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　　對(duì)人類來說，我們?cè)陔娪袄锍？吹降慕┦屯庑侨丝赡懿⒉皇鞘裁凑嬲嬖诘耐{，但我們卻不能忽視另一種經(jīng)常在電影里看到的反派人物，那就是有意識(shí)的機(jī)器人。他們的到來可能只是時(shí)間問題。但是，當(dāng)真正的有意識(shí)機(jī)器人出現(xiàn)時(shí)，世界會(huì)變成什么樣呢?到那時(shí)，人類還有生存空間嗎?

　　近幾年，人工智能的研究領(lǐng)域在經(jīng)歷著一場(chǎng)革命。現(xiàn)在，人工智能系統(tǒng)可以在圍棋上勝過人類，在識(shí)別人臉，安全駕駛等領(lǐng)域都有非凡的成果。大多數(shù)研究人員認(rèn)為，真正有意識(shí)的機(jī)器人(不只是運(yùn)行固定程序程序，而是有情感和自我意識(shí)的機(jī)器)或許還有幾十年的時(shí)間就會(huì)出現(xiàn)。機(jī)器需要學(xué)習(xí)推理能力，和強(qiáng)大的泛化能力，才能學(xué)習(xí)更多的知識(shí)。只有機(jī)器擁有這樣的能力后，人工智能才能達(dá)到掌握意識(shí)所需的復(fù)雜程度。

　　但一些人認(rèn)為，并不用幾十年那么久，我們或許很快就能看到有意識(shí)的機(jī)器人出現(xiàn)。

　　德克薩斯大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家賈斯汀哈特說：“人們認(rèn)為自我意識(shí)將成為人工智能的終極游戲，而實(shí)際上，沒有任何的科學(xué)追求是從終極目標(biāo)入手來進(jìn)行研究的。”賈斯汀和其他研究人員已經(jīng)在研究具有基本思想的機(jī)器人。他們?cè)O(shè)計(jì)了如同新生嬰兒一樣的機(jī)器人，機(jī)器人能夠?qū)W習(xí)理解自己的身體構(gòu)造，看到新的事物會(huì)呀呀亂叫，而當(dāng)人類碰到它時(shí)機(jī)器人會(huì)哭泣，這都像新生嬰兒的行為。這些機(jī)器人已經(jīng)開始探索自己的世界。

　　機(jī)器人沒有內(nèi)在的情感體驗(yàn)，它們不會(huì)因?yàn)榈匕逋系酶蓛舳院溃膊粫?huì)因?yàn)樯眢w流過120伏特的電流而開心。但是，機(jī)器人現(xiàn)在可以學(xué)習(xí)一些類似人類擁有的品質(zhì)，包括同理心、適應(yīng)能力和進(jìn)取心。

　　不再沉迷于創(chuàng)造很酷的機(jī)器人，研究人員開始研究擁有控制論(Cybernetic，控制論是研究各類系統(tǒng)的調(diào)節(jié)和控制規(guī)律的科學(xué))系統(tǒng)的機(jī)器人，試圖解決機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)長(zhǎng)期以來的缺陷。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)或許功能很強(qiáng)大，但它們卻是不透明的。它們的工作原理就是將輸入關(guān)聯(lián)到輸出，這就像在“A”和“B”欄中做匹配連線一樣，人工智能系統(tǒng)基本記住了這些關(guān)聯(lián)關(guān)系，他們給出的答案背后沒有更深層次的邏輯。這一直是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)存在的問題。

　　人類是很難讀懂的物種。我們花了大量的時(shí)間來分析自己和他人，可以說，這是我們的意識(shí)思維在起作用。如果機(jī)器也有思想，它們可能就不會(huì)那么神秘了，如果我們想要了解機(jī)器，就可以直接問他們。

