加速回报定律解释了：AGI开发途径

在最近的一次采访中，埃隆·马斯克（Elon Musk）分享了他对人工通用情报（AGI）的时间表的乐观观点（AGI），并指出它可能是 *“ 3至6年” *。同样，Google Deepmind的首席执行官Demis Hassabis在《华尔街日报》的《一切事物节日》中表达了Agi可能是 *“几年，也许是十年之内” *。这些预测与AI社区中许多人的更为保守的估计相反，AI社区经常暗示AGI可能是十年甚至一个世纪的时间。这种警告中的一些源于不愿限制特定时间表，担心这可能是不准确的。这种警惕并不新鲜。早在1956年，在达特茅斯夏季研究项目中，“人工智能”一词诞生了，希望拥有人级智能的机器能在一代人或大约25年内出现。

杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）经常被称为AI的教父，提供了更加细微的观点。他最近调整了时间表， *“直到最近，我认为要在我们拥有通用AI之前将要花20到50年。现在，我认为这可能是20年或更短的时间。” *这种观点的转变反映了AI领域的快速进步，在很大程度上是由于深度强化学习Algorithms驱动了当今大型语言模型的进步所带来的（很大程度上）。

尽管有这些突破，但AI的当前状态仍然仅限于狭窄的应用程序，例如聊天机器人和语言翻译。另一方面，AGI代表了一个更雄心勃勃的目标：一种可以理解，学习和应用知识在人类层面上各种任务的知识的人工智能。尽管对阿吉（Agi）的飞跃似乎令人生畏，但有些人相信其发展的必然性，这是在所谓的“加速回报法则”的推动下。

这个概念是由著名作家，发明家和未来主义者雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）介绍的。 Kurzweil的贡献涵盖了光学特征识别（OCR），文本到语音综合和语音识别技术。在出版了其有影响力的著作《如何创造思想》之后，该书深入了解人脑以设计最终的思维机器之后，他被Google招募来从事AI项目。当时的Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Sc​​hmidt）受这本书的启发。

也许更相关的是库尔兹维尔（Kurzweil）在2005年发表的著作《奇异之处》（The Singularity Is nabletity Is naility Is naility Is nableity nableity nableity nableity nableity nableity''。在过去的二十年中，其预测遵循了技术增长的轨迹。值得注意的是，库兹维尔预测到2029年的AGI成就，与埃隆·马斯克（Elon Musk）和戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）的最新预测保持一致。

加速回报的定律表明，包括技术进步在内的各种进化系统的变化率呈指数增长。在技​​术领域中，这意味着我们可以预期，随着新一代技术建立在最后一代，加速进步的步伐，我们可以预期越来越快速的创新。

该法律强调了诸如生成AI之类的技术的爆炸性增长如何在其他融合指数技术（例如芯片制造和3-D打印）的浪潮上骑行。这种融合是AI成为有史以来最强大的应用程序的弹射器。

早在2001年，雷·库兹维尔（Ray Kurzweil）做出了惊人的预测：

对技术历史的分析表明，技术变革是指数级的，与常识性的“直觉线性”观点相反。因此，我们不会在21世纪经历100年的进步，这将是20，000年的进步（按照今天的速度）。诸如芯片速度和成本效益之类的“返回”也呈指数增长。指数增长率甚至指数级增长。在几十年之内，机器智能将超越人类的智力，导致奇异性 - 技术变化如此迅速而深刻，代表了人类历史结构的破裂。含义包括生物学和非生物智能的合并，不朽的软件人类以及以光速在宇宙中向外扩展的超高智能。

这种技术爆炸与摩尔定律紧密相关，这表明芯片上的晶体管数量大约将每两年翻一番。当与其他技术突破相结合时，它说明了加速回报定律的繁荣性。库尔茨威尔对基于该法律的人类未来的观察是深刻的：

• Evolution利用积极的反馈，其中使用一个进度阶段的更有效的方法来创建下一个，从而导致进度率提高。
• 随着时间的流逝，信息进化过程中信息的“秩序”（诸如生存之类的目的）会增加。
• 进化过程的“回报”，例如速度，成本效益或整体权力，也成倍增长。
• 随着计算之类的过程变得更加有效，更多的资源投入了其进一步的发展，从而导致了第二个指数增长的水平。
• 生物进化和技术进化都是进化过程，后者从前者出来并继续。
• 特定的范式提供指数级的增长，直到达到极限为止，此时，范式转移可以持续指数增长。

鼓励读者探索Kurzweil的博客，以反思这一指数增长的含义，并考虑自博客首次出版以来，它与他们自己的经验有何关系。

虽然不像摩尔的法律那样被广泛认可，但加速回报的法律仍然与第一次引入时一样。

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