斷上傾向于認(rèn)為它真的會(huì)來(lái)。
面對(duì)AI就得解剖麻雀,研究案例,回到現(xiàn)場(chǎng),獲取一線信息。反之越高大上、越學(xué)術(shù)就越危險(xiǎn)。關(guān)鍵是真實(shí)案例不好找,所以就有了琢磨事AI碰撞局。研究清楚多個(gè)案例,弄明白產(chǎn)業(yè)底層邏輯,再回到自己?jiǎn)栴}差不多是眼下最靠譜的方式了。對(duì)活動(dòng)感興趣的同學(xué)請(qǐng)聯(lián)系shuixiu2024。 老李話一三,公眾號(hào):琢磨事
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