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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(qiáng)大技能！

它不僅可以把圖片變成動(dòng)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(shí)髦的女士穿梭在充滿溫暖霓虹燈光和動(dòng)感城市標(biāo)志的街道上。

Sora生成的視頻截圖

甚至是多機(jī)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?cè)俅胃械浇箲]，并不乏有媒體稱Sora為“焦慮制造機(jī)” 。

“我們看待技術(shù)，其實(shí)有兩種方式。

第一種方式是:這個(gè)新技術(shù)牛，它幫我們做什么呢?

我們一般人都是這么思考技術(shù)的。

但是，還有第二種方式:這個(gè)新技術(shù)可以幫助人做這些事，那我們這些大活人能做點(diǎn)什么更多的事，讓這個(gè)技術(shù)對(duì)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(shí)獲圖靈獎(jiǎng)和諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)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(jì)下半葉人文和社會(huì)科學(xué)的發(fā)展軌跡。在他所涉足的任何一個(gè)領(lǐng)域（獲得計(jì)算機(jī)領(lǐng)域最高獎(jiǎng)——圖靈獎(jiǎng)、諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)、心理學(xué)杰出科學(xué)貢獻(xiàn)獎(jiǎng)）他都是實(shí)至名歸的大師。

在他的人工智能領(lǐng)域開山之作《人工智能科學(xué)（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(gòu)建方法。

西蒙教授認(rèn)為，若某系統(tǒng)是因某特定目標(biāo)或因適應(yīng)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(xué)的一個(gè)下屬分支。當(dāng)涉及記憶信息檢索時(shí)，西蒙教授將人工智能同認(rèn)知心理學(xué)聯(lián)系起來；當(dāng)涉及程序合理性時(shí)，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(jìn)行論述。他認(rèn)為隨著時(shí)間的推移，“人工智能”會(huì)更符合人們的表達(dá)習(xí)慣。如今可以看出，他的預(yù)測(cè)毫無疑問是正確的，并且人工智能目前也已成為人工科學(xué)的重要組成部分。

西蒙教授在大多數(shù)論述中都會(huì)強(qiáng)調(diào)心理學(xué)也屬于人工科學(xué)。為了證明這一論點(diǎn)，西蒙教授著重強(qiáng)調(diào)了關(guān)于人類記憶結(jié)構(gòu)的假設(shè)和關(guān)于語言處理系統(tǒng)的假設(shè)之間存在的相似特點(diǎn)。他認(rèn)為語言是最具人工特點(diǎn)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(dāng)今人工智能的發(fā)展和進(jìn)步主要體現(xiàn)在視覺識(shí)別和語言識(shí)別這兩個(gè)領(lǐng)域。這些領(lǐng)域的進(jìn)步主要得益于谷歌和百度等公司的大量資源和存儲(chǔ)、計(jì)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(zhǔn)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(jī)能的一部分，就如計(jì)算機(jī)中的硬件，只是大腦中的思維是人的想法的呈現(xiàn)。

人們?cè)捎萌斯ぶ悄軄砟７氯祟惔竽X的結(jié)構(gòu)，并重點(diǎn)關(guān)注集中系統(tǒng)。然而，西蒙教授強(qiáng)調(diào)的是通過反饋回路來進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)節(jié)，而不是通過集中系統(tǒng)或直接機(jī)構(gòu)來調(diào)節(jié)。

他認(rèn)為，人類對(duì)地球的統(tǒng)治歸因于我們對(duì)于周圍環(huán)境有了更加理性的認(rèn)知，而不再過多關(guān)注與我們無關(guān)的事情。

在有界理性環(huán)境中，同時(shí)使用市場(chǎng)和管理機(jī)制能夠使社會(huì)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(huì)使結(jié)果更加令人滿意。

一些人工智能領(lǐng)域的公司近來所使用的分布式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也遵循這一邏輯。

科技行業(yè)現(xiàn)在更加關(guān)注人工智能的一般性用途，并將學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)機(jī)制納入人工智能系統(tǒng)中，以提高它們對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力，與此同時(shí)不斷提升其工作效率。

西蒙教授曾認(rèn)為，所有人工物一開始都具備某種適應(yīng)能力，它們可以利用這一特性獲得新的表現(xiàn)形式以及對(duì)應(yīng)策略，因此面對(duì)專業(yè)化環(huán)境時(shí)能熟練應(yīng)對(duì)。同時(shí)，適應(yīng)能力也是人類有機(jī)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(jī)器的行為可能會(huì)對(duì)人類不利，還可能會(huì)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(fēng)險(xiǎn)很低，但是隨著通用人工智能不斷地達(dá)到新的高度，這種對(duì)人類不利的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)逐漸增加。

不少人已經(jīng)察覺到了這種風(fēng)險(xiǎn)，西蒙教授認(rèn)為，“對(duì)人類有利的知識(shí)”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(huì)按照處方服用藥物。因此，我們應(yīng)該積極采取相應(yīng)措施，不斷努力建設(shè)出一個(gè)對(duì)社會(huì)有益的人工智能系統(tǒng)。

人工智能的技術(shù)更迭如同翻江倒海，讓人目不暇接。但技術(shù)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(duì)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(shù)本身的思想深度。

本文摘編自《人工智能科學(xué)》（第三版），作者：赫伯特·西蒙，中國人民大學(xué)出版社。