不断演进的思想：AI正解锁新的认知革命
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编者按：本文讨论了人类认知史上的两个重大转折点，也就是音标字母和印刷机的发明，这些新的知识转移技术解锁了人类思考的新模式，并让人类得以更好地控制世界。现在，我们也许正处在第三次智力革命的开端，这一次，大型语言模型（LLM）将缩短思维与执行之间的距离，让任何有好想法的人都可以访问对话格式，用人类积累的知识来测试之，并用代码将其变为现实。总的来说，新技术会带来新的认知机会，但这需要人类的独特洞察力来推动认知的革命。文章来自编译。
史上最重要的两个思想转折点遵循类似的模式：
一种新的知识转移技术开启了全新的人类思维模式。
音标字母先于古希腊数学、科学和哲学的诞生。人类开始通过自然法则而不是神灵的奇思妙想来看待地球与天堂发生的事情。
音标字母表让想法有了可组合性。它扩大了对维持现状感兴趣的专业抄写员阅读和写作的范围，而聪明（上层阶级）人表达和分享复杂想法则更容易了。
在科学革命期间，先是有了印刷机，然后才有科学方法、日心说、牛顿物理学与微积分的诞生。人类开始用经验证据、逻辑推理以及数学工具系统地调查和理解周围的世界，挑战长期以来存在的信念和假设。
印刷机让科学有了可组合性。正如 SlateStarCodex 所写那样，“如果一位科学家有了什么发现，他可以将自己的工作高效地发给[原文如此]其他科学家，然后他们可以在此基础上继续研究。以前的科学家绝对不是这种情况，这就是为什么在那些时期没有太多的发现。”
在这两种情况下，我们都用了新工具来更好地了解世界，从而更好地控制这个世界。
我现在之所以要写这篇文章，是因为我们正处在第三次智力革命的开端，这场革命让知识和复杂问题解决的可组合性成为可能。大型语言模型 (LLM) 缩短了思想与执行之间的距离，让任何有好想法的人都可以访问对话格式，用人类积累的知识来测试之，并用代码将其变为现实。
这个模式大概是这样的。人类创造出零散的知识，知识转移技术的出现让我们能够利用和传播这些知识，部分人使用这些技术并产生了关于如何更好地理解世界的新见解，然后我们又创造出更好的知识，直到下一个重大的知识转移技术出现与全新的人类洞察力相结合，令我们得以用新的方式查看和处理先前的所有知识。
当然了，LLM（或部分新的 AI 架构）算不算第三次重大的智力进步还有待观察。要我猜的话，也许互联网算。如果是这样的话，它开启了人类思维什么样的新的飞跃就无法预测了。我要是知道的话，那可以跟阿那克西曼德（Anaximander）和哥白尼这样的人并肩齐名了。这个青史留名的机会就留给在座各位吧。
我所知道的是，下一个有违直觉的飞跃不会是LLM。那个飞跃将是人类。这就是我们在这场舞蹈中要扮演的角色。我怀疑这个飞跃会要求我们利用新工具来突破我们独特思维能力的极限。
“我们塑造了我们的工具，然后我们的工具塑造了我们。”约翰·M·卡尔金 (John M. Culkin) 的这句话经常被错误地当成是同时代的马歇尔·麦克卢汉 (Marshall McLuhan)说的，因为后者要出名得多。这话很好地捕捉到了人与技术的关系，当前正在就人类在 AI 驱动的未来扮演什么角色展开对话，在我看来，这场对话缺失了这方面的讨论。我当然也没有给予它足够的思考。
那些探索（也包括我的探索在内）把人类的表现看作是静态的东西，这种情况太频繁了。我们可以再退一步，回到“人类仅剩的独有”技能，比如创造力和同理心上，然后等等看，看人工智能在这些技能上是不是也能超越我们。
但是人类和技术会共同进化，并为进步做出不同的贡献。
音标字母促进了知识的增长和传播，如果说书写能让思维敏锐，那么它也改变了我们的思维方式。但拼音字母无法挑战当时所有文化所共有的普遍信念，也就是众神是地球上发生的一切事情的幕后推手。
西方古人把下雨归咎到宙斯身上
