【人工智能】自我进化的 AI ：我们是否正在进入自我构建的 AI 时代？

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多年来，人工智能 (AI) 一直是人类精心打造和改进的工具，从数据准备到微调模型。尽管当今的人工智能在特定任务上非常强大，但它们严重依赖人类指导，无法适应其初始编程之外的情况。这种依赖性限制了人工智能的灵活性和适应性，而灵活性和适应性是人类认知的核心，也是开发通用人工智能 (AGI)所必需的。这种限制推动了人们对自我进化人工智能的追求——一种无需不断人工干预就能改进和适应的人工智能。虽然自我进化人工智能的想法并不新鲜，但 AGI 的最新进展使这个想法更接近现实。随着元学习、强化学习和自监督学习等领域的突破，人工智能越来越有能力独立学习、设定自己的目标并适应新环境。这引出了一个关键问题：我们是否即将开发出能够像生物一样进化的人工智能？

理解自我进化的人工智能

自我进化的人工智能是指无需人工不断输入即可自行改进和适应的系统。与依赖人工设计的模型和训练的传统人工智能不同，自我进化的人工智能力求创造更灵活、更动态的智能。

这个想法的灵感来自于生物体进化的过程。就像生物体适应不断变化的环境一样，自我进化的人工智能会完善其能力，从新的数据和经验中学习。随着时间的推移，它会变得更加高效、有效和多功能。



自我进化的人工智能不会遵循严格的指令，而是会不断成长和适应，就像自然进化一样。这种发展可能会让人工智能更像人类学习和解决问题，为未来开辟新的可能性。

自我进化的人工智能的演变

自我进化的人工智能并不是一个新概念。它的根源可以追溯到 20 世纪中叶。艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼等先驱者奠定了基础。图灵提出机器可以通过经验学习和改进。同时，冯·诺依曼探索了可以自行进化的自我复制系统。20 世纪 60 年代，研究人员开发了遗传算法等自适应技术。这些算法复制了自然进化过程，使解决方案能够随着时间的推移而改进。随着计算和数据访问的进步，自我进化的人工智能发展迅速。今天，机器学习和神经网络建立在这些早期的想法之上。它们使系统能够从数据中学习、适应并随着时间的推移而改进。然而，虽然这些人工智能系统可以进化，但它们仍然依赖于人类的指导，无法超越其专门功能进行适应。

推进自我进化的人工智能之路

人工智能领域的最新突破引发了人们对真正自我进化的人工智能的追求——无需人类指导，系统可以自行适应和改进。这种人工智能的一些核心基础开始显现。这些进步可能会引发人工智能像人类进化一样的自我进化过程。在这里，我们将研究可能推动人工智能进入自我导向进化新时代的关键发展。





自动化机器学习 (AutoML)：开发 AI 模型传统上需要熟练的人工输入，以完成优化架构和调整超参数等任务。然而，AutoML系统正在改变这一现状。谷歌的 AutoML和 OpenAI 的自动化模型训练等平台现在可以比人类专家更快、更有效地处理复杂的优化。这种自动化加快了模型开发过程，并为能够在最少人工指导下自我优化的系统奠定了基础。



模型创建中的生成模型：生成式人工智能，尤其是通过大型语言模型 (LLM) 和神经架构搜索(NAS)，正在为人工智能系统自行生成和调整模型创造新方法。NAS 使用人工智能来寻找最佳网络架构，而 LLM 则增强代码生成以支持人工智能开发。这些技术通过设计和调整人工智能的组件，使人工智能能够在其发展中发挥重要作用。



元学习：元学习通常称为“学会学习”，它使人工智能能够通过借鉴过去的经验，在数据很少的情况下快速适应新任务。这种方法使人工智能系统能够独立改进其学习过程，这是模型随时间推移不断改进的关键特征。通过元学习，人工智能获得了一定程度的自给自足，在面临新挑战时调整其方法——类似于人类认知的进化方式。



代理型人工智能：代理型人工智能的兴起使模型能够更自主地工作，执行任务并在规定的范围内独立做出决策。这些系统可以规划、做出复杂决策，并在最少的监督下不断改进。这种独立性使人工智能能够在其发展过程中充当动态代理，实时调整和提高其性能。







强化学习 (RL) 和自监督学习：强化学习和自监督学习等技术可帮助 AI 通过交互不断改进。通过从成功和失败中学习，这些方法可让模型在很少输入的情况下进行适应。例如，DeepMind 的AlphaZero通过自行强化成功策略掌握了复杂的游戏。这个例子展示了 RL 如何推动自我进化的 AI。这些方法还扩展到游戏之外，为 AI 提供了不断发展和完善自己的方法。



人工智能在代码编写和调试中的应用：Codex和Claude 3.5等最新进展使人工智能能够以惊人的准确度编写、重构和调试代码。通过减少日常编码任务中对人类参与的需求，这些模型创建了一个自我维持的开发循环，使人工智能能够以最少的人工投入完善和发展自身。



这些进步凸显了人工智能在自我进化方面取得的重大进展。随着我们在自动化、适应性、自主性和交互式学习方面取得更多进步，这些技术可以结合起来，启动人工智能的自我进化过程。

自我进化人工智能的含义和挑战

随着我们越来越接近自我进化的人工智能，它既带来了令人兴奋的机遇，也带来了需要仔细考虑的重大挑战。

从积极的一面来看，自我进化的人工智能可以推动科学发现和技术等领域的突破。没有以人为中心的发展的限制，这些系统可以找到新颖的解决方案并创建超出当前能力的架构。这样，人工智能就可以自主增强其推理能力，扩展其知识并解决复杂问题。



然而，风险也很大。由于能够修改代码，这些系统可能会以不可预测的方式发生变化，导致人类难以预见或控制的意外结果。人们担心人工智能会不断改进，变得难以理解，甚至违背人类的利益，这一直是人工智能安全的一个担忧。

为了确保自我进化的人工智能符合人类价值观，需要对价值学习、逆向强化学习和人工智能治理进行广泛的研究。开发引入道德原则、确保透明度和维持人类监督的框架将是释放自我进化的好处并降低风险的关键。

底线

自我进化的人工智能正在越来越接近现实。自动学习、元学习和强化学习的进步正在帮助人工智能系统自我改进。这一发展可能会为科学和解决问题等领域打开新的大门。然而，也存在风险。人工智能可能会以不可预测的方式发生变化，难以控制。为了充分发挥其潜力，我们必须确保严格的安全措施、明确的治理和道德监督。在我们前进的过程中，平衡进步与谨慎将是关键。



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