## 537｜周日荐书：《通用人工智能》，一图看懂AI在哪个领域最有价值

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又到了周日荐书的环节，今天给大家推荐的这本书，书名特别普通，普通到了让人感觉有点简陋的地步，名字就叫做《通用人工智能》，一点儿也没有现在AI类畅销书的躁动和华丽。

但因为作者是我一直很喜欢的清华大学基础科学讲席教授刘嘉老师，所以我对一位脑科学和认知科学家写的人工智能书籍到底会有什么内容感到很好奇。

在这个背景下，简陋的书名就有点像金庸小说里的“降龙十八掌”，“亢龙有悔”“见龙在田”这些名称看似直白，一招一式朴实无华，却能所向无敌。

在序言里，就已经让我感触良多了。刘嘉老师先回顾了自己与AI的结缘，居然是从遥远的1994年开始的，当时还是本科生的他在自己的386台式机上，用C语言加汇编语言写了霍普菲尔德网络，当时运行一次模型需要好几天时间，机器完全黑屏。

想想看，这也只是过去了30年时间，现在最普通的手机算力，就比当年全国最顶尖的计算机要强上很多倍。然后在1997年，作者见到了麻省理工学院的明斯基，想追随他学习AI。了解AI历史的同学对明斯基肯定不陌生，他在当年的AI领域就是教主一般的存在。不过明斯基建议作者继续留在脑科学的领域。

这一留下就是20年，直到2016年，当作者看到阿尔法狗战胜了李世石，他突然意识到全新的AI世界正在拉开帷幕，当时作为学院院长的他毅然辞职，重返实验室，去研究脑科学和AI结合的领域。其实从作者这样的经历，就能让人对这样一本带着对行业底层洞察的书产生很强的好奇心。

另外，他本来想写六大部分、共8万字的小册子，然后他惊讶地发现写完前三部分，已经有16万字了。其实这就是完全进入了写作的心流，现在出版的就是他写完的16万字内容，剩下的三部分会在2025年暑假完成，那就非常期待能在年底前看到下册。

回到这本书的阅读，首先里面讲了很多技术的演进，但是相信我，里面没有代码，数学公式也只有少数几个，并且懂不懂这几个公式完全不影响阅读。所以千万不要自我设限，觉得一本讲AI技术发展的书，自己肯定看不懂。

因为作者横跨脑神经科学和AI两个领域，所以书里有不少内容，是只懂AI的专家完全无法写出来的，也正是这些跨界的陌生知识，让这本书变得非常有意思。

例如，书里在讲到“强化学习”时，并不是从代码和AI训练角度来讲的，而是从一个我们中学生物课本里就讲到的概念，俄国生物学家巴甫洛夫提出的“条件反射”原理，就是那个听到摇铃铛的声音，狗就会分泌唾液的实验。

作者说，如果把这个实验里的“狗”换成我们现在常见的“智能体”，那这就是AI领域的“强化学习”了。因为在强化学习中，智能体就像巴甫洛夫的狗一样，不断地与环境交互，关注环境和条件的变化，根据当前的状态去执行不同的动作，然后再根据反馈去调整行为策略。

例如，智能体在不知道规则的情况下，就可以通过强化学习学会如何玩这个游戏，比如做对了就会得分，做错了就会扣分。这跟实验里的狗听到铃声就知道会有吃的，基本原理非常一致。从这一个小例子上，就能看出作者非常善于把一些非常复杂的技术原理，用简单明了的方式讲解清楚。

再举一个例子，书里提到了两个大模型的专业名词“稠密模型”和“稀疏模型”，让很多AI技术专家解释起来会非常复杂。不过刘嘉老师用了我们非常熟悉的医院和医生的例子。例如，稠密模型就像一位经验丰富的全科医生，他为病人诊断时，并非靠单一专科的知识，而是调用他脑海里所有可能相关的经验与直觉。

这个原理并非只有计算机或者人工智能领域才有，在认知科学领域，认知科学家杰瑞·福多就提出了“模块学说”，强调人的大脑并非每个区域都能均等执行任何功能，而是存在一系列相对独立、专门处理某一任务的模块。所以我们现在经常听到的大模型采用的MoE架构，也就是混合专家系统，从原理上来说跟这个脑神经的研究有异曲同工之妙。

就是每次输入数据，首先经过一个全局的工作空间，然后根据任务的类型，选择性地将任务发给特定的少数几个专家，例如数学问题就发给数学专家。这样就避免了像稠密模型一样，需要调动整个系统去完成一件任务，节省了大量的算力。

作者生怕没解释清楚，所以特意拿GPT3.5和GPT4做了一个比较，看起来版本号很接近，但是其实两者已经不是一个“物种”了。GPT3.5就有点像一个小的全科诊所，而GPT4更像是一个高度分工的现代化医院。