即便是当今最先进的 LLM 也无法做到这一点。实现这一飞跃需要人类激进的洞察力，一种源自知识、经验和直觉的洞察力。
这就是我今天要提出的观点。如果人工智能是人类思想史上的第三个转折点的话，那这个转折将是通过结合实现的：我们触手可及的强大新功能与迄今为止只有人类思维才能展示的独特的、变革性的洞察力的结合。
人类曾认为地球是漂浮在水面上或被海龟托起的扁平物体，也曾通过传承真理和演绎推理获得知识，与那些时代相比，如今更难获得那些改变世界的洞察。但我们也可以变得更聪明，我希望我们能通过用AI培训，重新关注拓展思维的技巧，如冥想、呼吸法、清醒梦，以及睡眠、网络协作、亲身体验，甚至生物和技术改进等的结合来做到这一点。
我们需要利用一切可用工具来确保我们对人与技术协作的贡献跟上步伐，而不是反过来，让人工智能来思考。为了进行论证，我们将介绍：
- 阿那克西曼德与音标。技术如何激发新的思维方式，以及新的思维方式如何改变世界。
- 国际象棋与围棋。自从计算机首次击败人类最好的棋手以来，人类在国际象棋与围棋方面都取得了长足进步。
- 对我们的思想加倍下注。探索和增强我们思维能力的复兴。
光靠技术是不够的。取得有违直觉的飞跃需要新的视角和新的见解。也就是阿那克西曼德借助音标字母所实现的那种。
阿那克西曼德与音标字母
阿那克西曼德是人类历史上最被低估的思想家，也许还是最重要的思想家。这是意大利量子物理学家 Carlo Rovelli 的新书《阿那克西曼德：科学的诞生》的前提，顺便说一句，这本书很有说服力。
我们将探讨阿那克西曼德的贡献，以及他是如何得出这些贡献的，从而更好地理解新的知识转移技术与新式人类思想之间的相互作用。
由Midjourney生成
阿那克西曼德出生于公元前 610 年左右的古希腊城市米利都（位于现在的土耳其境内），是一位前苏格拉底时代的希腊哲学家。阿那克西曼德的贡献巨大：他认为地球是漂浮在太空中的，他对天气的解释并没有责怪众神，他推测人类是从鱼进化而来的，他提出存在一种我们看不见的基质，甚至提出了诸如大爆炸之类的东西。 那可是2600年前！
根据Rovelli 的说法：“他是对自然界提出理性观点的第一人。物质的世界及其关系第一次被看作可以通过思想研究直接触及。”
从今天的角度来看，这是一个很难认识清楚的巨大转变。不过我们不妨试试。
想象一下，你认识的每个人都相信地球是一个被水包围的扁平物体，而宙斯则坐在地球上方，每当他生气的时候就会向地面扔闪电。你的父母、你的朋友、你的妻子、你的牧师——他们都相信这一点，他们谈起这些就好像那就是个简单的事实一样。
由Midjourney生成
但你认为这样的说法不太对。那不符合你的经验。你从来都没真正见过宙斯，但你见过雷暴期间云层在相互碰撞。如果地球是被水包围的平面的话，那当星星落到地平线以下的时候，它们会到哪里去呢？
意识到你认识的每个人都相信的一切都是不真实的，并且也许事情有自然主义的解释，它必须经历的精神飞跃几乎是无法理解的。
阿那克西曼德是如何实现飞跃的？Rovelli列举出三样东西，他认为正是这三样东西让米利都在阿那克西曼德时代成为特别肥沃的思想土壤：
- 民主
- 文化融合
- 音标字母
在 Rovelli 的讲述里，催生民主的似乎是导致自然主义思维的同样因素——见多识广的公民、健康的辩论和对等的人之间的批评。文化融合，尤其是与埃及人的融合，也许已经向泰勒斯和阿那克西曼德本人展示出其思想的局限性。重要的是，埃及人本可以向希腊人解释，他们的想法甚至有可能是错误的。
但在我看来，在这三者之中，音标字母对阿那克西曼德所做贡献的影响最大。
在公元前八世纪之前，全世界的字母用的都是象形文字、楔形文字、语标或辅音。因此，阅读和写作“几千年来一直是专业抄写员的领地”。
希腊人在公元前 750 年采用的腓尼基字母没有元音，且与希腊人所用辅音字幕相比多了七个：α、ε、η、ι、ο、υ、ω。没有元音意味着你不能光听单词就能记下发音，或者反过来，不能靠看来读出单词。
