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神經學家的探尋:這就是機器如何擁有意識的方法

人工智能 深度學習 機器人
日前,法蘭西學院的認知科學家斯坦尼斯拉斯·迪昂、加州大學洛杉磯分校的Hakwan Lau和巴黎文理研究大學的希德·庫韋德爾共同在著名的《科學》雜志上發表了一篇評論文章,他們認為:雖然機器現在還沒有意識,但未來已有一條清晰的發展道路。

在亞力克斯·嘉蘭2015年的大作《機械姬》中,不同于導演設定的那樣,主人公并非迦勒這名負責評估機器意識的年輕程序員。相反,電影主人公是他的評估對象“伊娃(Ava)”,一個令人驚嘆的人形機器人,它既有孩子般的天真,也有高深莫測的頭腦。

如同大多數燒腦電影一樣,《機械姬》讓觀眾自行判斷,“伊娃”是否具有自我意識。在此過程中,它還巧妙地避免了一個棘手的問題,這一問題迄今為止仍挑戰著大多數以人工智能為主題的電影:什么是意識,機器能否擁有意識?

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好萊塢導演們并非是對此問題困惑不解的唯一群體。隨著機器智能的飛速發展,它不僅能在魔獸爭霸(DOTA)和圍棋這樣的游戲中戰勝人類玩家,而且對戰過程中還不需要人類的專業知識,這一問題又一次成了科學的主流。

機器處于意識的邊緣嗎?

日前,法蘭西學院的認知科學家斯坦尼斯拉斯·迪昂、加州大學洛杉磯分校的Hakwan Lau和巴黎文理研究大學的希德·庫韋德爾共同在著名的《科學》雜志上發表了一篇評論文章,他們認為:雖然機器現在還沒有意識,但未來已有一條清晰的發展道路。

原因是什么?他們說,意識是“絕對的計算能力”,因為它是特定類型的信息處理產生的結果,這是由大腦的硬件實現的。

沒有魔法果汁,沒有多余的火花——事實上,一個用于體驗的部分(“什么是有意識?”)甚至沒有必要去實現意識。

如果意識僅僅是由我們的三磅重的大腦計算而產生,那么擁有同樣質量的機器也只存在著將生物信息轉化為代碼的問題。

他們寫到,就像當前強大的機器學習技術從神經生物學中大量借鑒一樣,我們或許可以通過研究我們大腦中的結構實現人為意識,這些結構能產生意識并且像計算機算法一樣實現這些意識。

從大腦到機器人

毫無疑問,人工智能領域已經從我們對大腦意識的了解中受益匪淺,無論是在意識形式還是功能方面。

例如,“深度神經網絡”是一種算法的架構,它可以讓阿爾法狗(AlphaGo)在與人類玩家比賽中獲得壓倒性勝利,有一小部分基礎是我們的大腦細胞自我組織的多層次的生物神經網絡。

“強化學習”是一種“訓練”,它可以讓人工智能向數百萬個例子學習,它源于一種有著幾百年歷史的技術,就像所有人熟悉的訓狗一樣:如果它發出了正確的反應(或結果),則給予獎勵;否則,得要求它再試一次。

從這個意義上說,將人類意識的架構轉換成機器似乎就能輕易實現人工意識。只是還有一個大問題。

斯圖爾特·拉塞爾博士于2015年《科學》雜志采訪中說到:“人工智能領域中尚未有人正開發有意識的機器,因為我們有心無力,對此實在是毫無頭緒”。他是《人工智能:現代方法》的作者。

多層次意識

在我們考慮編碼機器意識之前,最難的部分則是弄清楚意識究竟是什么。

對于迪昂和他的同事來說,意識是一個多層次的結構,有兩個“維度”:C1意識,大腦中的已有信息,以及C2意識,獲取和監控自己信息的能力。這兩者對意識來說都是必不可少的,但二者不需同時存在。

假設你在開著一輛車,而低燃油警告燈亮了。在這里,我們注意到燃油箱燈就是C1意識,這是一種我們可以做出反應的心理表征:我們注意到它,采取相應行動(重新注滿油箱),并在之后回憶起來并談論它(“我在郊區的汽油用光了!”)迪昂在接受《科學》雜志采訪時解釋道,“我們想要從意識中區分的***個意義是全局可用性的概念”。

他補充道,當你意識到一個詞的時候,你的整個大腦都會意識到它,從某種意義上說,你可以在不同的模式中使用信息。

但是,C1意識不只是一個“心理素描本”。它代表了一種完整的體系結構,可以讓大腦從我們的感覺或對相關事件的記憶中提取多種形式的信息。

潛意識的處理過程往往依賴于特定的“模塊”,這些“模塊”能夠勝任一組既定的任務,而C1與之不同,它是一個全局性的工作空間,可以讓大腦整合信息,決定行動,并一直工作到***。

