AGI的电路可塑性：通往节能高效的未来

在科幻小说的构思中，一个令人深思的观点浮现出来：AGI（通用人工智能）应当具备类似生物大脑的神经可塑性，即“电路可塑性”，以实现更经济、更节能的运行。目前，现有的LLM（大型语言模型）可以在软件层面更新权重参数，但计算机一旦出厂，其硬件物理结构就固定不变。电子只能在预制的固定电路中流动，导致大量能量在存储器与运算器之间传输时被浪费。因此，AGI的门槛可能比我们想象的要高得多；未来位于智商第一梯队的LLM，必然需要消耗巨量的电力和算力；而普通人即便有能力在本地部署模型，也始终无法与科技巨头在GPU集群中饲养的吞电兽相匹敌。生物大脑之所以节能高效，部分原因在于神经细胞能够自行生长、消退，调整突触连接强度和神经回路。如果计算机要实现电路可塑性，可能需要某种神奇的液态金属或自组装半导体。这种科幻式的构想，不仅为AGI的发展指明了方向，也揭示了未来科技竞争的严峻现实。