在采用腓尼基字母的过程中，到了某个时候，一个希腊人或一群希腊人突然有了一个想法：把那些多余的腓尼基辅音变成希腊元音，从而捕捉到他们说话时发出的所有声音。这一步是一次巨大的释放。 Rovelli 写道：“这样一来，大家可以只需要发音别人就可以通过声音识别，而不是靠识别书面文字，哪怕对文本当中的特定文字缺乏初步了解也能知道对方说什么了。人类史上第一项能够保存人类声音副本的技术诞生了。”
相关性也许不能等同于因果关系，但正如 Rovelli 所观察到的那样：
在公元前 7 世纪和 6 世纪的希腊，全球史上第一次有很多人得以接触到书写文字。知识不再是一个封闭的抄写员协会的专属遗产：它成为一个庞大的统治阶级共享的遗产。此后不久，萨福（Sappho）、索福克勒斯（Sophocles）以及柏拉图的不朽名言开始流传开来。
然后就有了阿那克西曼德，他改变了我们看待世界的方式。我怀疑音标字母在几个方面促成了他的激进见解：
- 获取知识。如果阿那克西曼德早出生几个世纪，就算他是上层阶级的一员，他也不知道如何读书写字。他不可能那么容易地借鉴其他人的知识，或者记录下自己的思想，进而影响到未来的思想家。
- 池子更大。在音标字母出现之前，可能也不乏像阿那克西曼德这样思想开阔经验丰富的人，但除非这些人属于极少数的抄写员群体，否则是不可能读写的。音标字母的出现增加了最聪明、拥有最新颖思想的人学习以及为人所知的机会。
- 广泛批评。Rovelli认为阿那克西曼德发现了对待大师见解的一条中间路线，介于“绝对崇拜”与“拒绝持有不同观点的人”之间。阿那克西曼德在泰勒斯的工作之上进行了扩展——欣赏但不害怕指出缺点。他开启了定义科学进步的连续改进过程。当你能够坐下来阅读之前的文字、理解它、取其精华、去其糟粕时，事情似乎就容易得多了。
- 起草文稿。写作让思想敏锐。 “把想法变成文字是一项严峻考验。”如果没有在私下表达和检验自己革命性的思想的能力，没法将它们记录在石板上、推敲、调整和修订那些想法，很难想象阿那克西曼德会有信心分享那些与流行智慧如此相悖的想法，或者以能说服别人的方式形成这些想法。
阿那克西曼德的著作早已失传，对其思想历程的了解更是少之又少，所以这部分的描述纯属猜测。不过，我可以脑部这样一幅画面，阿那克西曼德拿起一块蜡板坐下来，在私下研究他的想法，然后把想法写在羊皮纸上，接受更广泛受众批判眼光的注视。实际上，你不会在不做出一点完善的情况下就提出自己那半生不熟的想法，说众神并没有那么强大，需要有力的证据。
由Midjourney生成
不管具体情况如何，如果没有音标字母的话，阿那克西曼德很可能就没法形成或分享催生科学的思想。不过，任何技术，即便是我们今天所拥有的最好的技术，想要取得阿那克西曼德那样的思维飞跃，同样也不太可能。
阿那克西曼德亲眼看到了太阳、月亮和星星在天上跑。在感受到太阳照在自己的头上之后，他又感受到雨水打在他的皮肤上。他听见雷声隆隆，然后抬头一看，天上乌云滚滚。但他从来都没见过宙斯。他打内心一定能感觉到自己得到的解释有些不对劲，而在他的脑海里，当事情看起来不太对劲时，他一定会产生我们所有人都熟悉的那种挥之不去的好奇心。
在当时最好技术的帮助下，他的洞察却是非常人性化的一个。但即便是今天最好的技术也没法取得阿那克西曼德实现的飞跃。为此我曾问过 ChatGPT，它承认，就算把当时写过和说过的内容都提供给它，它也无法通过自然法则来解释事情。
阿那克西曼德的故事简洁而有力：一种技术，一个人的革命性见解，众多发现。我们可以用更多人物来讲述科学革命发生的类似故事：比如哥白尼、伽利略、培根、牛顿等。
在印刷机发明了仅 33 年之后，就诞生看哥白尼。不难想象，哥白尼是第一批足够天赋异禀，同时又可以接触到萨摩斯岛的阿里斯塔克斯、托勒密、伊斯兰天文学家以及新柏拉图哲学家作品的人。他用全新的视角重新诠释了托勒密《天文学大成》里面的天文数据：如果位于中心的是太阳，而地球是围绕着太阳转动的话，会怎样？
