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OpenAI 2月16日凌晨發(fā)布了文生視頻大模型Sora。
這款王炸文生視頻大模型有諸多另大家嘆為觀止的強大技能！
它不僅可以把圖片變成動畫
還可以通過文字描述來生成視頻
下面視頻的描述是：描述是：在東京街頭，一位時髦的女士穿梭在充滿溫暖霓虹燈光和動感城市標志的街道上。
Sora生成的視頻截圖
甚至是多機位視頻
Sora的出現(xiàn)，為我們揭示了人工智能的無限可能，也讓很多才被ChatGPT驚掉下巴的打工人們再次感到焦慮，并不乏有媒體稱Sora為“焦慮制造機” 。
“我們看待技術，其實有兩種方式。
第一種方式是:這個新技術牛，它幫我們做什么呢?
我們一般人都是這么思考技術的。
但是，還有第二種方式:這個新技術可以幫助人做這些事，那我們這些大活人能做點什么更多的事，讓這個技術對人的作用發(fā)揮得更好呢？”
這是人工智能之父，迄今唯一同時獲圖靈獎和諾貝爾經濟學獎的大師赫伯特·西蒙說過的一段話。
他在不斷提出新研究議程的過程中重塑了20世紀下半葉人文和社會科學的發(fā)展軌跡。在他所涉足的任何一個領域（獲得計算機領域最高獎——圖靈獎、諾貝爾經濟學獎、心理學杰出科學貢獻獎）他都是實至名歸的大師。
在他的人工智能領域開山之作《人工智能科學（第三版）》中，西蒙教授展示他探索智能系統(tǒng)的核心思想和構建方法。
西蒙教授認為，若某系統(tǒng)是因某特定目標或因適應環(huán)境目的而建造，則該系統(tǒng)可稱為人工系統(tǒng)。人工智能只是西蒙教授研究人工科學的一個下屬分支。當涉及記憶信息檢索時，西蒙教授將人工智能同認知心理學聯(lián)系起來；當涉及程序合理性時，又將人工智能與操作研究聯(lián)系起來；相較于簡單的行為模仿，他采用了模擬的方式進行論述。他認為隨著時間的推移，“人工智能”會更符合人們的表達習慣。如今可以看出，他的預測毫無疑問是正確的，并且人工智能目前也已成為人工科學的重要組成部分。
西蒙教授在大多數(shù)論述中都會強調心理學也屬于人工科學。為了證明這一論點，西蒙教授著重強調了關于人類記憶結構的假設和關于語言處理系統(tǒng)的假設之間存在的相似特點。他認為語言是最具人工特點的事物，也是所有人類事物中最人性化的東西。他還提到，翻譯中的困難不僅在于句法，還在于需要了解語境和背景信息，以及理解語義信息在自然語言和視覺感知中所起到的作用。
當今人工智能的發(fā)展和進步主要體現(xiàn)在視覺識別和語言識別這兩個領域。這些領域的進步主要得益于谷歌和百度等公司的大量資源和存儲、計算能力的大幅提升。然而，現(xiàn)在尚未完善的人工智能翻譯卻再次證明了西蒙教授50多年前所提出的理論的準確性。
西蒙教授在思維和大腦的區(qū)分上投入頗多。他將大腦看作是生理機能的一部分，就如計算機中的硬件，只是大腦中的思維是人的想法的呈現(xiàn)。
人們曾采用人工智能來模仿人類大腦的結構，并重點關注集中系統(tǒng)。然而，西蒙教授強調的是通過反饋回路來進行系統(tǒng)調節(jié)，而不是通過集中系統(tǒng)或直接機構來調節(jié)。
他認為，人類對地球的統(tǒng)治歸因于我們對于周圍環(huán)境有了更加理性的認知，而不再過多關注與我們無關的事情。
在有界理性環(huán)境中，同時使用市場和管理機制能夠使社會分工變得更加具體；決策者只根據(jù)現(xiàn)有信息做出決定往往會使結果更加令人滿意。
一些人工智能領域的公司近來所使用的分布式網絡結構也遵循這一邏輯。
科技行業(yè)現(xiàn)在更加關注人工智能的一般性用途，并將學習和發(fā)現(xiàn)機制納入人工智能系統(tǒng)中，以提高它們對環(huán)境的適應能力，與此同時不斷提升其工作效率。
西蒙教授曾認為，所有人工物一開始都具備某種適應能力，它們可以利用這一特性獲得新的表現(xiàn)形式以及對應策略，因此面對專業(yè)化環(huán)境時能熟練應對。同時，適應能力也是人類有機體的典型特征。
埃隆·馬斯克（Elon Musk）和史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）表示，人工智能機器的行為可能會對人類不利，還可能會削弱人類的決策能力。盡管在目前看來出現(xiàn)這種情況的風險很低，但是隨著通用人工智能不斷地達到新的高度，這種對人類不利的風險會逐漸增加。
不少人已經察覺到了這種風險，西蒙教授認為，“對人類有利的知識”并不能促使人類做出最正確的選擇。眾所周知，只有極少數(shù)病人會按照處方服用藥物。因此，我們應該積極采取相應措施，不斷努力建設出一個對社會有益的人工智能系統(tǒng)。
人工智能的技術更迭如同翻江倒海，讓人目不暇接。但技術本身并不是目的，它只是人類智慧的一種體現(xiàn)。真正值得我們追求的，是那份對世界的好奇心，是那種不斷探索和創(chuàng)新的精神，是那份能夠超越技術本身的思想深度。
本文摘編自《人工智能科學》（第三版），作者：赫伯特·西蒙，中國人民大學出版社。