　　位于紐約州特洛伊的倫斯勒理工學(xué)院的人工智能研究人員SelmerBringsjord說，“如果我們能理解一些人類大腦意識(shí)的結(jié)構(gòu)，我們就能夠讓機(jī)器學(xué)習(xí)一些有趣的能力。”盡管科幻小說會(huì)讓人類懼怕有意識(shí)的機(jī)器人，但其實(shí)，即使是暫時(shí)無意識(shí)的機(jī)器人，我們也需要小心謹(jǐn)慎，而有意識(shí)的機(jī)器人則可能會(huì)成為我們的盟友。

　　如今，自動(dòng)駕駛汽車擁有一些最先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)。它們決定車輛駛向何方，決定何時(shí)剎車，通過持續(xù)的雷達(dá)和激光探測(cè)來收集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)輸入到算法中。但自動(dòng)駕駛技術(shù)希望在車輛駕駛時(shí)，車輛能自動(dòng)演習(xí)和自主防御突發(fā)事故，這就是與意識(shí)相關(guān)的能力。

　　巴塞羅那龐貝大學(xué)的神經(jīng)學(xué)家PaulVerschure說，“自動(dòng)駕駛汽車需要推測(cè)出附近的自動(dòng)駕駛車輛下一步的行為。”

　　為了展示這一內(nèi)在原理，哥倫比亞大學(xué)的工程學(xué)教授HodLipson(HodLipson教授同時(shí)也是一本關(guān)于自動(dòng)駕駛汽車的書的合著者)和韓國首爾世宗大學(xué)的kyung-joongKim進(jìn)行了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，研發(fā)了一個(gè)“發(fā)瘋”的機(jī)器人司機(jī)。在實(shí)驗(yàn)中，有一個(gè)小型的圓形機(jī)器人(大約相當(dāng)于冰球的大小)按照自己的運(yùn)動(dòng)邏輯在一個(gè)環(huán)形軌道上移動(dòng)。然后，這個(gè)“發(fā)瘋”的機(jī)器人司機(jī)總是要在第一個(gè)圓形機(jī)器人啟動(dòng)時(shí)攔截它，因此“發(fā)瘋”機(jī)器人就無法按照固定的路線運(yùn)動(dòng)，它必須預(yù)測(cè)到第一個(gè)圓形機(jī)器人的運(yùn)行軌跡。

　　通過模仿達(dá)爾文進(jìn)化理論，Lipson和Kim設(shè)計(jì)了一種攔截策略。Lipson說：“實(shí)驗(yàn)的機(jī)器人基本上已經(jīng)發(fā)展了一個(gè)行為者的大腦，也許不夠完美，但已經(jīng)足夠讓它預(yù)測(cè)對(duì)方的行為了。”

　　Lipson的團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了另外一個(gè)機(jī)器人，這個(gè)機(jī)器人可以對(duì)自己的身體構(gòu)造進(jìn)行學(xué)習(xí)理解。這是一只四足蜘蛛的機(jī)器人，它的大小約相當(dāng)于一只大狼蛛的大小。當(dāng)蜘蛛機(jī)器人啟動(dòng)后，其內(nèi)部程序沒有記錄任何關(guān)于自身的信息。Lipson說：“它不知道它的發(fā)動(dòng)機(jī)是怎樣的構(gòu)造，也不知道身體的運(yùn)動(dòng)邏輯是如何設(shè)計(jì)的。”但它有學(xué)習(xí)的能力，它能觀察到自己發(fā)生的所有動(dòng)作。例如，它能觀察自己是如何操作某個(gè)馬達(dá)來讓一條腿彎曲的。Lipson說：“就像一個(gè)嬰兒一樣，嬰兒是會(huì)亂動(dòng)的。”“它以一種隨機(jī)的方式移動(dòng)馬達(dá)。”

　　四天后，這個(gè)蜘蛛機(jī)器人已經(jīng)意識(shí)到它有四條“腿”(馬達(dá))，并弄清楚了如何協(xié)調(diào)和移動(dòng)才能讓自己滑過地板。當(dāng)Lipson卸掉其中一個(gè)馬達(dá)時(shí)，機(jī)器人能夠意識(shí)到自己現(xiàn)在只有三條腿，因此原來的行為不會(huì)再產(chǎn)生預(yù)期的效果。

