鱼群的奇妙舞动：简单规则带来的复杂现象
让我们先来看一段动画：计算机模拟的鱼群运动场景。
（掘金好像传不了 gif，大家移步这里看视频吧）
这个动画看起来错综复杂，令人目不转睛。但令人意想不到的是，这样的模拟只需要 约200行代码！
背后的逻辑十分简单，遵循了以下三条规则：
- 分离 (Separation)：避开群体拥挤区域。
- 对齐 (Alignment)：向着周围鱼群的平均方向移动。
- 靠近 (Cohesion)：向群体的平均位置（质心）靠拢。
简单总结就是：别太近，随大流，别太远。
“涌现”：简单规则如何产生复杂行为
仅靠这三条简单规则，竟然能模拟出如此复杂的鱼群运动。
科学家们将这种现象称为 “涌现” (Emergence)，其定义如下：
涌现：在一个系统中，个体元素通过相互作用形成整体行为，这种整体行为无法简单地通过个体元素的特性来推导。
涌现现象在自然界中十分常见。例如：
- 鱼群、鸟群的群体运动。
- 蚂蚁、蜜蜂在没有“设计图”的情况下筑巢。
更为神秘的是，人类大脑意识，或者说智能的产生，也是一种涌现现象。
大脑与智慧：神经元数量的重要性
我们知道，通常大脑越大（更准确的说是大脑占体重比例越高）的动物，越聪明。为什么会这样呢？
科学研究表明，大脑皮层是复杂思维和意识的来源。哺乳动物的大脑皮层神经元数量与其行为复杂度和学习能力密切相关：
- 当神经元数量达到10亿到20亿时，往往开始出现显著的复杂行为。
人类的大脑之所以独特，是因为大脑皮层的神经元数量远超其他动物：
| 动物 | 大脑皮层神经元数量 |
|---|---|
| 人类 | 160亿 |
| 黑猩猩 | 80亿 |
| 非洲象 | 56亿 |
| 猕猴 | 17亿 |
| 小鼠 | 1400万 |
虽然从整个大脑的神经元数量看，人类并不是最多，但大脑皮层的神经元数量让我们在智慧上遥遥领先。
一句话总结：大脑“硬件”足够强大，才能“涌现”出意识和智慧。
这让我想到一句俗话：“大力出奇迹”。
人工智能的“大脑”：大模型的参数量
终于说到人工智能了。
如今的人工智能，尤其是大模型 (Large Language Model, LLM)，其实在某种程度上，就是模仿了大脑的运行机制。
大模型的一个关键特征是“大”。具体来说，是参数量大。
参数这个概念一两句话解释不清楚，但是我们可以将参数类比为人类大脑的神经元，参数越多，模型越“聪明”。
以下是 GPT 模型各版本的参数规模：
| 模型版本 | 发布年份 | 参数数量 |
|---|---|---|
| GPT-1 | 2018 | 1.17亿 (117M) |
| GPT-2 | 2019 | 15亿 (1.5B) |
| GPT-3 | 2020 | 1750亿 (175B) |
| GPT-3.5 | 2022 | 1750亿 (175B) |
| GPT-4 | 2023 | 1.8万亿 (1.8T) |
值得注意的是，GPT-3 是公认的“质变”版本，其参数量直接增长了百倍。
我们完全可以认为，当模型参数数量达到某个临界点时，就会“涌现出智能”，从而带来质的飞跃。
可惜的是，对于“涌现智能”的具体机制，科学界依然知之甚少。就像研究大脑一样，人工智能的内部工作原理仍然有许多未解之谜。
想起了一句名言：“所有科学都是仿生学。”
从鱼群的简单规则，到大脑的神经元网络，再到人工智能的大模型，这句话似乎得到了完美印证。
结语：智能进化的挑战与期待
尽管智能涌现的底层原理尚未完全揭开，但有几点结论是清晰的：
-
参数量与智能的关系：当前阶段，模型参数越大，表现出的智能就越强。这一规律在现有条件下得到了反复验证。
-
能耗问题的制约：人类大脑的能耗仅约30瓦，而 ChatGPT 每响应 2 亿次请求，耗电量超过 50 万度。这种巨大的能耗差距成为人工智能发展中的重要瓶颈。
-
通用人工智能即将到来：业内普遍预测，通用人工智能 (AGI) 将在未来 10 年内实现，甚至可能更快。它的到来或许将彻底改变人类社会的运行方式，其深远影响留给大家自行想象吧。
未来已来，而我们正在亲历智能进化的关键时刻。
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