弗朗西斯·培根生于文艺复兴时期。那个时期见证了人们对古希腊哲学兴趣的复兴，其中就包括亚里士多德所倡导的经验观察与逻辑推理。他批判了现有的亚里士多德哲学，主张将经验观察与归纳推理和实验相结合，从而播下了科学方法的种子。
日心说和科学方法都需要对印刷机促成的广泛知识积累，做出反直觉的思想飞跃，反过来，印刷机让哥白尼和培根的思想得以传播，供其他思想家进一步完善，从而将其塑造成直到今天仍然存在的形式。
如果理解宇宙和我们自己的思想所需的一切革命性的思想飞跃都已经达成，如果我们不再需要更多像阿那克西曼德或哥白尼那样的洞察，如果剩下的只有实验和计算，那不管有没有我们的帮助，人工智能都有可能解决揭开宇宙奥秘所剩的问题了。
有可能是这种情形，但我认为这不太可能。阿那克西曼德的同时代人并不怀疑无神论解释的可能性。牛顿之后物理学几乎已经尘埃落定，直到烽烟再起。我强烈怀疑人工智能可帮助发现新的不连续性，但这需要人类有新的见解，而且那会发生在科学的外围，人类将实现新的飞跃，我们可以在人工智能的帮助下探索这些飞跃。
在那种情况下，我认为把 AI 简单地定义成一种可以帮助我们用来做事的工具是不正确的。我认为我们可以利用开发人工智能所学到的东西，来更好地理解我们的思维是如何工作的，去定义人类的独特能力，并把人工智能当作我们用来增强人类独特能力的一揽子技术的一部分。
即便人工智能变得更聪明，它也会推动我们变得更聪明、更有创造力。在这一点上，国际象棋和围棋可以作为有用的案例研究。
国际象棋与围棋
游戏是人工智能的试验场。有了明确定义的规则和目标，与进行微妙深入的对话、推动科学知识前沿以及理解人类思想这些“棘手问题”相比，即便是最复杂的游戏也只能算“枯燥问题”。因此，观察当 AI 占领了这些第一前沿时人类的反应，从而了解当AI占领更多的前沿时人类会作何反应，是很有启发意义的。
结果是，随着人工智能在国际象棋和围棋方面变得更出色，我们并没有放弃，反而也表现得（比之前）更加出色了。
1997 年，IBM 的国际象棋计算机“深蓝”与人类最好的国际象棋棋手加里·卡斯帕罗夫 (Garry Kasparov) 进行了六盘对决。在前一年，在双方的第一场比赛里，结果是人类击败了机器。之后机器变得更聪明，用更快的硬件和更好的训练进行了升级。
正如经常发生的情况那样，周边的反应有点歇斯底里。 《华盛顿邮报》特约撰稿人Joel Achenbach在比赛期间撰写的一篇文章的开场白里捕捉到了这种情绪：“全世界最伟大的国际象棋棋手正在努力打败一台机器。对于作为一个物种的人类来说，这是发动一场集体自我厌恶的又一个绝佳机会。”
Achenbach 继续给竞争对手出版物发表的可怕声明贴上标签：
英国卫报称，卡斯帕罗夫的工作是“保护人类免受人工智能不可阻挡的前进步伐的碾压”。卡斯帕罗夫本人将他去年与深蓝早期版本的比赛称为“决定物种命运”的比赛。 对于那场创下不祥之兆新纪录的比赛，《新闻周刊》 5 月 5 日的封面故事冠以“人脑的最后一战”为标题。这份杂志宣称，“卡斯帕罗夫在智取 IBM 怪物方面的表现如何，可能预示着我们这种物种在未来数年乃至数世纪里将如何维持住自己的身份（优势就更不用说了）。”
听起来似曾相识？
你知道比赛的结果如何。深蓝以 3.5 比 2.5 击败了卡斯帕罗夫。卡斯帕罗夫没能保护人类被人工智能不可阻挡的进步碾压。我们的物种被定义为失败者。大脑输掉了最后一战。我们这种物种在未来数年乃至数世纪里将如何维持住自己的身份（优势就更不用说了）的早期迹象并不好。
一些评论员甚至质疑下棋还有没有意义。如果计算机总是比人类更出色的话，那么成为全世界最好的国际象棋棋手意味着什么？
但是在深蓝之后发生了一些有趣的事情。国际象棋越来越受欢迎，棋手的技能也越来越高。
纵观每年顶级棋手的Elo评分，在卡斯帕罗夫败北之后，上升的趋势并未中断。最好的不断变得更好——这就很有趣了。
来自 ChatGPT 的数据