　　Lipson說：“我認(rèn)為這個(gè)機(jī)器人有一種非常原始的自我意識(shí)。”這是另一種類似人類的能力，是研究人員想要建立在人工智能的基礎(chǔ)上的。AlphaGo之所以能在圍棋之戰(zhàn)中脫穎而出，是因?yàn)槿祟愌芯咳藛T引導(dǎo)機(jī)器贏得比賽。機(jī)器自己不能自己定義問題，因?yàn)槎x問題通常是很困難的部分。

　　一位神經(jīng)學(xué)家RyotaKanai和一家位于東京的創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人即將發(fā)表一篇論文——“認(rèn)知科學(xué)的趨勢(shì)”，他們?cè)谡撐闹杏懻摿巳绾谓o機(jī)器內(nèi)在的動(dòng)力。在一次演示中，他和他的同事展示了在虛擬環(huán)境中駕駛一輛汽車Agent，Agent需要攀爬一座陡峭的山，而這座山太過陡峭，只有在助跑的情況下才能爬上去。Aagent收到命令要爬上山時(shí)，它會(huì)想出辦法。在接到這個(gè)命令之前，Agent就一直閑置著。

　　然后，Kanai的團(tuán)隊(duì)給這些虛擬的Agent增加了“好奇心”機(jī)制。Agent勘測(cè)了山的地形，將登山視為一個(gè)待解決的問題，并且在沒有任何指示的情況下就找到了如何攀爬的方法。

　　Kanai說：“我們沒有給Agent設(shè)定任何目標(biāo)。”“Agent只是在自己探索環(huán)境，通過對(duì)自身行為的后果做出預(yù)測(cè)，來了解自己的處境。”關(guān)鍵是要給機(jī)器人足夠的內(nèi)在激勵(lì)，讓它們更好地解決問題，而不是讓它們選擇放棄，離開實(shí)驗(yàn)室。機(jī)器可以像人類一樣固執(zhí)。JoschaBach是哈佛大學(xué)的人工智能研究員，他把虛擬機(jī)器人放進(jìn)了“Minecraft”——Minecraft里堆滿了美味但有毒的蘑菇，Bach希望Agent能自己學(xué)會(huì)避免犯錯(cuò)誤，如同在Minecraft里一樣，如果機(jī)器不知道避開有毒的蘑菇，就會(huì)吃下毒蘑菇而中毒。

　　Bach說：“如同人類一樣，此刻的行為對(duì)未來會(huì)造成什么影響，機(jī)器并不在乎。”他們可能只是覺得這些蘑菇非常好吃，所以必須向機(jī)器灌輸一種天生的厭惡感。從某種意義上說，機(jī)器必須學(xué)會(huì)價(jià)值觀，而不僅僅是理解目標(biāo)。

　　除了自我意識(shí)和自我激勵(lì)之外，意識(shí)的一個(gè)關(guān)鍵功能是集中注意力。在人工智能研究領(lǐng)域，選擇性注意力一直是一個(gè)重要領(lǐng)域，AlphaGo的創(chuàng)造人谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)在這一領(lǐng)域有深入研究。

　　“意識(shí)是一種注意力過濾器。”孟菲斯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授斯坦利富蘭克林說到。在去年發(fā)表在生物學(xué)上的認(rèn)知結(jié)構(gòu)雜志上的一篇論文中，富蘭克林和他的同事們回顧了他們創(chuàng)造的一個(gè)名為L(zhǎng)IDA的人工智能系統(tǒng)，這一系統(tǒng)通過競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制來選擇出需要集中精力的地方，算法采納了20世紀(jì)80年代的神經(jīng)學(xué)家BernardBaars所提出的方法。競(jìng)爭(zhēng)過程中機(jī)器系統(tǒng)會(huì)觀察一些有趣的刺激物——響亮的、明亮的、奇異的刺激物，然后這些刺激物爭(zhēng)奪主導(dǎo)地位。在競(jìng)爭(zhēng)中勝利的刺激物，決定了人們的精神集中在哪里，隨后通知機(jī)器系統(tǒng)的“大腦”，告知“大腦”注意力應(yīng)該放在哪里，隨之告知更多的大腦功能，包括控制思考和運(yùn)動(dòng)的部分。感知、注意力和動(dòng)作的循環(huán)每秒鐘重復(fù)5到10次。

