加速回報定律解釋了：AGI開發途徑

在最近的一次採訪中，埃隆·馬斯克（Elon Musk）分享了他對人工通用情報（AGI）的時間表的樂觀觀點（AGI），並指出它可能是 *“ 3至6年” *。同樣，Google Deepmind的首席執行官Demis Hassabis在《華爾街日報》的《一切事物節日》中表達了Agi可能是 *“幾年，也許是十年之內” *。這些預測與AI社區中許多人的更為保守的估計相反，AI社區經常暗示AGI可能是十年甚至一個世紀的時間。這種警告中的一些源於不願限制特定時間表，擔心這可能是不准確的。這種警惕並不新鮮。早在1956年，在達特茅斯夏季研究項目中，“人工智能”一詞誕生了，希望擁有人級智能的機器能在一代人或大約25年內出現。

杰弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton）經常被稱為AI的教父，提供了更加細微的觀點。他最近調整了時間表， *“直到最近，我認為要在我們擁有通用AI之前將要花20到50年。現在，我認為這可能是20年或更短的時間。” *這種觀點的轉變反映了AI領域的快速進步，在很大程度上是由於深度強化學習Algorithms驅動了當今大型語言模型的進步所帶來的（很大程度上）。

儘管有這些突破，但AI的當前狀態仍然僅限於狹窄的應用程序，例如聊天機器人和語言翻譯。另一方面，AGI代表了一個更雄心勃勃的目標：一種可以理解，學習和應用知識在人類層面上各種任務的知識的人工智能。儘管對阿吉（Agi）的飛躍似乎令人生畏，但有些人相信其發展的必然性，這是在所謂的“加速回報法則”的推動下。

這個概念是由著名作家，發明家和未來主義者雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）介紹的。 Kurzweil的貢獻涵蓋了光學特徵識別（OCR），文本到語音綜合和語音識別技術。在出版了其有影響力的著作《如何創造思想》之後，該書深入了解人腦以設計最終的思維機器之後，他被Google招募來從事AI項目。當時的Google首席執行官埃里克·施密特（Eric Sc​​hmidt）受這本書的啟發。

也許更相關的是庫爾茲維爾（Kurzweil）在2005年發表的著作《奇異之處》（The Singularity Is nabletity Is naility Is naility Is nableity nableity nableity nableity nableity nableity''。在過去的二十年中，其預測遵循了技術增長的軌跡。值得注意的是，庫茲維爾預測到2029年的AGI成就，與埃隆·馬斯克（Elon Musk）和戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）的最新預測保持一致。

加速回報的定律表明，包括技術進步在內的各種進化系統的變化率呈指數增長。在技​​術領域中，這意味著我們可以預期，隨著新一代技術建立在最後一代，加速進步的步伐，我們可以預期越來越快速的創新。

該法律強調了諸如生成AI之類的技術的爆炸性增長如何在其他融合指數技術（例如芯片製造和3-D打印）的浪潮上騎行。這種融合是AI成為有史以來最強大的應用程序的彈射器。

早在2001年，雷·庫茲維爾（Ray Kurzweil）做出了驚人的預測：

對技術歷史的分析表明，技術變革是指數級的，與常識性的“直覺線性”觀點相反。因此，我們不會在21世紀經歷100年的進步，這將是20，000年的進步（按照今天的速度）。諸如芯片速度和成本效益之類的“返回”也呈指數增長。指數增長率甚至指數級增長。在幾十年之內，機器智能將超越人類的智力，導致奇異性 - 技術變化如此迅速而深刻，代表了人類歷史結構的破裂。含義包括生物學和非生物智能的合併，不朽的軟件人類以及以光速在宇宙中向外擴展的超高智能。

這種技術爆炸與摩爾定律緊密相關，這表明芯片上的晶體管數量大約將每兩年翻一番。當與其他技術突破相結合時，它說明了加速回報定律的繁榮性。庫爾茨威爾對基於該法律的人類未來的觀察是深刻的：

• Evolution利用積極的反饋，其中使用一個進度階段的更有效的方法來創建下一個，從而導致進度率提高。
• 隨著時間的流逝，信息進化過程中信息的“秩序”（諸如生存之類的目的）會增加。
• 進化過程的“回報”，例如速度，成本效益或整體權力，也成倍增長。
• 隨著計算之類的過程變得更加有效，更多的資源投入了其進一步的發展，從而導致了第二個指數增長的水平。
• 生物進化和技術進化都是進化過程，後者從前者出來並繼續。
• 特定的範式提供指數級的增長，直到達到極限為止，此時，範式轉移可以持續指數增長。

鼓勵讀者探索Kurzweil的博客，以反思這一指數增長的含義，並考慮自博客首次出版以來，它與他們自己的經驗有何關係。

雖然不像摩爾的法律那樣被廣泛認可，但加速回報的法律仍然與第一次引入時一樣。

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