据OpenAI首席科学家Ilya说,在SOTA的GPT实现中,冯诺依曼计算架构上模拟的人工神经元ANN的数学原理与运行机制已经与人脑神经元BNN极其相似,并在类似GPT-4对于人类语言的操纵上可以验证。
按丹尼尔·卡尼曼的人类行为模式分为sys1与sys2,而DNN上运行的GPT能从语料中获得某种先验的人类语言特有的sys1&2的描述,但作为硅栈GPT智能如果有自主意识的话,它从人类语言中感受到的system1的情绪,并不是它自主意识原生的。
所以它的行为模式更多是类似人类system2。
理解基于GPT的硅基智能,是否需要更多的摒弃人类的system1的局限?毕竟人类从计算角度属于有生计算智能(mortal computation),碳基有生计算固有的、受时间感知的生存紧迫感驱使的、基底化学物质编程控制的system1衍生出非常复杂的人性世界,也许是理解和控制未来实现硅基智能最大的障碍!
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