一家大型医院由许多专家组成，患者进入医院后，先到分诊台，然后护士快速了解病情症状，根据判断将患者分配到最合适的专科医生那里进行处理。这样不同疾病类型的患者能得到最精准的治疗，同时提高了医院整体的处理效率。看，这么一说，大家是不是对MoE架构有了一个更加生活化的印象了。

最后我说一下这本书里，让我最受启发的一张图表，听音频的同学可以打开文稿看一眼，图表本身并不复杂，我大致讲一下。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025070515/1880873163332595128/070515.jpeg)

这张图其实是把两个经典框架合在了一起，一个是经典的乔哈里视窗，就是那个把知识分成了“已知的已知”“已知的未知”“未知的已知”和“未知的未知”，更直白的版本就是“你知道自己知道”“你知道自己不知道”“你不知道自己知道”和“你不知道自己不知道”。这个框架我们经常听说。

另一个是“关注度/价值双曲线”，横轴是问题的难度，纵轴是大众的关注度，图上有一条黑色线条和一条蓝色线条。黑色曲线是一路向下的，指的是随着知识深度的增加或者问题难度的提高，大众对AI技术的关注度直线下降。

这个好理解，大家对AI写文章、作图、做视频的关注度更容易成为流行热点，而AI帮忙预测蛋白质结构，只有少数专业人士才会关注。到了更复杂的量子计算或者数学高难度定理证明，关注度就更低了。

而蓝色线条代表的是AI的内在价值，这个线条的趋势反而是先升后降，表示在最浅层的领域，AI能干的事情人也能干，无非就是麻烦点，这样AI的内在价值就有限。而在中层难度的知识领域，AI展现出超强的技术优势，例如分析蛋白质结构，这是AI能发挥巨大价值的地方。

这张图厉害就在于，把这两个之前单独呈现的框架合并在了一起，这样就能洞察到AI与我们之间的深层关系了。

例如在“已知的已知”领域，指的是人类已经广泛掌握并系统整理和公开的知识领域，如物理定律、数学公式、已发表的科学论文、常规医学指南等。

这个区域的知识完全公开透明，AI能够非常轻松地处理此类知识，因为它擅长的就是模式识别和大规模计算。大家想想，国内AI最早的时候，因为抓取的公文报告足够多，写起公文来很有优势，这就是因为我们已经有了大量的数据。

紧接着就是“已知的未知”领域，这里指的是已经能清楚定义存在的问题，并且有了单点的突破，但还没有完全被解答的领域。

划一下重点，这个领域在图表上，就是AI能发挥最大价值的巅峰，我们不管是创业还是做研究，其实都要找到这个领域的问题。刘嘉老师总结了这个领域的三个特点。

第一，这个问题是一个根节点的问题，解决了这个问题，将引发这个领域的革命性突破。

第二，有海量的与这个问题高度相关的高质量数据。

第三，人类的方法非常有限，力不从心，但是AI能依靠强大的算力和先进的算法，借助海量的数据和实验模拟，快速逼近答案。

书里在这里举的例子就是蛋白质折叠预测，完美地符合了这三个特点。首先，这是一个根节点的问题，蛋白质的结构决定了其功能，如果能准确预测蛋白质三维结构，将能直接推动新药研发和疾病治疗。其次，这个领域里有大量与问题高度相关的数据。最后，人类的研究方法非常有限，时间长、花钱多并且成功率低。

这样的话，DeepMind的AlphaFold正好是切入了这个痛点，一年之内预测了超过两亿个蛋白质结构，差不多相当于全人类十年来所有实验数量总和的几千倍。

所以这就意味着“已知的未知”领域是创业和投资的黄金点，也是AI最能发挥价值的领域，例如药物的设计与发现、材料科学的高效发现等等，都属于这个领域。

剩下的两个领域，一个是“未知的已知”，这指的很多就是那些知识已经存在，但是并没有广泛传播，公众的认知度极低，或者是掌握在特定的个体或者企业手中，从未公开。这个领域的知识，从人类的角度来看，就是“稀缺”，通常需要高价才能获取，所以在这个领域里，人类有着核心优势。

最后一个是“未知的未知”，就是说人类目前甚至无法意识到的问题和领域。由于没有明确的方向，没有定义清楚的问题，更没有数据，所以AI无能为力。

从这个分类上，是不是一下子就可以从底层看懂很多领域了？我们在谈到某个领域或者行业会不会被取代时，如果带入这个图表里，很容易看出它在哪个位置。

除了我上面推荐的内容外，刘嘉老师还有一个章节讲了在AI时代对学习意义的再发现，并且提出了在AI时代的五个必备能力，这个框架也非常精彩。我会在明天单独用一篇广播来跟大家介绍一下。也强烈推荐大家能翻开这本书看一下，一定会开卷有益的。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025070515/1880873738858217772/070515.jpeg)

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