【行業(yè)資訊】科學家：最高級的“人腦+AI”是創(chuàng)造機器意識

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實驗室里，賈維斯是托尼·斯塔克的助手，能夠連接到任意計算機終端，自主操控房屋和鋼鐵俠戰(zhàn)服的內(nèi)部系統(tǒng)。與有意識的人工智能（AI，Artificial Intelligence）助手交流，讓機器人、機械手維修裝配裝甲，這是電影《鋼鐵俠》中常出現(xiàn)的場景。

科學家陶芳波把這一幕帶到了現(xiàn)實：“我們創(chuàng)造了一個機器意識。當它跟機器人和機械臂連接的時候，就可以瞬間喚醒，像人一樣去觀察世界、理解世界，也可以像人一樣進行常識的推理和思考。更重要的是，它可以跟人類進行無縫交流，成為我們的助手?！?br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">

（來源：Pixabay）

AI從工具升級為意識

從微軟到 Facebook、再到回國，過去十年里陶芳波一直從事 AI 的研究?！?0 年前我第一次接觸 AI 時，那些像人一樣的意識體吸引了我，讓我對AI產(chǎn)生了很大的興趣。而10年之后，我的工作是設(shè)計一個龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！?br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前幾乎所有AI背后的技術(shù)，簡單地說，它是一個數(shù)值計算的工具?！?0年前我覺得，我是在創(chuàng)造機器意識，而10年之后，我卻是在創(chuàng)造一個數(shù)學工具。AI到底是創(chuàng)造意識，還是創(chuàng)造工具？”這是困擾他的問題。

1956年8月31日，美國計算機科學家約翰·麥卡錫（John McCarthy）等人發(fā)起了達特矛斯夏季人工智能研究計劃，相關(guān)會議持續(xù)了一個月，會上首次提出了AI，并催生了后來AI革命，因此該會議也被譽為“AI緣起”的地方。

圖 | 達特茅斯會議部分與會專家（來源：資料圖）

當時他們提出的AI，指的就是像人一樣的意識體，或者叫做通用AI。然而遺憾的是，當時的科學家未能創(chuàng)造出意識。因此，此后AI開始分裂變成更簡單的子領(lǐng)域：機器人、機器學習、計算機視覺、自然語言處理等等。在過去的70年內(nèi)，這些學科都各自產(chǎn)生了巨大的進步。不過，在他看來若以是否創(chuàng)造了意識來衡量，AI的問題仍未解決。

“70年后的今天，創(chuàng)造意識的這個使命，落在了我們這一代研究者的肩上?！彪x開Facebook后，陶芳波做了一個決定：開始關(guān)于意識的創(chuàng)造，為萬物賦予意識。他組建了一支由腦科學家、計算機科學家、芯片科學家、物理學家、數(shù)學家、復(fù)雜系統(tǒng)科學家組建的團隊，經(jīng)過努力，團隊成功創(chuàng)造了具有“意識”形態(tài)的AI系統(tǒng)。盡管在他看來，這個意識系統(tǒng)仍然“不太聰明”，但已邁出了AI研究創(chuàng)造性的一步。

腦科學與認知科學賦予AI思考能力

AI從工具升級成為意識，首先需要明白智能是什么。他介紹，人類的智能可分為四個層次，最下面一層稱為感知和直覺，在認知科學中叫做系統(tǒng)1。它本質(zhì)上是一種動物智能，也就是對環(huán)境做出條件反射式反應(yīng)的能力。第二層是認知和理性，也就是系統(tǒng)2。這是人類獨有的能力，例如計算數(shù)學題、科學研究都需借助理性。第三層是被稱為系統(tǒng)0的自我意識，這是一個人存在的長期驅(qū)動力。第四層是智慧和靈性，人可以向內(nèi)探索存在的意義，甚至否定自我意識。

