递归自我改进与数字大分流
最近对AGI的实现又再次变得乐观了起来，基于以下几点看法：
- 人脑本身就是有归纳偏置的，深度学习的归纳偏置没有任何问题
- 人脑神经元系统本身是不具备逻辑推理能力的，逻辑推理是一种附加产物，现实中绝大多数人不具备逻辑推理能力
- 既然大多数人自己不具备逻辑推理能力，那么我们也不需要纠结于大多数AI模型是否具备逻辑推理能力。只要有一个AI模型能学会逻辑推理能力，进而实现递归自我改进的能力，那么AI自我进化的奇点就会到来。
一旦某个AI模型学会了"如何改进自己"，那么基于以下两点假设：
- 该AI模型已经掌握了几乎所有人类截至目前为止的"已经产生的知识"
- 该AI模型已经掌握了人类截至目前为止几乎最为完备的"逻辑推理能力"
该AI模型将掌握人类截至目前为止几乎最为强大的科研创新能力的基础。
很显然，这两点目前已经被初步实现了。那么，我们不难找到目前该AI模型依然无法进行科研创新，无法通过奇点的卡脖子的地方：
该AI模型尚不能在物理世界进行科研实验。
一旦该AI模型能在物理世界进行实验，并进行观察，那么，我们所构想的AGI就实现了。AGI实现后，现实世界将会发生巨大的变化，对此，我预测：
- 国家间的贫富差距将拉大：美国、中国这两个掌握了主流AI模型技术，拥有巨量算力、电力的国家，将成为大航海时代的西班牙和英国。
- 国家内的贫富差距将拉大：由于现在的分配制度依然是按权力和股权进行分配，因此AI模型一定会被归于某个财团或者某个政治实体所有。
- 人类内部的生殖隔离将会出现：越过奇点的AI模型将不断推出提升身体机能、智商、优生的方案方法。
- 硅基生物对碳基生物的取代：最终，人类将无法离开AI独活，而为了获得更强大的科技能力，人类会给予AI更高的权限。
对于文明来说，这是一个令人兴奋的未来。对于人来说，这是一个极为黑暗、恐怖、遮天蔽日的未来。