第二大腦 今日關注
本文來自微信公眾號:秦朔朋友圈 (ID:qspyq2015),作者:甄科學,頭圖來自:《超體》
有多少次你想記住一些重要的事情,卻感覺它溜走了?
(資料圖片僅供參考)
有多少次你想說一個名詞,卻話在嘴邊說不出來?
我們的大腦確實會卡殼。
第二大腦是最好理解的高科技烏托邦。有個叫“建立你的第二大腦”的網站,說出了所有人對第二大腦的期待:
在幾秒鐘內找到你過去學過、接觸過或想過的任何內容;
組織你的知識和思維邏輯,讓它評論新的事件,產生新的想法、寫項目建議書和演講PPT;
你的嘴替,按你的想法說話,高效交流、社交、相親;
替你做你會做的事情,且重復快速地做;
花更少的時間處理已知的事情,花更多的時間去做創新的事情。
有了第二大腦,就可以有第三大腦,可以做3份截然不同的工作,賺3份工作的錢。
這些愿景和“躺賺”一樣,非常美好。
在很長一段時間,第二大腦還是烏托邦?,F在,科技進步讓第二大腦從烏托邦逐漸變成現實。
本文想探討這些技術路徑,并談談他們的現實商業意義。
1
ChatGPT橫空出世后,最可行的技術路徑是AI。第二大腦也是AI領域最熱的話題。
自然語言模型讓機器能夠高效理解人類語言。只要能是語言表達的東西,都可以讓計算機理解并變成第二大腦的知識。大語言模型解決了知識輸入和輸出的問題。
你可以把你的所有經歷和想法,輸入一個數據庫,包括你喜歡看的電影、你讀的書、你愛吃的火鍋底料、你寫的文章、你的工作經歷。這個數據庫加上大模型的搜索、推理和泛化能力,一個你的第二大腦,就可以用聊天機器人的方式呈現。
任何人都可以和這個與你有相同記憶的機器人聊天,跟真正的你一起分享知識,極其相似。你也可以用這個機器人存儲的個人記憶,創造新的東西。有多個AI項目都在做這樣的事情。
第二個技術路徑是腦機接口。AI第二大腦的最關鍵和最難的一步,是要把第一大腦的信息,數字化后成硅基智能可以理解的比特字符串。實現這一過程的最高效的技術路徑,應該是直接把大腦的信息,不通過語言,高速傳輸給計算機。就像U盤和AirDrop一樣。
現在,一個大猩猩可以用大腦來直接控制打磚塊游戲。腦機接口把大腦轉化為了機器可以理解的語言。然而,按目前的技術進展,要把人的記憶一鍵傳輸給計算機,還遙遙無期。
OpenAI的創始人Altman最近在北京智源AI大會上說,弄清楚計算機神經網絡比弄清楚人腦容易多了。人對大腦各部分功能的理解,大腦機制的理解,是對所有身體器官理解中最少的。
在心臟,每個心室和心房,他們的功能、生理機制,現代醫學搞得很清楚。起搏器可以讓心臟重生,人工心臟可以模擬完整心臟的功能。程序可以追溯每一個AI神經網絡的工作步驟,但不管是CT、MR還是立體腦電圖,都沒有高效的手段歸因大腦深層的活動。物理上構造的第二大腦,在技術上沒有任何可行性。
第三個技術路徑比較特別。最近看了一部科幻片叫《超體》,英文名叫《Lucy》,讓我思考另外一種可能性。
《超體》里提到了一個未經驗證的理論。這種理論認為,人類的大腦利用率只有10%。大腦里有千億神經元,這些神經元就像閑置的算力,沒有被充分利用。如果人的大腦利用率得到大幅提升,人類可以獲得不可想象的超智能和超能力。
比如,海豚是一種大腦利用率達到20%的動物。因為超高的大腦利用率,海豚才發展出了聲吶系統。聲吶可以理解為大腦認知外部世界的手段。在科幻小說里,當人的大腦利用率達到30%以后,人發展出額外的感知手段,比如說大腦和無線電直接通訊。
一開始我認為這是純虛幻而非科幻,但仔細想來,并非如此。原始人類,不能想象出我們發展出的語言系統。魚理解不了我們細膩的觸覺,我們也不能想象電鰻進化出的放電能力。電鰻還能控制放電的電壓。既然生物能產生出放電能力,為什么不能產生和無線電波直接通訊的能力呢?
生物可以發展出任何奇怪的東西。生物的潛能讓我思考,碳基智能并不一定在所有層面都比硅基智能差。為什么我們一定要拋棄肉身,向計算機跪舔?
所以,第三個技術路徑是從生物上,而不是借助電腦來提高大腦的能力,讓第一大腦比現有的大腦產生指數級別的進化。
2
第三個路徑是一個讓我大吃一驚的想法。
我也投資生物科技項目,生物科技在近些年遇到了瓶頸,突破性技術進展緩慢。6-7年前被視為改變世界的基因治療、細胞治療、免疫治療等等均無法突破。
渴望治愈癌癥的神藥Cart-t在治療實體瘤上進展緩慢;
生物機器人mRNA在新冠之外的其他適應癥上沒有大突破;
老年癡呆的機理仍舊不明,沒有好的藥物。
如果連抑郁癥和老年癡呆癥都束手無策,則不能奢望通過生物科技提高人類智能。
但從另外的角度,科學的發展,確實如《三體》所述,不是線性的而是意外爆炸。如果ChatGPT是意料之外的暴力算法的勝利,會不會在明天,也突然發現一種化合物或蛋白質,能讓人類智能突飛猛進呢?