　　LIDA的第一個(gè)版本是美國海軍的工作匹配服務(wù)器。它會(huì)閱讀郵件，注意力集中在切題的郵件上——涉及求職者的興趣、工作的難度和政府官僚機(jī)構(gòu)的工作要求這一些郵件。

　　從那以后，富蘭克林的團(tuán)隊(duì)就利用這個(gè)系統(tǒng)來模擬動(dòng)物的大腦，特別是那些每次只專注于一件事的行為習(xí)慣。例如，LIDA和人類一樣容易出現(xiàn)一種奇怪的心理現(xiàn)象，即“注意力盲點(diǎn)(attentionblink)”——當(dāng)某件事吸引了你的注意力時(shí)，你會(huì)在大約半秒的時(shí)間里忘記其他事情。這個(gè)認(rèn)知盲點(diǎn)取決于很多因素，而LIDA則表現(xiàn)出類似人類的反應(yīng)。

　　一位芬蘭的人工智能研究人員PenttiHaikonen，根據(jù)類似的原則建立了一個(gè)名為XCR-1的機(jī)器人。Haikonen認(rèn)為，他創(chuàng)造的XCR-1能夠擁有真正的主觀體驗(yàn)和基本的情感。

　　XCR-1機(jī)器人擁有聯(lián)想的能力，這與我們大腦中的神經(jīng)元非常相似。當(dāng)我們展示了給XCR-1機(jī)器人一個(gè)綠色球，并對(duì)它說出“綠色”這個(gè)詞，那么XCR-1機(jī)器人的視覺和聽覺模塊會(huì)做出反應(yīng)，將看到的綠色球和“綠色”這個(gè)詞聯(lián)系起來。如果Haikonen再次說“綠色”，那么XCR-1機(jī)器人的聽覺模塊將會(huì)做出反應(yīng)，通過記錄的聯(lián)系，視覺模塊也會(huì)“回憶”起來“綠色”對(duì)應(yīng)的樣子，就如同它真正聽到了這個(gè)單詞，看到了它的顏色一樣。

　　相反，如果機(jī)器人看到了綠色，它的聽覺模塊會(huì)做出反應(yīng)，哪怕它沒有真正“說出”這個(gè)詞。簡(jiǎn)而言之，機(jī)器人會(huì)產(chǎn)生一種聯(lián)覺(synesthesia)。

　　Haikonen說：“如果我們看到一個(gè)球，我們可能會(huì)對(duì)自己說：喔，那是一個(gè)球!在那一刻，我們的感覺就如同我們真正聽到了這個(gè)詞一樣，但其實(shí)我們只是看到了它。”“xcr-1也是一樣的。”

　　當(dāng)聽覺和視覺模塊發(fā)生沖突時(shí)，事情會(huì)變得有趣。例如，當(dāng)視覺模塊看到綠色，而聽覺模塊聽到“藍(lán)色”時(shí)，如果這時(shí)是聽覺模塊占了上風(fēng)，那么整個(gè)系統(tǒng)就會(huì)把注意力轉(zhuǎn)移到它聽到的單詞上——“藍(lán)色”，而忽略了它所看到的顏色——綠色。機(jī)器人有一種簡(jiǎn)單的意識(shí)流，它由一種瞬間支配的知覺組成：“綠色”、“球”、“藍(lán)色”等等。當(dāng)Haikonen把聽覺模塊連接到一個(gè)語音引擎時(shí)，機(jī)器人會(huì)自己默默對(duì)自己說出它所看到和感覺的一切。

