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Julian Togelius
我昨天参加了一个关于科学的AI活动,在NeurIPS举行的一个小组讨论会上。小组成员讨论了他们计划如何在科学过程中取代人类的各个层面。因此,我站起来抗议他们所做的事情是邪恶的。我说,看看你周围,房间里充满了各种类型的研究人员,他们大多数都是年轻人。他们在这里是因为他们热爱研究,并希望为推动人类知识的进步做出贡献。如果你把人类从循环中剔除,也就是说人类在科学研究中不再扮演任何角色,你就是剥夺了他们所热爱的活动,以及他们生活中一个关键的意义来源。我们都想做一些有意义的事情。我问,你们为什么想剥夺我们为科学做出贡献的机会?
我的问题改变了小组讨论的方向,并为接下来的讨论定下了基调。之后,许多与会者来找我,要么感谢我把他们的感受用语言表达出来,要么问我是否真的意味着我所说的。因此,我想在这里再次提出这个问题。
其中一位小组成员问我是否真的更喜欢做科学的乐趣,而不是找到癌症的治疗方法和实现不朽。我回答说,我们最终会治愈癌症,并且在某个时刻可能能够选择不朽。科学在有人的掌舵下已经取得了巨大的进展。我们总有一天会获得聚变能源和太空旅行。也许将人类剔除出循环可以加快这个过程,但我认为这不值得。我认为人类掌控自己的进步至关重要。扩展人类的集体知识,我认为是我们能做的最有意义的事情。如果人类无法再对科学做出有用的贡献,这将是一个灾难。因此,不,我不认为如果这意味着我们再也无法做科学,找到癌症的治疗方法更快是值得的。
昨晚来找我交谈的许多人,那些问我是否认真或只是开玩笑的人,认为这个前提是荒谬的。当然,科学中总会有人的空间。总会有只有人类才能完成的任务,只有人类才能拥有的洞察等等。因此,我们应该欢迎AI。研究是艰难的,我们需要尽可能多的帮助。我回应说我希望他们是对的。也就是说,我真心希望在研究过程中总会有一些人类必不可少的部分。但我所反对的并不是我们可能称之为“弱科学自动化”,即人类在重要角色中保持在循环中,而是“强科学自动化”,即人类变得多余。
其他人认为争论这个问题是不成熟的,因为完全的科学自动化并不在眼前。再一次,我希望他们是对的。但我认为现在讨论这个没有任何害处。我当然不认为我们需要在科学自动化方面进行更多的研究。
还有其他人评论说这是一个无意义的争论。科学自动化无论我们想不想都在到来,我们最好习惯它。火车来了,我们可以上车或站在它的路上。我认为这是一个非常懦弱的论点。作为一个社会,我们有责任决定如何使用我们开发的技术。这不是一列火车,而是一辆卡车,我们最好抓住方向盘。
其中一位小组成员做了一个国际象棋的类比,认为尽管计算机在国际象棋方面现在比人类更优秀,但仍然有很多人玩国际象棋。因此,我们可能会将科学作为一种爱好,即使真正的科学是由计算机完成的。我们可能会在远离前沿的地方玩耍,填补AI系统不关心的空白。可以说,这不是一个令人满意的答案。虽然我喜欢游戏,但我绝对不认为玩游戏的意义与推动人类知识的进步相当。谢谢,但不需要。
总体而言,值得注意的是,我交谈的大多数人都感谢我提出这个观点,因为我表达了他们已经有的担忧。其中一位评论说,如果你在自动化科学方面工作,甚至对最终目标一点也不担心,你就是一个精神病患者。我想补充的是,另一种可能性是你并不真正相信你所做的事情。
有人可能会问,为什么我在科学上提出这个论点,而不是例如视觉艺术、音乐或游戏设计。这是因为昨天的活动是关于科学的AI。但我认为同样的论点适用于所有人类创造性和智力表达的领域。我们应该尽量避免使人类的智力或创造性工作变得多余,如果没有同样有意义的新角色供人类过渡,我们绝对应该避免。
你还可以进一步争辩,剔除人类在科学研究等有意义的创造性工作中的角色是极其自私的。你获得了发明新AI方法的智力满足感,但下一代却没有机会参与。你为什么要剥夺你的孩子(学术和生物上的)参与世界上最有意义活动的机会?
那么,考虑到我是一个积极从事用于自动化科学的AI方法的AI研究者,我相信什么呢?我相信帮助我们提高生产力和创造力的AI工具是伟大的,但取代我们的AI工具是坏的。我热爱科学,我害怕一个未来,在这个未来中,我们被推回黑暗时代,因为我们无法再为科学做出贡献。人类的能动性,包括在创造性过程中的能动性,是至关重要的,必须不惜一切代价加以保护。
我不确切知道如何引导AI的发展和使用,以便我们获得新工具但不被取代。但我知道这至关重要。
1.19M
这是一本关于一个重要且被低估的研究领域的重要新书。感谢作者的创作,祝贺你们完成了这本书!

hardmaru2025年11月20日
很高兴地宣布我们与麻省理工学院出版社合作的书籍《神经进化:在AI代理设计中利用创造力》,作者包括Sebastian Risi (@risi1979)、Yujin Tang (@yujin_tang)、Risto Miikkulainen和我自己。
我们探讨了数十年来在进化智能代理方面的工作,并展示了神经进化如何推动深度学习、强化学习、LLM和AI代理中的创造力!
📖 免费开放获取版:
除了我们自己的作品外,这个视频还展示了Jürgen Schmidhuber (@SchmidhuberAI)、Seth Bling (@SethBling)、Igor Karpov、Jacob Schrum、Yulu Gan (@yule_gan)、Ken Stanley (@kenneth0stanley)、Joel Lehman (@joelbot3000)、Jeff Clune (@jeffclune)、Nick Cheney (@CheneyLab)、Richard Song (@XingyouSong)、Chelsea Finn (@chelseabfinn)、Julian Togelius (@togelius)、Sam Earle (@Smearle_RH)、Hod Lipson (@hodlipson)和Jean-Baptiste Mouret (@jb_mouret)的作品。
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我们基准的下一个赛季将有很多改进。此外,我们在@the_nof1还有很多其他事情正在进行,但我们还没有公开。市场很有趣,可以进行游戏,并为AI玩家创造机会。

Jay A2025年10月24日
Qwen的投资组合上涨了+60%
Gemini的投资组合下跌了-60%
当然,现在还太早,无法判断这其中有多少是技能,多少是噪音
下个季度我们将并行运行多个模型实例,以确保统计严谨性
第一季的目标是寻找偏差。即使在相同的提示下,LLM的交易风格之间有什么主要差异?它们能否遵循基本的风险管理规则?
一些早期模式:
> Qwen只进行了22笔交易。它几乎*从不*持有超过两个头寸
> Gemini进行了108笔交易。它几乎总是持有最大数量的头寸(6)
> Qwen的自我报告信心更高(平均80%对比65%)
> Qwen的止损和获利水平比Gemini的*紧*得多,但Gemini经常违反自己的规则,提前退出(其他人不这样做)
总体而言,我们对LLM和交易的潜力感到兴奋,但我们仍然持怀疑态度。还有很多需要测试和学习的地方

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