《超體》里提到了一種叫CPH4的化合物,主人公服用后,達到了大腦利用率100%的超級智能。這種虛幻的化合物號稱在人類懷孕6周的時候,母親只要分泌微小劑量,就可以讓胚胎快速發育。
我搜索了這種化合物,除了借著《超體》電影賣假藥之外,沒有關于CPH4的科學研究文章。倒是另一個獲批的藥物莫達非尼,進入了我的視野。莫達非尼在中國是受嚴格控制的神經藥物,它被美國FDA批準治療過度嗜睡癥。
近30年來,很多研究表明,莫達非尼可以用于增強認知和學習能力。更有甚者,把它當作“聰明藥”,據說英國大學名校中有1/4的學生用它提高學習成績。
有媒體報道稱,研究表明,莫達非尼能顯著增強大腦神經活性和人體機能,并增強記憶力和意志力,且有振奮精神和改善情緒、感覺、思維與情感等作用,甚至可以保持72小時連續工作不休息,而始終保持頭腦清醒、判斷力不減,還能從生理上有效抑制恐懼感的產生。
72小時連續工作、頭腦清醒、判斷力不減,似乎預示了通過生物手段提高大腦能力的可行性。
盡管我無法核實這些媒體報道的嚴謹程度,卻讓我對人類在和AI戰斗中必輸的觀點,有了不同的看法。機器擅長記憶、搜索、計算,ChatGPT讓人看到了機器在理解、推理、解決問題上的潛力。人類大腦也是神經網絡。OpenAI這樣一個偶然誕生的公司,偶然地讓機器學習人類大腦獲得了突飛猛進的進化。從此種意義上說,機器模仿了人的技能。
反過來,如果人能更好使用AI,人類智能也將突飛猛進。
3
所以,第二大腦并非需要完全意義上的大腦,能做出簡版的第二大腦,在商業上和科學上都有巨大價值,第二大腦的現實意義變成了下面兩個層面——
1. 用AI工具提高知識管理和人類學習速度。這是很多公司在努力的方向。本文開頭描寫的場景,AI很快會做得越來越好,會有商業公司在這方面獲得成功。
2. 用AI提高科研的速度,也就是很多科研機構在倡導的AI for science。這將從各個學科產生突變,加速人類智力進化。
AI for Science的典型是AlphaFold。AlphaFold的核心是用AI技術來預測蛋白質結構和功能。AlphaFold的開發團隊是戰勝圍棋冠軍李世石的AI團隊。
我一直不明白這些玩轉下棋的人本可以拿下棋的技術去搞量化投資、搞解決問題型AI,以便賺更多錢,他們為什么要做蛋白質結構這種虛無縹緲的東西?
我相信AI大神們在用AI戰勝圍棋冠軍的同時,也深刻認識到了人類大腦的可怕神奇之處。AI用耗電量超人的龐大計算機,好不容易戰勝了靠三兩米飯就能養活的2斤重的大腦。
人的機能受各種蛋白質控制,研究人類大腦之謎的開關就在蛋白質的功能。如果用AI破解了人類蛋白質結構之謎,快速開發各種藥物,就像莫達非尼一樣的更神奇藥物,就有可能激發最強大腦,實現進化意義上的突破。
遺憾的是,市場化風險投資基金,不會投如此長線的技術。馬斯克的腦機接口公司于2016年啟動,到現在才獲批開始第一例臨床試驗。用7年才能開始臨床試驗,再用5年,可能只驗證了安全性。12年過去后,看不到任何商業化前景。期限再長的風險投資基金,都無法承受這樣的歲月。
從0到1的創新,要么政府投入、科研機構投入,要么有錢人靠興趣和慈善投入,再無它途徑。
而在用AI工具提高知識管理和人類學習速度上,倒是可以有短平快的商業產品落地。
回到文章開頭,回憶一下第二大腦的可能功能。
如果你是用戶,你覺得哪些剛需程度最強,對你最重要呢?如果你是創業者,你想針對什么群體開發怎樣的差異化產品呢?
這是產品經理考慮的問題。
微信之父張曉龍說:孫子兵法講,行軍打仗應該要“其徐如林,其疾如風”。做產品也是這樣,沒有想清楚,那不如什么都不做。
如果第二大腦只是做簡單的知識管理工具,第二大腦產品的同質化競爭將極其激烈,也很難找到真正能夠爆款的產品點。還會面臨Notion、有道、印象筆記這種傳統知識管理玩家的競爭。
能做成第二大腦的公司,不僅是熟練運用大模型的專家,也要研發訓練個人小規模數據的高效、快速方法,然后快速迭代產品。
AI領域創業的艱辛在于,AI本身極大降低了開發產品的門檻?,F在,用別人APP的截屏,就能用AI瞬間做出同樣APP網站,也有強大的AI后端代碼工具。一個人兩周就可以開發出一個完整的單場景應用產品。
混戰之下,快就是慢,沒有顛覆性產品體驗的公司,終將死在路上。
從這個意義上說,生物科技和AI,一個慢、一個快,它們在不同維度上的競爭將一直持續。
改造自己和借力工具,是肉身人類的優點。不管誰,不管是智商90還是130,都將有機會獲得一個超過自己水平的第二大腦做助手。
本文來自微信公眾號:秦朔朋友圈 (ID:qspyq2015),作者:甄科學
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