18、递归自我改进AI的潜力与局限

递归自我改进AI的潜力与局限

在人工智能（AI）的发展历程中，递归自我改进这一概念引发了广泛的关注与讨论。有人担忧递归自我改进的通用人工智能（AGI）会迅速超越人类智力，甚至掌控地球。然而，这种担忧在当前的数学假设和常识基础上，并非完全合理。

递归自我改进AGI的潜在风险与现实考量

IBM的沃森超级计算机就是一个例子。为了让沃森更好地理解人类语言的细微差别，程序员爬取了urbandictionary.com网站，结果却意外地让沃森像水手一样咒骂，因为它无法区分礼貌对话和粗俗笑话。这表明AI在学习过程中可能会出现意外的结果。

人们对递归自我改进AGI的主要担忧在于，其优势可能会利用人类的弱点。它可能在智力上迅速超越人类，且没有道德准则来约束其行为和动机，其行动和动机未必会考虑人类的最佳利益。有人担心AGI的递归增长可能呈指数级，开启后几个月内就能控制地球。

但实际上，这种情况不太可能发生。原因如下：
- 算法复杂度的内在限制 ：AI可以自我改进，创造新算法并大幅提高机器智能商数（MIQ），但仍受算法复杂度的固有极限约束。
- 边际收益递减规律 ：随着投入越来越多的计算资源，性能提升却越来越小。
- 目标与自我改进的平衡 ：有目标的AI需要为目标而工作，这会限制其用于自我改进的时间，因为在某个阶段，花费时间进行改进会阻碍目标的完成。
- 硬件改进的物流限制 ：从矿石开采、提炼到计算机设计和制造的物流链，自然为限制一心追求硬件改进的AI提供了机会。

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