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“強(qiáng)人工智能”將如何改變世界(2)

——人工智能的技術(shù)飛躍與應(yīng)用倫理前瞻

強(qiáng)人工智能的可能性與物理主義的困境

“弱人工智能”的機(jī)制比較清晰可控,那么,“強(qiáng)人工智能”會(huì)失控嗎?這就要看我們究竟如何定義“強(qiáng)人工智能”。

在學(xué)界和業(yè)界,早有“強(qiáng)人工智能”相對(duì)“弱人工智能”的概念。這個(gè)命名容易讓人誤認(rèn)為兩者只是強(qiáng)弱程度的差別,但這種區(qū)別具有分立的性質(zhì)——如果我們把“強(qiáng)人工智能”定義為出現(xiàn)真正有自主意識(shí)并且可確證其主體資格的“智能”,而不是AlphaGo這樣僅僅比機(jī)械計(jì)算發(fā)展了更多層次的推理能力和學(xué)習(xí)能力的程序的話。這樣定義下的所謂的“強(qiáng)”,指的是超越工具型智能而達(dá)到第一人稱主體世界內(nèi)容的涌現(xiàn),還包括意向性、命題態(tài)度,乃至自由意志的發(fā)生。

這樣的“強(qiáng)人工智能”是可能實(shí)現(xiàn)的嗎?有的科學(xué)家哲學(xué)家說永遠(yuǎn)不可能,有的則說近在咫尺。

波斯特姆試圖從“人工智能、全腦仿真、生物認(rèn)知、人機(jī)交互以及網(wǎng)絡(luò)和組織”等路徑分析強(qiáng)人工智能或者他稱之為“超級(jí)智能”的幾種可能的實(shí)現(xiàn)方式,他詳細(xì)評(píng)估了每種路徑實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能的可行性,并且認(rèn)為“由于目前存在多條技術(shù)路徑,因此至少有一條路徑能實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能的可能性很大”。?

波斯特姆的分析看起來龐大蕪雜,但他給出的實(shí)現(xiàn)路徑更多是在人腦上的直接迭代或高仿真,這很可能混淆了“強(qiáng)大的弱人工智能”與擁有主體性的“強(qiáng)人工智能”,他把通往不同本質(zhì)的路徑視為同一種性質(zhì)的多種可能性。

在他看來,“若有足夠先進(jìn)的掃描技術(shù)和強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)能力,即使只有很少的大腦理論知識(shí)也可以模仿全腦。極端情況下,我們可以想象采用施羅丁格(即薛定諤)量子力學(xué)方程在基本粒子水平來模擬大腦。這樣我們就可以完全依靠現(xiàn)有的物理學(xué)知識(shí),而不用任何生物模型。這種極端案例說明,沒有計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析也可以制造人工智能。一個(gè)聽起來更合理的仿真水平是,將單個(gè)神經(jīng)元和它們的連接矩陣合并,連帶著它們的樹狀結(jié)構(gòu)和每一個(gè)觸突的變化狀態(tài)。我們無法模擬單個(gè)的神經(jīng)遞質(zhì)分子,但是可以粗略地將它們的波動(dòng)濃度模型化。為了評(píng)價(jià)全腦仿真的可行性,人們必須理解成功的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。我們的目的不是精確模擬出一個(gè)大腦,用它來預(yù)測(cè)在受到一系列刺激后,原始大腦會(huì)做出何種反應(yīng)。相反,我們的目的是獲得足夠的大腦的計(jì)算機(jī)功能屬性,以使最終得到的仿真進(jìn)行智能工作。因此,真實(shí)大腦的很多復(fù)雜的生物學(xué)細(xì)節(jié)就無關(guān)緊要了。”?

這段論述是波斯特姆《超級(jí)智能:路線圖、危險(xiǎn)性與應(yīng)對(duì)策略》一書中唯一一處提及量子力學(xué),但他后面的分析卻遠(yuǎn)離了量子力學(xué)才是對(duì)意識(shí)進(jìn)行物理學(xué)研究的可能進(jìn)路這一方向,回到了一般的計(jì)算主義/物理主義的“牢籠”。

在心智哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域,的確有不少所謂的“計(jì)算主義者”“物理主義者”,他們認(rèn)為,人的情感、意向性、自由意志等以及意識(shí)與自我意識(shí)直接相關(guān)的內(nèi)容,在牛頓力學(xué)框架下的物理因果關(guān)系模已足具解釋力,在人的第一人稱主觀世界與第三人稱客體世界之間,也不存在最后的鴻溝。但是,也有一部分研究者持相反的看法,極力論證這種“計(jì)算主義”“物理主義”的悖謬本性,只承認(rèn)從量子力學(xué)原理才有些許可能解決意識(shí)和自我意識(shí)這個(gè)真正的問題。

最近,美國(guó)量子物理學(xué)家斯塔普(Henry Stapp)、英國(guó)物理學(xué)家彭羅斯(Roger Penrose)、美國(guó)基因工程科學(xué)家蘭策(Robert Lanza)都提出了人類意識(shí)的量子假設(shè),中國(guó)清華大學(xué)副校長(zhǎng)施一公院士、中科大副校長(zhǎng)潘建偉院士等也大膽猜測(cè),人類智能的底層機(jī)理就是量子效應(yīng)。對(duì)于這個(gè)問題,筆者在出版于1998年的著作中嘗試論證這個(gè)問題?,同樣的看法日漸增強(qiáng)。

不久前,筆者把這種論證進(jìn)一步系統(tǒng)化,在《哲學(xué)研究》上發(fā)表了分析物理主義(包括計(jì)算主義)如何在研究中陷入“整一性投射謬誤”,并論證定域性假設(shè)為何與腦神經(jīng)元細(xì)胞層次對(duì)意識(shí)現(xiàn)象的解釋注定要失敗的文章。?