就像《饑餓游戲》(The Hunger Games)一樣,我們所說的“意識”可以有任意的表現形式,在某一時刻,“意識”在進入這個心理工作空間的比賽中國獲得勝利。不同的大腦計算回路會共享這些獲勝的意識,并在決策過程中一直處于中心位置,指導人類行為。

作者解釋說,由于這些特征,C1意識是高度穩定的和全局性的意識,會觸發所有相關的大腦回路。

對于像智能汽車這樣的復雜機器來說,C1意識是解決諸如低燃料燈這樣迫在眉睫的問題的***步。在這個例子中,光本身是一種潛意識信號:當它閃爍時,機器上的所有其他進程仍然不知情,而汽車——即使配備了***進的視覺處理網絡——也毫不猶豫地通過了加油站。

有了C1意識之后,油箱就會向汽車內置電腦發出警報(允許燈光進入汽車的“意識大腦”中),進而查看內置的全球定位系統(GPS)來尋找下一個加油站。

迪昂說:“我們認為,在機器中,這將轉化為一個系統,從封裝信息的任何處理模塊中提取信息,并將信息提供給其他任何處理模塊,這樣他們就可以使用這些信息。”“這是***種意識。”

元認知

在某種程度上,C1意識反映了大腦獲取外部信息的能力。C2意識則與大腦內部信息相關。

文章作者定義了意識的第二個方面,即C2意識,能反映你是否知道或察覺到某件事,或者你是否剛犯錯誤的“元認知(meta-cognition)”。(“我想我可能是在***一個加油站加滿油了,但我忘記了保留收據以防萬一”)。這個維度反映了意識和自我意識之間的聯系。

C2是一種意識層次,它會讓你在做出選擇時感到信心不足或者信心滿滿。在計算術語中,它是一種算法,可以預測出一個決策(或計算)是正確的,盡管它經常被當作一種“直覺”。

C2意識也會影響記憶和好奇心。這些自我監控的算法讓我們知道了所謂的“元記憶”,有人對此有所了解,也有人從未聽過,它是負責感知自己舌尖上是否有東西。迪昂說,監控我們所知道的(或不知道)東西對于兒童來說尤其重要。他解釋說:“孩子們絕對需要監控他們所知道的東西,以便他們提出疑問、對事物變得好奇并學習更多知識。”

在意識的兩個方面共同作用下,我們能從中受益:C1意識讓相關信息進入我們的精神工作空間(同時丟棄其他“可能”的想法或解決方案),而C2意識則有助于意識思維是否帶來有益回應的長期反射。

回到低燃料警示燈的例子中,C1意識讓汽車在***時間解決問題,這些算法使信息實現整體共享,讓汽車察覺到問題。

但為了解決這個問題,汽車需要一個有關自身的“認知能力目錄”,一種對隨時可用的資源的自我意識,例如,一份加油站的GPS地圖。

迪昂說:“擁有這種自我認知的汽車就是我們所說的擁有C2意識的汽車。”因為信號是全局性的,而且因為它的監測方式類似于機器自我觀察,所以汽車會擔憂低燃油狀況,然后像人類一樣,降低燃料消耗并尋找加油站。

作者指出,“當今大多數機器學習系統都缺乏自我監控”。

但他們的理論似乎找到了正確的方向。在這幾個例子中,無論是在算法的結構中,還是作為一個單獨的網絡,自我監控系統得以實現,人工智能已經生成了“本質上具有元認知的內部模型,使得一個代理者能開發出一種對自身的理解,這種理解是有限的、隱蔽的,具有實用性。”

朝有意識的機器發展

一臺具有C1意識和C2意識的機器會表現得它好像擁有意識一樣嗎?這很有可能:智能汽車會“知道”它看到了什么,并對此非常確定,然后向其他部分報告,并找到解決問題的***方案。如果它的自我監控機制崩潰了,它可能也會出現“幻覺”,甚至會出現與人類相似的視覺幻象。

迪昂說,多虧了C1意識,它將能夠使用它擁有的信息,還能靈活地使用這些信息,而有了C2意識,它清楚自己認知范圍的極限。“我認為(機器)應該是有意識的,”而不僅僅只是人類的專利。

如果你感覺意識遠不止是整體的信息分享和自我監控,不只有你這么感覺。

作者也承認:“對意識的純粹功能性定義可能會讓一些讀者不滿意”。

“但我們正試圖采取激進的立場,或許可以簡化問題。”迪昂總結到:“意識是一種功能的屬性,當我們不斷給機器增加功能時,在某種程度上,這些屬性將塑造我們所說的意識的特征。”

責任編輯:未麗燕 來源: 網易智能
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