人工智能(AI)的進化——從人工狹義智能(ANI)，到人工通用智能(AGI)，再到人工超級智能(ASI)——正在改變一切。預計不久，人工智能將把人類智能的復雜性和模式識別能力與機器智能的速度、記憶和知識共享結合起來。

隨著人工智能的不斷崛起，人工智能正在挑戰和改變的不僅是人類的生活、學習和工作方式，還有各國的實體:政府、行業、組織和學術界(NGIOA)如何構建其商業和經濟產業和市場。隨著人工智能技術的發展，大多數手工、數學和日常工作的需求已經在下降，未來幾年可能會大幅減少。此外，隨著所有這些新的數字助理和決策算法幫助和指導人類，人類更復雜的日常工作正在大大減少。

雖然創造人工智能的嘗試推動了許多應用程序和技術的進步，但從根本上說，正是由于處理能力的增強，才有可能設計出能夠從各種數據輸入中快速計算并產生智能影響的智能機器。盡管在處理能力方面取得了這些快速的進步，但是類人人工智能仍然難以確定，因為它仍然需要進一步了解如何在計算機中復制人腦的性能和處理。雖然許多計算機科學家認為，模仿人類大腦的處理方法將是實現類人人工智能的關鍵，但僅靠這一點可能還不夠，還需要評估許多其他變量，如記憶和良心。

此外,由于當前計算機處理系統都無法有效地處理大量不同的數據和信息需要實現人類類人腦處理能力,有可能需要開發一個全新的計算系統和新的計算數學上正確的硬件和軟件基礎設施,適應性強、能源獨立和安全。

走向人工超智能

人工超級智能的潛在發展預示著未來幾年的可怕前景。最終，人類大腦的處理能力可能無法與ASI相匹配，我們每個人的風險管理者都必須開始思考，在與人工智能競爭(而非合作)的情況下，會產生哪些風險。

當人們記得人工智能將達到一個臨界點，它將能夠改善自己的軟件設計和能力，遠遠超出其設計者的設想時，這些對人類自然智能的風險就更加復雜了。人工智能研究人員已經在努力開發這種能力，以便在更良性的環境中自我提高，比如照片識別和游戲。誠然，硬件可能也需要同步發展，但人工智能這種潛在的指數級增長值得更加謹慎。

越來越多的報告顯示，當學習一種新的認知或運動技能(包括詞匯)時，成年人的大腦結構會發生怎樣的變化。因此，越來越多的人擔心，當人工智能接管大部分人類任務和智能工作時，這可能會改變人類的智能水平，以及自然人類智能的性質。如果不給人類大腦學習新技能的機會，它的發展會受到什么影響?這就引出了一個問題:

提高人類智能還是人工智能?

自然的人類智慧似乎一直是人類對抗敵人的最強大武器之一。因此，隨著人工智能與人類智能并駕齊驅并超越人類智能，未來幾年自然智能能否與人工智能競爭成為一個問題。

這個問題的答案將決定人類的未來，因為在某一時刻，當人工智能成為人類的敵人時，人類的自然智能可能足以也可能不足以擊敗人工智能。因此，盡管人工智能正越來越多地成為我們日常生活的一部分，但當今各國每個人都需要評估的問題是，我們應該努力提高人類智能還是人工智能。

那么，作為一個物種，人類能做些什么來積極應對這種情況呢?在下面的視頻中，我采訪了芬蘭阿爾托大學理學院神經科學和生物醫學工程系主任里斯托·伊爾莫尼米教授。他們需要專注于智能科學。風險小組發起了這場急需的關于風險綜合情報科學的討論。

關于人類智慧

從人類時代開始，想象力就幫助人類探索未知，進化和改變世界。看到這些年來,人類已經從根本上改變了地球空間與想法,想象力和創新,和同樣的想象力可能會幫助人類探索未知世界的網絡空間,空間和空間我們還沒有定義,從而改變現實的人類生態系統在未來幾年。想象力一直是人類智力的一個指標。事實上，想象力是一種創造性的力量，它對于網絡空間、地理空間和空間(CGS)的發明是必不可少的——同樣的想象力也在推動著今天的科學家更好地理解人類的智力。

從我們對人類的了解來看，自然智能的進化是通過自然選擇——從隨機突變——以及社會對教育和學習的更大重視來進行的。一些研究表明遺傳能力(基因)可能占智力水平的50%;而環境的作用(教育、環境、經驗、資源等)對其他方面也有貢獻。雖然人類大腦基因組的很多信息已經被破譯，但我們仍然不清楚如何才能提高人類的智商。這種有限的理解背后的原因是，人類的大腦極其復雜，可能有1000億個神經元組成的網絡在單獨或共同作用，因此，對人類大腦的理解仍然是困難的。

然而，來自喬治亞州奧古斯塔大學的錢喬和他的團隊最近的研究推測，人類智力的產生和大腦的進化一定有一個基本的設計原則——一個簡單的算法就可以解釋人類的智力。因此，如果人類智能的起源是基于一個基本的算法，那么就有必要理解和評估大腦的計算是依賴于相對簡單的數理邏輯還是一個更復雜的過程。此外，如果人類智能確實是基于基本的數理邏輯，那么當前神經科學和計算機科學的進展，由于處理速度的爆炸式增長，給了人類智能以人工智能的進化速度發展的希望。

話雖如此，知道是什么決定了智慧，也許仍然是當今人類面臨的最大問題。鑒于有許多關于智力的理論，仍然存在的一個問題是，智力是具有單一起源點的單一通用能力，還是具有多個復雜起源點的眾多能力的集合。

盡管人們越來越擔心人類的智力進化停滯不前，但科學現在或許正接近進入一個新的階段，在這個階段，改變和改善人類DNA是可能的。雖然神經科學還有很長的路要走，這很可能是幾十年以后的事，但這些科學和技術的進步幾乎肯定會最終發現如何修改和提高人類的自然智能。

現在，不管人類的智力或人工智能如何，一些人，比如來自喬治亞州奧古斯塔大學的錢存訓(Joe Tsien)和他的團隊，認為智力背后有一個非常簡單的數學模式。因此，從理論上講，如果人類大腦的信息和過程可以與生物形式分離，那么它就不再與生物限制(如壽命或記憶衰退和衰老過程)聯系在一起。此外，儲存在人腦或計算機內存中的信息和知識可以被復制或傳遞給一個或多個其他接受者，無論他們是數字的、機器人的還是生物的。

盡管各國都在努力了解人類基因組中智力的起源，但基因編輯或其他任何技術在影響智力方面的有效性仍有待觀察。現在是利用一切可用資源來確保這不是自然人類智能增長的結束，而僅僅是開始的時候了。因此，盡管人工智能正越來越多地成為我們日常生活的一部分，但了解人類大腦如何產生智能和自我意識行為，或許仍是當今科技面臨的最大挑戰之一

開發與控制

要在智能進化中達到預期的目的，需要自然智能和人工智能的共同進化:能夠幫助解決人類面臨的復雜挑戰的集體機器智能，以及能夠在違背人類意愿的情況下隨時準備挑戰人工智能的人類智能進化。畢竟，一個有意識的人工智能可能不像人類那樣具有同樣的優先級和價值——誰知道先進的人工智能是否會重視人類的生命呢?

隨著人工智能的指數級發展(到目前為止，人類的自然智能仍然是有限和固定的)，人類別無選擇，只能學會以一種新的方式思考，以作為一個物種生存下去。比以往任何時候都更重要的是，自然的人類智能進化也同時發生，這是在人類的控制和能力范圍內，使我們自己更聰明。