如今，世界各地的優秀工程師都在幫助人工智能快速進化，但在此過程中，人工智能也在幫助人類更加了解自己。
近期，《科學美國人》雜誌發表了一篇文章，標題為《Building Intelligent Machines Helps Us Learn How Our BrAIn Works》（構建智能機器幫助我們了解大腦的工作原理）。
文章的主旨是AI的發展幫助研究者探索人腦如何協調不同的模塊來處理複雜任務，這種探索是通過模仿大腦的「全球工作空間理論」（Global Workspace Theory，GWT）來實現的。
全球工作空間理論（GWT）將意識比喻為一個舞台或中心會議室，各種大腦模塊在此交流信息，這些模塊涉及感知、記憶、語言處理、情緒調節等功能區。當某個模塊的信息需要被廣泛注意或需要作出決策時，這些信息會被送入GWT，成為意識的焦點。
在AI領域中，研究者通過使用「混合專家」（mixture of experts）架構，試圖復現這種理論，以期達到類似人類的智能水平。比如，不同的神經網絡或「專家」負責處理不同類型的查詢或任務。
文章作者通過討論全球工作空間理論和混合專家模型的進展，強調人工智能和神經科學研究可以相互啟發，呼籲繼續這種跨學科的探索，以加深對人類智能的理解。
那麼，我們還可以從《科學美國人》的這篇文章中看到什麼啟示呢？
以下是王煜全要聞評論：
最近人工智能很熱，我們也強調人工智能是這個時代的蒸汽機，但是有一件事是非常值得重視的，也是我們在科技特訓營里反覆強調的，要知道這個新技術的能力邊界，不是現在的能力邊界，是未來的能力邊界。也就是說，未來人工智能到底能發展到什麼樣。
最近我在《科學美國人》（SCIENTIFIC AMERICAN）雜誌上看到一篇文章《Building Intelligent Machines Helps Us Learn How Our Brain Works》，《科學美國人》經常做一些科技前沿的綜述，文章寫得非常漂亮。
我今天要給大家介紹的這篇文章，講的是人工智能的研究同時也推動了我們對自己的人類智能，對我們人腦到底是如何構建的了解和認知。
簡單說，就是在這一輪的人工智能潮流之前，其實我們對人類認知的理解相對來說都還是比較淺的，但是到人工智能出現了以後，大家突然之間發現有很多的實踐其實和人類智能是有非常相似之處的，也就是說，通過對人工智能的研究，會反過來理解人類智能，對我們人類智能也會推進一大步。
文章里當然講了很多詳細的東西，大家有興趣可以去看。
我們主要講的就是人類智能很可能比今天最複雜的人工智能都還是要複雜一點，這就涉及一個系統問題，也就是說，人類智能到底是個什麼系統。
大語言模型是個語言智能，這之前我們過度高估了語言智能，覺得它什麼問題都能回答，而且回答得好像很有智慧的樣子，但後來我們發現這種語言智能和Sora這樣的視覺智能很相似，它並不是真正地理解了內容，而是有足夠大的語音語義庫，它能夠訓練出來一個足夠好的應答而已。
所以，人工智能就是到了單一類別的智能的水平，這種單一類別的智能還是有很大的應用的價值的。
現在就有很多人來研究各種模型了，據說OpenAI研究的GPT-5就不是一個模型，而是N多個專家模型結合起來的，這也和我們對人腦的認知是基本一致的，人腦其實並不是我們想像的一個「自我」想幹嘛去實現了。
人腦是有多個子系統的，這些子系統是用民主方式投票，最後哪個子系統獲得了最大的關注，就上升到意識里，你就覺得這是「我」。所以其實「我」是一個假象，是民主投票出來的。
不過，這些其實都還並不是人類智能的真正精髓，《科學美國人》的那篇文章都還沒有達到這個水平，它只是在個體的水平上去分析我們的智能和決策機制，已經看得很深了。
但是我認為，人類其實和動物還是不一樣的，我們畢竟不是動物智能，不光有智能，而且有理性、有邏輯，這樣能使我們每個人對某些事物產生理解以後，把我的理解拿出來和別人來交流。
當然有時候我的理解會是錯的，甚至人類文明發展到現在，有時候整個人類對某件事的理解都是錯的。比如，以前整個人類社會都認為地球位於整個世界的中央，現在我們都知道地球不是世界的中央，當時所有的人類的認知都是錯的，這很正常。
但是，正是因為我們能夠把自己的理解通過理性的方式表達出來，而且和別人去交流、去印證，所以才能出現人類知識的匯總。
舉個例子來說，就是人類能夠登月，但是沒有一個人能夠把登月所需要的所有知識完全掌握。
也就是說，我們人類的強大不在於每個個體。所以你就可以放心了，AGI能不能戰勝人並不重要，人的強大根本就不在個體上，強大在群體上，在我們的文化上。
為什麼GPT能那麼強大？其實是因為互聯網是一個彙集人類文化的絕佳場所，你用互聯網全網數據做訓練，相當於用人類的文化訓練了GPT，所以它才能達到這個水平。
我們認為，人工智能達到AGI並不可怕，真正需要擔心的是什麼呢？是人工智能也會出現群體智能。
現在的人工智能就已經出現Agent化，那Agent就會有自己的經驗、有自己的體驗，那此Agent和彼Agent都做類似的事，他們做事的方式到底是不是一樣，是不是有規律能夠被掌握，這種時候就會有交流的需求。
很有可能Agent和Agent之間、人工智能體和人工智能體之間未來也會出現各種的交流互動，也可能是用人類語言，也可能是用計算機語言。
到那個層面，人工智能對人的貢獻可能更大。因為它甚至會對我們文化當中的很多現象祛魅，幫助人們思考，我們的文化里是不是還有很多錯誤，每個人都習以為常，以至於沒有去糾正。
也許到了人工智能出現群體智能的水平的時候，就能夠幫助人類更好地糾正了。也就是說，真正實現AGI可能不是一個人工智能體，而是一個群體。
當然人工智能的個體和群體差異和人類不一樣，人類的個體和群體差異是很明顯的，因為每個人都有一個邊界，我們叫主體和客體的邊界感，這種差異感是「自我」形成的一個很重要的概念。
人工智能很可能「自我」形成沒那麼快，但是它可以有多個智能，相互討論、相互交流，多個智能最後合在一起又會形成一個聲音給人來提供意見，這是可以的。
你會發現，這就有點像我們的大腦，其實是多個系統相互交流，最後形成一個意見來匯總。所以群體人工智能很可能反倒更像人類大腦，如果群體人工智能還沒出現，很可能就達不到AGI。
所以，第一你不用擔心AGI的到來，那還很遙遠。第二我們也給大家敲了警鐘了，AGI如果真的到來的話，大家可能是要擔心一下。但是真正值得擔心的是AGI的超前指標是什麼，就是人工智能是不是在做群體智能了。
當然最後賣個關子，其實即使人工智能實現了群體智能，聽起來有可能全面趕超人類，我們依然不用擔心。為什麼呢？我在科技特訓營里已經給大家講過了，歡迎你到那裡去尋找答案。
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王煜全要聞評論，我們下周見。
