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機器人
人工智能是否會超越人類智能?那要看計算程序能否產生意識
探究計算程序能否產生意識
作者:孫玉涵
近年有關人工智能是否會超越人類智能的討論可謂如火如荼,其中涉及的一個重要問題就是:計算程序能產生意識嗎?
科學哲學家希拉裏·普特南提出計算功能主義,主張心理狀態就是由適當物理載體實現的計算程序,同樣的計算程序可以在不同的物理載體上運行,因此由不同材料構成的物理係統可以具有同樣的心理狀態。意識狀態屬於心理狀態,從而也能由計算程序產生。對計算功能主義的一個重要反駁是“普遍實現”問題。原則上,同樣的計算程序可以在無限多的物理載體上實現,在同一個物理載體上也可以實現無限多的計算程序。如果心靈等同於計算程序,那麼心靈將會無處不在,而且同一個大腦將擁有無限多的心靈,這十分荒謬。不過,計算功能主義可以增加一些限製條件,主張隻有在具有特殊因果力的物理材料上運行的計算程序才能成為心理狀態,滿足特殊條件的心理狀態才能成為意識。
還有一些著名的思想實驗如“顛倒光譜”、“僵屍論證”和“中文房間論證”等都致力於否定計算程序產生意識的可能,但計算功能主義者也紛紛提出各種理由捍衛其立場。人工智能預言家雷·科茲韋爾指出,很多關於計算程序的討論過於關注串行的、離散式的符號處理技術,這確實很難產生意識,但是未來的計算機卻可能依賴於完全不同的技術,例如巨量並行處理、混沌突現、量子計算、神經模擬等。總之,前人對計算程序能夠產生意識的反駁並非決定性的,許多學者繼續努力探索著意識的計算理論。目前這方麵比較有影響力的理論有:由伯納德·巴爾斯、斯坦·弗蘭克林發展出的“全局工作空間理論”,由希蒙·埃德爾曼、托馬爾·費克特等人發展出的“狀態空間幾何理論”,由朱利奧·托諾尼、大泉匡史等人發展出的“信息整合理論”。這些理論試圖用計算的術語來解釋意識,基於這些理論所建構的具體計算模型可以在一定程度上量化地解釋和預測某些意識現象。
“全局工作空間理論”的特點是能夠說明人腦的大量並行處理過程中的大部分是無意識的,隻有少部分能夠進入意識且時刻在流動變化。該理論把認知係統視為一個分布式工作網絡的集合體,而意識則是一種稍縱即逝的記憶能力,這種記憶在任何時刻都具有占支配性地位的特定內容或信息,該信息是廣泛分布於(或者說“廣播於”)整個認知係統中的。基於該理論設計出了“學習型智能分布主體”(LIDA)模型,該模型的基本單元是“認知循環”,每個認知循環包括感覺、注意和行動選擇三個階段。主體頻繁地從其環境中獲取信息(感覺)然後加工這些信息,通過更新對外部世界和內部世界的表征盡可能理解其當下情境;由無意識的各局部網絡所加工的信息相互競爭,其中一部分表征情境的信息獲得勝出而進入主體注意的範圍,這成為意識的內容並被廣播到全局網絡;依據廣播的內容主體最終選擇出一個適當的行為反應並執行它。高階認知過程是由許多這些認知循環組成的,而所有這些認知循環的連續序列就構成了認知主體的生命過程。需注意模型中不管是無意識的還是有意識的階段都是由關於神經—生物過程的算法所描述的,原則上類似的算法也可以在機器上運行。
“狀態空間幾何理論”則強調意識經驗是在時間中展開的,因而首要關注的是認知過程的動態性。認知係統在某個時刻的狀態對應狀態空間中的一個點,而認知係統在一段時間中的變化過程就會對應狀態空間中的一條運動軌跡,該理論的基本分析單元就是動力係統的軌跡。軌跡的特定結構對應於意識經驗的產生,沒有這種結構也不會有意識。具有不同內容的意識經驗對應不同形態的結構,而意識經驗的豐富程度則對應結構的複雜程度,粗糙的結構反映著經驗內容中高階的抽象範疇,精細的結構反映著經驗內容中低階的具體範疇,不同軌跡間距離的遠近反映著經驗內容的相似程度。於是意識現象轉化成了狀態空間中的幾何學,可以用數學方程來刻畫。
“信息整合理論”是從意識現象的組合性、信息性、整體性和排他性出發的。所謂組合性是指每個經驗內容都是由多個方麵組成的,例如某人可以同時看見左邊的一個紅色三角形和右邊的一個藍色正方形;信息性是指每個經驗都以其獨特的方式區別於其他可能的經驗,從而是提供信息的;整體性是指每個經驗都是不可還原為獨立的成分的,例如看見一個紅色三角形不可還原為看見一個非紅色的三角形加上看見非三角形的一團紅色,該經驗是一個整體;排他性是指在任何給定時間隻有一個經驗具有其完整的內容,而不是多個經驗的疊加,並且每個經驗具有確定的邊界,隻有某些事物能被經驗到而其他事物不能被經驗到。接著,該理論界定出相應的條件,構成認知係統的物理機製必須滿足這些條件以說明意識現象的各種特征。分析的基本單元是諸如神經元或邏輯門這樣的單個“機製”,組合性要求單個機製之間可以組合成高級的機製係統;信息性要求機製或其係統能夠選擇出特定的因果信息提供給意識;整體性要求機製或其係統隻有選擇出一個不可還原為獨立成分的因果信息才能將其提供給意識;排他性要求一個機製或機製係統一次最多隻能提供一條因果信息給意識。最後,意識經驗的現象性質與物理係統的信息/因果性質之間通過某種同一性貫穿了起來,基於具體的物理模型進行計算可以得出關於意識的重要結論,即認知係統的複雜與活躍程度同意識的有無之間並沒有直接的對應關係,真正與意識的喪失和恢複相聯係的是信息整合的崩潰與恢複。該結論符合針對大腦的經驗研究,例如小腦的神經元比大腦皮質層的神經元更多,然而意識卻沒有在小腦產生而是在皮質層產生;有時候雖然大腦的神經活動保持活躍(睡眠、癲癇等),人卻已經失去意識。理論上這些結論也將適用於可能的人工智能係統。
以上理論有個共同點,就是先考察意識經驗所具有的某些特征,然後以這些特征作為約束條件,尋找能夠實現這些特征的物理架構及其因果過程,接著對這樣的物理架構和因果過程進行量化的數學刻畫。誠然,作為意識理論,它們恐怕仍然未能解決意識的“難問題”,即何以從客觀物理狀態中產生出具有主觀感受性的意識。但對於計算程序能否產生意識這個問題而言,其關鍵在於意識狀態與特定的功能狀態是否存在直接的對應關係。假如這種對應關係存在,那麼計算程序產生意識便存在其可能。意識的計算理論還有很漫長的路要走,但這是個充滿活力的方向。
(作者單位:中山大學哲學係)
來源:中國社會科學網-中國社會科學報
最後更新:2017-10-08 00:05:44