更有趣的是，在深蓝之前和之后有多少人下出过精彩棋局的对比。
数字源自维基百科
1972年至1997年（含）25年间，Elo评分超过2700的超级大师仅有5人。 26年来，已有127位超级大师突破2700大关。
同样地，这个数据并不完美，但这种对比实在是太过强烈，即便数据不是按原先的算法计算，但方向是正确的。而且不仅最好的棋手变得更好了，还有很多很多人也变得非常非常好了。
撇开注水不谈，超级大师数量的激增可以用这个来解释：来自世界各地的更多棋手利用了改进的国际象棋引擎进行训练——这些引擎已经好到现在可以轻松击败全世界最好的棋手——同时磨练他们的技能，让棋手们在线下得以相互竞争或者与机器掰掰手腕。
这并不意味着现在成为一名伟大棋手就很容易了，要不现在人人都是超级大师了。你不能把国际象棋引擎带进比赛（如果你打算让它通过肛珠告诉你招数，你会有麻烦的）。但这意味着更多具备必要才能，愿意为之付出努力的人可以比以前更擅长下国际象棋。机器推动了人类变得更好，并且也帮助了他们变得更好。
然而，每当 AI 有所成就时，目标就会移动。计算机当然可以在国际象棋比赛里击败人类，但那只是蛮力计算。试试围棋吧，那可复杂多了。
围棋是一种古老的中国策略棋盘游戏，两名玩家轮流将黑子与白子放到棋盘上，目标是通过包围对手的子，并控制更多的棋盘来占领领土。围棋有 10的170 次方种可能的下法，令宇宙的原子总数也相形见绌，其复杂度要比国际象棋高出 10的100次方倍。我们输了国际象棋比赛，但下围棋计算机肯定无法击败我们，对吧？
后来的故事你大概也知道了。 2015 年，DeepMind 的 AlphaGo 以 5 比 0 击败了欧洲顶级棋手范辉。第二年，它又以四比一击败了世界顶级棋手李世石。
与国际象棋一样，AlphaGo 并没有让人类棋手望而却步，而是既提高了围棋的人气也提升了人类的技能。这场人机大战吸引了大量眼球，让人们得以了解围棋，围棋棋盘在全球范围内被抢购一空。 AlphaGo 让最好变得更好。
这是李世石的评价：
它让我质疑人类的创造性。看到AlphaGo下的棋，我开始在心里琢磨，自己以前了解的招数是否就是正确的。它的风格不一样，这种对弈和我以往的经验截然不同，所以我需要时间来适应。
纪录片的结尾是范晖肩扛着女儿走过葡萄园，反思自己与 AlphaGo 的对弈：
就在我和 AlphaGo 对弈的时候，他给我展示了一些东西。我觉得很美，就是这样。在一切开始之前，我看待这个世界的方式不一样了。围棋棋局的真髓是什么？有了这个东西之后，我会用我的比赛去改变一些东西。也许他可以向人类展示我们从未发现的东西。也许它确实很美。
除了超越伟大棋手外，AlphaGo 还大大提高了人类下棋的质量和新颖性。在 2023 年 3 月发布的一篇论文《超人人工智能可以改善人类决策》里，由 Minkyu Shin 领导的团队分析了过去 71 年人类围棋棋手走出的 580 万个下法的质量与新颖性。
看看你能不能指出 AlphaGo 第一次击败人类世界冠军是在什么时候。
Shin et al,
那些图表很漂亮。这些图表说明，因为 AlphaGo，人类棋手不仅在围棋技艺变得更好了，而且也变得更有创造力了。
在我看来，有趣的是，虽然人工智能提高了国际象棋和围棋的水平，但它对围棋的创造力产生了更显著的影响，因为按照 ChatGPT 的说法，“围棋是一种更复杂的游戏，有着更大的搜索空间以及更多的可能性，可以促进更大范围的创新和创造力。”
这应该是乐观的理由，因为人工智能擅长的事情变得越来越复杂，搜索空间越来越大，可能性越来越多，从游戏等温和问题转向对话、科学研究以及理解人类思维等棘手问题。
对我们的思想加倍下注
如果说我希望你从阅读本文能收获一个关键信息的话，那就是新的知识转移技术解锁了新的、更好的思维方式。
人脑不是静态的；人脑充满活力，并且能够改进。新技术可以促进这些改进。音标字母和印刷机不仅有助于传播思想，还让我们在这个过程中变得更加聪明。虽然我们仍处在 AI 开发的早期阶段，但国际象棋和围棋提供了我们的改进尚未到头的早期证据。