也就是說,以定域性預(yù)設(shè)為前提的物理主義和計(jì)算主義,在原則上就不可能解釋人類的意識(shí)現(xiàn)象,量子力學(xué)已經(jīng)不得不拋棄定域性預(yù)設(shè),這就在邏輯上打開了其解釋意識(shí)現(xiàn)象可能性之大門。

包括計(jì)算主義在內(nèi)的物理主義有一個(gè)基本預(yù)設(shè),即設(shè)定任何物理系統(tǒng)都能夠被分解為單個(gè)獨(dú)立的局部要素的集合,且各要素僅同其直接鄰近物發(fā)生相互作用。這是經(jīng)典力學(xué)的基本原則,也是當(dāng)代神經(jīng)科學(xué)默認(rèn)的前提,從而也是物理主義心智哲學(xué)的預(yù)設(shè)。計(jì)算主義則強(qiáng)調(diào)符號(hào)關(guān)系,它與其他版本的物理主義相比,主要是分析要素的不同,但這種不同卻無關(guān)宏旨。這是因?yàn)?,符?hào)關(guān)系試圖解釋的,也是意識(shí)現(xiàn)象或心智事件的產(chǎn)生和關(guān)聯(lián)的機(jī)理,而不是純邏輯的關(guān)系?;谶@種認(rèn)知框架,他們傾向于認(rèn)為,大腦的符號(hào)系統(tǒng)的狀態(tài),就是各個(gè)單一獨(dú)立要素的神經(jīng)元的激發(fā)/抑制狀態(tài)聚合起來的某個(gè)區(qū)域的總體呈現(xiàn)。

這樣也就不難理解,波斯特姆為什么認(rèn)為“獲得足夠的大腦的計(jì)算機(jī)功能屬性”,就能最終使得仿真大腦進(jìn)行智能工作。于是,在計(jì)算主義/物理主義這里,神經(jīng)元系統(tǒng)可望實(shí)現(xiàn)的某個(gè)整一性功能,就被他們完全等價(jià)于各個(gè)分立神經(jīng)元符號(hào)功能的關(guān)系的總和。

但是,筆者和斯塔普都詳細(xì)論證過,這樣的出發(fā)點(diǎn),連最基本的意識(shí)感知現(xiàn)象(比如說雙眼綜合成像)都解釋不了,因?yàn)檫@類現(xiàn)象中涉及的同一時(shí)空點(diǎn)的變量的個(gè)數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出在局域性預(yù)設(shè)中每個(gè)空間點(diǎn)可容納的物理變量個(gè)數(shù)。他們無視這種困境的存在,正是他們混淆了“內(nèi)在描述”與“外在描述”功能而陷入“整一性投射謬誤”的結(jié)果。?

盡管從量子力學(xué)效應(yīng)解釋人類智能的頂層機(jī)理尚未取得突破性成果,但意識(shí)導(dǎo)致坍塌這一原理似乎是量子力學(xué)與身心問題的最為接近的終極解釋,研究者們正試圖檢測(cè)與物理事件相關(guān)的意識(shí)事件?,相對(duì)明確的結(jié)論暫時(shí)付諸厥如。

但無論如何,基于上述討論,我們可以得知,所謂的“圖靈測(cè)試”對(duì)判定“強(qiáng)人工智能”毫無用處,不能作為智能意識(shí)產(chǎn)生的推演依據(jù),無論試驗(yàn)中的以假亂真效應(yīng)有多么逼真。有鑒于此,本文擬提出一個(gè)“人工智能逆反圖靈判據(jù)”,陳述如下:

任何不以已經(jīng)具有意識(shí)功能的材料為基質(zhì)的人工系統(tǒng),除非能有充足理由斷定在其人工生成過程中引入并隨之留駐了意識(shí)的機(jī)制或內(nèi)容,否則我們必須認(rèn)為該系統(tǒng)像原先的基質(zhì)材料那樣不具備意識(shí),不管其行為看起來多么接近意識(shí)主體的行為。

這里說的“充足理由”,在人類現(xiàn)有的科學(xué)視野中,按照筆者和斯塔普等人的論證,唯有量子力學(xué)才有可能提供。

因此,無論是圖靈測(cè)試中的機(jī)器人還是新近由日本軟銀公司研發(fā)、富士康代工的所謂“情感機(jī)器人”Pepper,抑或如今被驚嘆有了“深度學(xué)習(xí)”能力的AlphaGo等有了多么強(qiáng)大的所謂“超級(jí)智能”,也無論它們及其未來的升級(jí)版看起來多么像具有人類的情感,除非有人確鑿證明,在制造或升級(jí)這些機(jī)器的過程中,在哪一個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)把人類情感、人類意識(shí)整合了進(jìn)去,否則,我們就只能認(rèn)為把Pepper稱作“有情感的機(jī)器人”只是一種比喻。

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[責(zé)任編輯:鄭韶武]
標(biāo)簽: 人工智能   世界