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為什么機(jī)器人永遠(yuǎn)不會像人類一樣有意識
今天的一些頂級技術(shù)人員和科學(xué)家,都非常公開地表達(dá)了他們對于世界末日場景的關(guān)注,這可能是由于機(jī)器人有動機(jī)的結(jié)果。這些擔(dān)憂的知識界巨頭如Stephen Hawking(史蒂芬霍金)、Elon Musk(伊隆?馬克斯)以及Bill Gates(比爾蓋茨),他們都相信,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)步將會使得AI(人工智能)很快產(chǎn)生自我意識,可能會試圖殺死我們或者也許只是處理我們,就像浮渣被一個雨刷抹去一樣。事實(shí)上,霍金博士說:“AI(人工智能)的全面發(fā)展可能會使人類終結(jié)。”

的確,毫無疑問的是,未來的AI(人工智能)將能夠造成重大的傷害。例如,可以想象的是,機(jī)器人可以被編程入一些功能,如作為極其危險的自治武器,這是我們之前從未見過的。此外,我們很容易想象一個無約束的軟件應(yīng)用能夠在互聯(lián)網(wǎng)中遍及,可能會對嚴(yán)重擾亂我們最有效和最依賴的全球交流媒介。

但是,這些場景與機(jī)器人決定轉(zhuǎn)向打敗我們,讓我們淪為它們的奴隸,或消滅我們是截然不同的。在這方面,我們無疑是安全的。應(yīng)該注意的是,在沒有特別的指令下,我們就不可能使機(jī)器人自己決定幫助我們或者給我們愛。

這是因?yàn)槿绱擞幸庾R的行為來自于一個AI(人工智能),無疑是需要一個頭腦的,只有具有自己的信仰、欲望和動機(jī),這些意識才會產(chǎn)生。包含這些特征的AI(人工智能)在科學(xué)界是被稱為“強(qiáng)AI(人工智能)”。根據(jù)定義,強(qiáng)AI(人工智能)應(yīng)該具備人類全方位的認(rèn)知能力,包括自我意識、知覺、意識,這是人類認(rèn)識的所有特征。

另一方面,“弱AI(人工智能)”指的是無知覺的AI(人工智能)。這個弱AI(人工智能)假說表明,我們的機(jī)器人是依靠數(shù)字計算機(jī)程序才可以運(yùn)行,并沒有主觀意識。這樣的AI(人工智能)不能體會到世界的美好,雖然它們可能會表現(xiàn)出看似智能的行為,它永遠(yuǎn)也是受限于缺乏意識。

沒有認(rèn)識到這種強(qiáng)/弱AI(人工智能)區(qū)別的重要性,可能就會導(dǎo)致像Stephen Hawking(史蒂芬霍金)、Elon Musk(伊隆?馬克斯)以及Bill Gates(比爾蓋茨)那樣的擔(dān)憂,他們都認(rèn)為我們已經(jīng)朝著發(fā)展強(qiáng)AI(人工智能)的方向靠近。對于他們來說,這不是“如果”的問題,而是“什么時候”的問題。

但事實(shí)是,目前所有的AI(人工智能)基本上都是弱AI(人工智能),這反映了當(dāng)今計算機(jī)完全沒有任何有意識的行為。雖然有一些非常復(fù)雜和較有說服力的機(jī)器人似乎是活著的,仔細(xì)檢查,就會發(fā)現(xiàn)它們也和普通計算機(jī)一樣盲目的。

這是因?yàn)榇竽X和計算機(jī)的工作非常不同。雖然都是在計算,但只有一個能夠理解,并且有一些非常令人信服的理由相信,這是不會改變的。強(qiáng)AI(人工智能)要成為現(xiàn)實(shí),還是有很多的技術(shù)障礙。

所有的數(shù)字計算機(jī)都是二進(jìn)制系統(tǒng)。這意味著他們存儲和處理的信息只有兩種狀態(tài),并且代表不同的符號。這是一個有趣的事實(shí),二進(jìn)制數(shù)字可以被用來表示大多數(shù)的東西,如數(shù)字、字母、顏色、形狀、圖像,甚至是近乎完美的精確音頻。

這個符號系統(tǒng)是所有數(shù)字計算的基本原則。電腦所做的每一件事情都需要在某種程度上操縱2個符號。因此,它們可以被認(rèn)為是一種特別的圖靈機(jī)器人,是一個抽象的、假設(shè)性的機(jī)器,通過操縱符號來計算。

一個圖靈機(jī)器人的操作稱為“語法”,意味著它們僅僅識別符號,而不是這些符號的實(shí)際意義,它們的語義。即使這個單詞“認(rèn)識”被誤導(dǎo)了,因?yàn)樗馕吨环N主觀經(jīng)驗(yàn),所以也許更容易說這個計算機(jī)對符號是敏感的,然而大腦是能夠理解的。

這個計算機(jī)無論有多快,它有多少內(nèi)存,或編程語言是多么復(fù)雜和高層次,它是不重要的。這個國際象棋冠軍Watson(沃森)和Deep Blue(深藍(lán))從根本上說,是和你的微波爐一樣工作的。簡單地說,一個嚴(yán)格的符號處理機(jī)器人永遠(yuǎn)不能成為一個符號理解的機(jī)器人。這個有影響力的哲學(xué)家John Searle(塞爾)已經(jīng)巧妙地描繪了這個事實(shí),在他那著名的和備受爭議的“中文屋論證”中,令人信服的想法是“語法不完全代表語義”。雖然有些專家是反駁的,提出語法和語義之間的差距,不可能一次就逾越了。但即使有一個人沒有被完全說服,它也不會改變這個事實(shí):圖靈機(jī)器人只是操縱符號的機(jī)器人而不是思考的機(jī)器人。

這個弱AI(人工智能)的假設(shè)表明電腦只能模擬大腦,并且根據(jù)一些像John Searle(塞爾嗦)那樣,他創(chuàng)造這個強(qiáng)/弱AI(人工智能)的術(shù)語,一個有意識系統(tǒng)的模擬與真實(shí)的事物是非常不同的。換句話說,這是機(jī)器的硬件的問題,并且單純的數(shù)字僅僅代表生物機(jī)制,是無法創(chuàng)造任何在真實(shí)世界發(fā)生的事情。

我們要記住,我們?nèi)匀豢梢酝茰y非生物機(jī)器是否支持意識的存在,但我們必須認(rèn)識到,這些機(jī)器可能需要重復(fù)的基本電化學(xué)過程,那是在有意識的狀態(tài)期間,在大腦中發(fā)生的。如果在沒有任何有機(jī)材料的情況下,這是可能的,這大概就需要對圖靈機(jī)器人要求的更多,而不是純粹的語法處理器(符號機(jī)械手),并且數(shù)字模擬可能缺乏必要的物理機(jī)制。

實(shí)現(xiàn)強(qiáng)AI(人工智能)的最好方法就是,首先需要找出大腦是如何工作的,并且機(jī)器學(xué)習(xí)研究者最大的錯誤就是認(rèn)為他們可以走捷徑。作為科學(xué)家和人類,我們對于我們能夠完成的事情必須保持樂觀的態(tài)度。同時,我們不能過分自信,這樣可能會引導(dǎo)我們走錯了方向,并且阻止了我們真正的進(jìn)展。

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