遗传进化这个过程很缓慢，但几千年来我们的思想并不是只靠遗传学的进化。正如丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）在《从细菌到巴赫再反过来》（From Bacteria to Bach and Back）里面所强调的那样，我们的大脑与语词模因的自我复制（Words striving to reproduce）共同进化。新信息——新词语、新想法、新论点、新图像——可以“下载到你的大脑”，然后在那里与你下载的所有其他模因混搭并融合在一起，成为你个人推理能力的一部分。
表音文字、印刷机以及 AI 发挥了更远更快地传播模因的作用，如此我们就可以升级自己的思维，并带来全新的见解。
丹尼特在那本2017 年出版的书的结尾段落里直接谈到了人工智能，他写道：
或者，在后智能设计时代，在替我们承担认知活动脏累活的人造产物的帮助下，我们可以在我们创造出来的环境下继续蓬勃发展。模因和基因之间不仅存在共同进化；我们大脑自上而下的推理能力与动物大脑自下而上无法理解的能力之间存在着相互依赖关系。如果我们的未来发展仍沿着过去的轨迹（这部分在我们的掌控之中），尽管我们对依赖人工智能变得更加谨慎，但我们的人工智能仍将继续依赖于我们。
这种两权分立与相互依存就是我要表达的意思。它反映在音标字母与印刷机上。将更多繁重的认知负荷交给它们，这样我们就可以专注于我们大脑自上而下的推理能力，专注于像阿那克西曼德这样的人能够擦出的罕见而新颖的洞察力火花上。
我不知道那些洞察会是什么。我所知道的，至少以我强烈的人类直觉，是如果我们处在这些技术/人类洞察力驱动的其中一个转折点脚下的话，人们将会投入大量时间和精力去训练自己的思想，好催生出这些洞察。
我们绝不会因为 AI 比我们聪明就放弃学习，推动我们的大脑图片上限只会变得更加流行，我们只会变得更好，就像我们在国际象棋和围棋的表现一样。
通过推动 AI 的能力，学习它的思考方式，我们能够进一步了解自己的思维是如何工作的，以及它们有何独特之处。
我们会提出一些奇特的理论，比如凯文·凯利的这个理论——“我们的大脑往往总会做梦，而在醒着的时候，我们的大脑会把将这台做梦机器驯服为知觉和真实性。”他在玩生成式 AI 时萌生了这个想法，因为注意到 AI 的幻觉与我们的梦境之间的相似性，并利用他的直觉取得了人类的一次独特的飞跃。
基于事实、经验和直觉（当然，之后我们将遵循科学方法）的奇特理论会非常宝贵。我怀疑我们会看到冥想、呼吸法、迷幻药、清醒梦、持续教育、睡眠、益智药、写作、在大自然中散步、辅导、锻炼、戒酒、面对面的共同体验、辩论以及各种可能有助于创造的手段的方兴未艾。
我们甚至可以利用 AI 来帮助我们用新的、个性化的方式进行训练，比如 Greg Mushen 就利用了ChatGPT 让自己对跑步上瘾了：
这条推文是一个很好的隐喻，因为虽然人工智能可以帮助我们训练，但那几公里还是得我们亲自去跑。人类洞察力之所以有价值和与众不同，部分是因为那是亲身实践的体验，当某件事是不太合理时会感到沮丧，以及在经过长期斗争后发现某些东西的乐趣。
我们都曾为远离一线无法增加太多价值的中层管理人员工作过；如果我们把太多的思考都交给人工智能，我们就有可能发生类似的事情。直觉是靠挣来的。
有些人会很乐意让 AI 完成那些脏累活。并不是每个人都会把 AI 的进步看作是需要迎接的挑战，就像我并没有利用国际象棋与围棋引擎让自己提高棋艺一样。但我认为，就像国际象棋和围棋一样，更多的人会变得更加聪明。这一过程将产生更多广义上的天才，为提供点燃下一次智力革命所需的新鲜的、人性化的洞察做好准备。
如果我们能沿着这条路走下去，我认为，其结果将是对宇宙和我们自己有更深入的了解，并在永无止境地探索和塑造我们现实的过程中迈出有意义的下一步。
译者：boxi。