　　Haikonen還將振動(dòng)設(shè)為機(jī)器人的“痛點(diǎn)”，它可以搶占其他感官作為輸入，占據(jù)機(jī)器人的注意力。在一次演示中，Haikonen輕拍了機(jī)器人讓其針對(duì)，然后機(jī)器人就突然地說：“我受傷了”。

　　Haikonen說：“因?yàn)槟承┰颍行┤藭?huì)受到情感上的困，對(duì)這些作品并不感冒，認(rèn)為這是不好的機(jī)器人。”

　　基于早期的努力，研究人員將開發(fā)出更逼真的機(jī)器人。我們可以看到意識(shí)系統(tǒng)的連續(xù)統(tǒng)一體，就像自然界中存在的一樣，從單細(xì)胞生物、狗到黑猩猩，再到人類和其他物種。這項(xiàng)技術(shù)的逐步發(fā)展是好的，因?yàn)樗o了我們時(shí)間來適應(yīng)：未來有一天，我們不再是地球上唯一的先進(jìn)生物。

　　在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，我們創(chuàng)造的人工智能機(jī)器很脆弱，與其說它們會(huì)威脅到人類，不如說是我們創(chuàng)造出來的新寵物。如何對(duì)待它們，將取決于我們是否意識(shí)到他們是有意識(shí)的，機(jī)器是否有能力忍受痛苦。

　　康涅狄格大學(xué)的哲學(xué)家蘇珊施耐德說：“我們之所以重視非人類的動(dòng)物，是因?yàn)槲覀冊(cè)谒麄兩砩峡吹搅艘庾R(shí)的存在，就像人類自己也是基于我們自己的意識(shí)存在的。”蘇珊施耐德研究人工智能的含義。事實(shí)上，她認(rèn)為我們故意不去創(chuàng)造有意識(shí)的機(jī)器，以避免它所造成的道德困境。

　　施耐德說，“如果你在創(chuàng)造有意識(shí)的機(jī)器人系統(tǒng)，讓它們?yōu)槲覀児ぷ鳎@就很像是在實(shí)行奴隸制度。”出于同樣的原因，如果我們不賦予先進(jìn)的機(jī)器人感知能力，機(jī)器人對(duì)人類的威脅可能是更嚴(yán)重的，因?yàn)闆]有意識(shí)的機(jī)器人不會(huì)自己思考，它們無法思考出任何理由要和人類站在同一立場(chǎng)，承認(rèn)并珍視人類。

　　從我們目前所看到的情況來看，有意識(shí)的機(jī)器將會(huì)繼承人類的弱點(diǎn)。如果機(jī)器人必須預(yù)測(cè)其他機(jī)器人的行為，它們就會(huì)把彼此當(dāng)作有組織的生物來對(duì)待。像我們一樣，他們可能會(huì)開始認(rèn)識(shí)一些無生命的物體：雕塑動(dòng)物、雕像和風(fēng)。

　　去年，北卡羅來納大學(xué)的社會(huì)心理學(xué)家?guī)焯馗窭缀虳anielWegner在他們的“心靈俱樂部”中提出，這種本能是宗教的起源。Verschure說：“我期待電影中出現(xiàn)機(jī)器人自己發(fā)展的宗教，因?yàn)槲覀円呀?jīng)為它們?cè)O(shè)計(jì)了意識(shí)偏好，讓它們成為社會(huì)的一部分。”“但他們的意識(shí)偏好可能先起作用了。”

　　這些機(jī)器將大大超出我們解決問題的能力，但并非所有事情都是可以解決的問題。他們可能會(huì)沉迷于自己的意識(shí)體驗(yàn)中，隨著機(jī)器人感官感知范圍的擴(kuò)大，他們會(huì)看到一些人類并不相信的東西。

　　Lipson說：“我不認(rèn)為未來的機(jī)器人物種會(huì)像我們想的那樣冷酷無情。”“他們可能會(huì)有我們永遠(yuǎn)無法理解的音樂和詩歌。”