正文 第280章 末日（二）
，团队、俱乐部、部落、兽群、人群也都是。你和我都属于多个集体型超级智能，尽管在这个定义下都相当原始。而群体与文明本身，本质上就是大型问题解决实体。
因此这是一个非常宽泛的类别：从现有人类通过低带宽语言交流思想，到人们的大脑紧密连接，以至于更适合被视为某个更大大脑的半球或脑叶——从“三个臭皮匠”，到完整的蜂巢思维，甚至是融合程度更高、只有一个明确人格与身份的多细胞生物等价体。这也包含了网络计算机意识在某个临界质量突然觉醒的设想，比如所谓的“谷歌觉醒”。
这是大家熟悉的概念，不过在进入第三类之前，我想补充一个反向案例供大家思考。
我们都曾在自己或朋友身上发现：在不同的人或群体面前，会展现出不同的一面。这可能意味着这个人的身份带有一定的虚伪与伪装，但我指的是很多人在他人面前改变行为、甚至语气和举止的普遍现象。这种转变可能相当深刻，不只是表面细节，几乎接近轻度的多重人格障碍。
因此我能想象，一个升级后的单一智能体，可能会分裂出相当独立的部分，来处理不同的任务或互动——这是集体智能或并行处理的反向形式，但更偏向软件层面，有点像多任务处理、打开多个窗口，但区分度更高，就像计算机处理器兼任音频或视频编解码器，而不是用独立设备完成。
用谷歌的类比来说，我们常常预期人工智能会从类似搜索引擎、与海量用户频繁交互的系统中诞生。我能想象一个庞大的人工智能，拥有大量定制化界面，适配特定的用户性格，甚至为每个用户提供独一无二的界面。
速度型超级智能让你思考更快，集体型超级智能让更多大脑参与解决问题，二者对解决问题都非常有帮助。但我们认为，存在一种智能，能以更优的方式处理某些问题——就像十个人可能要花数年甚至永远都想不出答案的问题，一个思路合适的人能轻松解决；或是一个人可能要花数年才能写出一本像样的书，而另一个人几周就能写出更优秀的作品。
这是一种模糊、不明确的智能类型，我们称之为质量型智能。我会用类比来解释：它本质上是软件层面的提升，部分原因是我本身对“天才”这个概念持怀疑态度。我认为人类的智力水平、天赋才能，主要取决于后天培养与专注度——从软件角度看，是经验、知识；从肌肉类比的角度看，你必须锻炼大脑，建立并维持所有神经连接。
关于人类智能，有多种相互竞争的理论：加德纳的多元智能理论很受欢迎，将智能分为空间、语言、逻辑-数学、人际等类别；还有斯滕伯格的三元智能理论（成功智能），分为分析型、创造型、实践型；我们还有流体智能与晶体智能——流体智能指独立于知识的问题解决能力，晶体智能负责基于技能与经验的能力。此外还有至少十几种其他理论。
据我所知，该领域的专家并未认为其中任何一种理论是极具说服力的主流观点。我猜测，除了我们目前了解得还不够多之外，我们还需要警惕部分结论可能受到偏见影响：一方面，研究人员很可能有充分理由认为自己是高智商人群，进而产生偏见；另一方面，我们普遍希望“每个人都有自己的聪明之处”，这种心态也可以理解。
我不清楚这两种偏见对结论的影响有多大，希望微乎其微，但它们无疑会影响我们非专业人士的判断。因此在思考质量型智能时，我们要牢记：它可能全部或部分等同于更快的处理器、更多的处理器、更大的内存、更丰富的知识与经验，以及在过程中形成的更优方法或软件。
你可能会遇到一个超级计算机大脑，它能想出我们就算投入更多时间、更多人力也想不明白的问题，而它转过身解释原
因此这是一个非常宽泛的类别：从现有人类通过低带宽语言交流思想，到人们的大脑紧密连接，以至于更适合被视为某个更大大脑的半球或脑叶——从“三个臭皮匠”，到完整的蜂巢思维，甚至是融合程度更高、只有一个明确人格与身份的多细胞生物等价体。这也包含了网络计算机意识在某个临界质量突然觉醒的设想，比如所谓的“谷歌觉醒”。
这是大家熟悉的概念，不过在进入第三类之前，我想补充一个反向案例供大家思考。
我们都曾在自己或朋友身上发现：在不同的人或群体面前，会展现出不同的一面。这可能意味着这个人的身份带有一定的虚伪与伪装，但我指的是很多人在他人面前改变行为、甚至语气和举止的普遍现象。这种转变可能相当深刻，不只是表面细节，几乎接近轻度的多重人格障碍。
因此我能想象，一个升级后的单一智能体，可能会分裂出相当独立的部分，来处理不同的任务或互动——这是集体智能或并行处理的反向形式，但更偏向软件层面，有点像多任务处理、打开多个窗口，但区分度更高，就像计算机处理器兼任音频或视频编解码器，而不是用独立设备完成。
用谷歌的类比来说，我们常常预期人工智能会从类似搜索引擎、与海量用户频繁交互的系统中诞生。我能想象一个庞大的人工智能，拥有大量定制化界面，适配特定的用户性格，甚至为每个用户提供独一无二的界面。
速度型超级智能让你思考更快，集体型超级智能让更多大脑参与解决问题，二者对解决问题都非常有帮助。但我们认为，存在一种智能，能以更优的方式处理某些问题——就像十个人可能要花数年甚至永远都想不出答案的问题，一个思路合适的人能轻松解决；或是一个人可能要花数年才能写出一本像样的书，而另一个人几周就能写出更优秀的作品。
这是一种模糊、不明确的智能类型，我们称之为质量型智能。我会用类比来解释：它本质上是软件层面的提升，部分原因是我本身对“天才”这个概念持怀疑态度。我认为人类的智力水平、天赋才能，主要取决于后天培养与专注度——从软件角度看，是经验、知识；从肌肉类比的角度看，你必须锻炼大脑，建立并维持所有神经连接。
关于人类智能，有多种相互竞争的理论：加德纳的多元智能理论很受欢迎，将智能分为空间、语言、逻辑-数学、人际等类别；还有斯滕伯格的三元智能理论（成功智能），分为分析型、创造型、实践型；我们还有流体智能与晶体智能——流体智能指独立于知识的问题解决能力，晶体智能负责基于技能与经验的能力。此外还有至少十几种其他理论。
据我所知，该领域的专家并未认为其中任何一种理论是极具说服力的主流观点。我猜测，除了我们目前了解得还不够多之外，我们还需要警惕部分结论可能受到偏见影响：一方面，研究人员很可能有充分理由认为自己是高智商人群，进而产生偏见；另一方面，我们普遍希望“每个人都有自己的聪明之处”，这种心态也可以理解。
我不清楚这两种偏见对结论的影响有多大，希望微乎其微，但它们无疑会影响我们非专业人士的判断。因此在思考质量型智能时，我们要牢记：它可能全部或部分等同于更快的处理器、更多的处理器、更大的内存、更丰富的知识与经验，以及在过程中形成的更优方法或软件。
你可能会遇到一个超级计算机大脑，它能想出我们就算投入更多时间、更多人力也想不明白的问题，而它转过身解释原
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