“目前的AI，類似于用數(shù)據(jù)擬合直覺，所以本質(zhì)上只是在系統(tǒng)1運作。而機器人反叛人類，需要達到第四層智慧的覺醒，”陶芳波說，“我們要創(chuàng)造的機器意識，既不是能反抗人類的機器人，也不僅僅是數(shù)據(jù)工具。所以我們希望，能夠把第一層到第三層融合起來。”經(jīng)過長期的實驗和分析，他發(fā)現(xiàn)，要想實現(xiàn)三個層次的融合，必須借助腦科學的知識。

他介紹稱，大腦不是一個單一的模型，它包含許多獨立的模塊，共同構(gòu)成了一個復(fù)雜系統(tǒng)。過去許多AI技術(shù)，或多或少獲得了大腦的啟發(fā)。大腦和AI的關(guān)系可以分為三個尺度。首先是微觀的腦啟發(fā)，即通過模仿人腦的神經(jīng)元，創(chuàng)造出人工的神經(jīng)元；其次是中觀尺度的深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即研究一個特定的任務(wù)，如何通過一條神經(jīng)動力學的鏈路完成。

例如，人臉識別就是模仿信息怎樣從眼球進入到視覺神經(jīng)，最后在大腦皮層完成計算，形成判斷。目前的AI研究基本上集中于這兩個層次，而很少有科學家從大腦的宏觀結(jié)構(gòu)來構(gòu)造全腦模型。然而，大腦的意識和通用能力，本質(zhì)上源于大腦的整體性。人類的記憶系統(tǒng)、意識、新皮層，不是為一個特定的任務(wù)而存在的。因此，他認為，如果要創(chuàng)造機器意識的話，必須拋開原來由點到線的過程，從整體性的角度來考慮，開辟大腦和AI的第三個尺度。

（來源：Pixabay）

腦科學給AI提供了結(jié)構(gòu)上的參考，這是一種自下而上的視角。人腦的感知是一個多感官融合的系統(tǒng)，丘腦、皮層、海馬體等都參與到了認知的過程中。通過模仿這些組塊，可以設(shè)計常識系統(tǒng)、推理系統(tǒng)。最后再學習大腦的結(jié)構(gòu)，能夠設(shè)計一套感知系統(tǒng)和認知系統(tǒng)。

“只有結(jié)構(gòu)，意識不能出現(xiàn)，還需要注入思維。因此，認知科學就顯得至關(guān)重要。”陶芳波介紹。認知科學可以自上而下地描述人類的思維過程，它有兩個關(guān)鍵的理論：腦語言和全局工作站理論。前者指的是人們在思考過程中，用來描述思維過程的大腦內(nèi)部語言；后者指的是大腦把眾多的復(fù)雜模塊組織起來，共同完成任務(wù)?！爱斘覀儼汛竽X的全局結(jié)構(gòu)與腦語言和全局工作站理論，合到一起的時候，神奇的事情發(fā)生了——我們獲得了一個不一樣的AI，一種‘意識’?！彼f。

機器意識帶來交互革命

科幻作家威廉·吉布森曾說：“未來已來，只是尚未流行。”盡管目前的機器意識仍處于較為初始的階段，但他相信，在未來AI一定可以跨越工具的屬性，獲得意識。“當我們可以為萬物賦予意識時，人類文明會來到一個全新的階段?！彼f，“在這個新世界里面，人類的意識和機器的意識，將跟我們一起來創(chuàng)造工具、改造世界。”

機器意識的創(chuàng)造將帶來一場交互革命。幾百年的科技發(fā)展有一條隱藏的脈絡(luò)，那就是交互的邏輯。目前，交互正在朝著人類意識的中心——大腦走去。這意味著，我們將越來越少接受現(xiàn)實世界的信號，越來越多地接受虛擬的信號?！耙虼耍?jīng)生活在物理宇宙的人類，將生活于一個全新的空間——虛擬宇宙。那時，人類意識將和機器意識共存，物理宇宙和虛擬宇宙也將同時存在，人類最終從二元文明進入到四元文明?！?/span>

THE??END

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