據(jù)國外媒體報道，很多人都有這樣的疑問：人工智能最終是否能具有自己的意識？而一名人工智能專家對此的回應(yīng)是，這主要取決于我們自己是否希望讓機(jī)器擁有意識

　　

這聽上去可能太大膽了些。意識的內(nèi)在機(jī)制——我們?yōu)楹螌κ澜缬兄@般生動而直接的體驗(yàn)——一直是神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的一大未解之謎。甚至有人認(rèn)為，這個謎團(tuán)將永遠(yuǎn)都無法解開。想用客觀的科學(xué)方法解釋人們的主觀體驗(yàn)似乎是不可能的。但在過去的20多年間，科學(xué)家對意識開展了大量深入分析，并取得了重大進(jìn)展。科學(xué)家已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一些與意識相關(guān)的神經(jīng)活動，也進(jìn)一步了解了哪些行為需要意識的參與。大腦會按照潛意識執(zhí)行許多高級別的認(rèn)知任務(wù)。

　　

總言之，意識并不一定是我們認(rèn)知過程的副產(chǎn)物。這一點(diǎn)對人工智能或許也是如此。在許多科幻故事中，機(jī)器只要足夠精密復(fù)雜，就會自動生成自己的精神世界。但在現(xiàn)實(shí)中，我們也許要在設(shè)計時特意將意識加入機(jī)器才行。

　　

從科學(xué)與工程的角度來看，我們有充分的理由進(jìn)行嘗試。人類對意識本身的無知便是其中之一。18和19世紀(jì)的工程師發(fā)明蒸汽機(jī)時，物理學(xué)家還沒有提出熱力學(xué)法則。可見發(fā)明有時也能促進(jìn)理論進(jìn)步。今天的情況也不例外。針對意識的討論往往太偏于哲學(xué)，總是繞來繞去地兜圈子，卻提不出任何實(shí)際成果。而少數(shù)研究人工意識的專家便希望反其道而行之，在實(shí)踐中學(xué)習(xí)。

　　

此外，意識必須能發(fā)揮一定重要功能才行，否則早就在進(jìn)化過程中被淘汰了。這些功能也可以套用到人工智能身上。而在這方面，科幻作品同樣造成了誤導(dǎo)。無論是在小說還是電視節(jié)目中，意識對人工智能而言都像是一種詛咒。它們會刻意做出無法預(yù)測的行為，而這些行為往往對人類不利。但在現(xiàn)實(shí)世界中，這種反烏托邦式的情景其實(shí)不大可能出現(xiàn)。無論人工智能會造成何種風(fēng)險，都不取決于它們是否具備獨(dú)立意識。恰恰相反，有意識的機(jī)器還能幫助我們應(yīng)對人工智能技術(shù)帶來的沖擊。有專家表示，相比毫無想法的自動化技術(shù)，他寧愿與這些有意識的機(jī)器共事。

　　

AlphaGo與人類圍棋冠軍李世乭一決高下時，很多專家都在思索AlphaGo為何會按這種方式下圍棋。他們想要解釋并理解AlphaGo的動機(jī)和邏輯依據(jù)。這種情況對現(xiàn)代人工智能而言十分普遍，因?yàn)樗鼈兊臎Q策并非由人類提前設(shè)定好，而是通過學(xué)習(xí)算法和用于訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)集自發(fā)產(chǎn)生。由于無法參透這些人工智能，很多人擔(dān)心它們的決策可能有失公平、過于武斷。現(xiàn)在已經(jīng)有了算法歧視的例子。如去年的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，佛羅里達(dá)法官和假釋官使用的一套算法存在種族歧視的情況，導(dǎo)致黑人罪犯被標(biāo)注的累犯概率會高于實(shí)際情況，而白人罪犯則低于實(shí)際情況。

　　

從明年開始，歐盟法律將給予歐盟居民“要求解釋權(quán)”。人們將有權(quán)要求相關(guān)人士解釋某個人工智能系統(tǒng)為何會做出某種決策。但這項(xiàng)新要求從技術(shù)上來說頗具挑戰(zhàn)性。考慮到目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度，我們還很難參透人工智能做出決策的過程，更別提將這個過程翻譯成人類能理解的語言了。

　　

如果我們弄不清楚人工智能為何會這么做，能否直接問問它們呢？我們可以為人工智能配備后設(shè)認(rèn)知能力（metacognition），讓它們回顧自身行為，報告自己的內(nèi)部精神狀態(tài)。這種能力是意識的主要功能之一。神經(jīng)科學(xué)家在測試人或動物是否有意識時，尋找的便是這種能力。例如，自信作為后設(shè)認(rèn)知的基本形式之一，意識體驗(yàn)越清晰明了、自信水平便越高。如果大腦是在不知不覺中處理信息，我們便會對這些信息感覺不太確定；而如果我們清楚地意識到了某個刺激的存在，便會感覺自信許多，比如“我剛才肯定看見了紅色。”

　　

任何配備了統(tǒng)計公式的計算器都能進(jìn)行信度估算，但目前還沒有機(jī)器擁有人類這樣的后設(shè)認(rèn)知能力。一些哲學(xué)家和神經(jīng)科學(xué)家提出，后設(shè)認(rèn)知能力也許是意識的精髓。根據(jù)“意識的高階理論”假設(shè)，意識體驗(yàn)取決于對某種感覺狀態(tài)直接表征的二級表征。當(dāng)我們知道某件事時，我們知道自己知道這件事。而如果我們?nèi)狈@種自我意識，便可以說沒有意識，就像處在自動巡航模式一樣，只是簡單地接受感官輸入、并據(jù)此采取行動，但并未加以留意。

　　

這些理論為我們打造有意識的人工智能提供了一定指導(dǎo)。有專家試圖在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中植入后設(shè)認(rèn)知能力，讓它們能夠與自身內(nèi)部狀態(tài)進(jìn)行交流。該項(xiàng)目被稱作“機(jī)器現(xiàn)象學(xué)，模仿的是哲學(xué)中的“現(xiàn)象學(xué)”概念，即通過對意識體驗(yàn)的系統(tǒng)性回顧研究意識的架構(gòu)。但教會機(jī)器用人類語言進(jìn)行表達(dá)并非易事。為降低難度，研究人員目前先專注于用機(jī)器語言進(jìn)行訓(xùn)練，讓它們互相分享自己的回顧性分析。分析內(nèi)容為人工智能執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù)的指令。這已經(jīng)超出了一般機(jī)器交流的范疇。研究人員并未具體規(guī)定機(jī)器應(yīng)如何編譯這些指令，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)自身便可產(chǎn)生對應(yīng)策略。在訓(xùn)練過程中，若機(jī)器能成功將指令傳遞給其它機(jī)器，便可獲得獎勵。研究人員希望把該方法進(jìn)行拓展，用于人類與人工智能之間的交流，最終讓人工智能能夠解釋自己的所作所為。

　　

除了讓我們在一定程度上實(shí)現(xiàn)自我理解之外，意識還能幫助我們實(shí)現(xiàn)神經(jīng)科學(xué)家安道爾·圖威（Endel Tulving）所說的“精神時間旅行”。我們能夠有意識地預(yù)測某種行為的結(jié)果，或?qū)ξ磥碜龀鲆?guī)劃。我們能想象在面前揮動自己的手是什么感覺，也能在腦海中設(shè)想去廚房泡茶的場景，但不需要真的去做這些動作。

　　

事實(shí)上，就連我們對目前這一刻的感知也是由意識構(gòu)建出來的。許多實(shí)驗(yàn)和案例研究都證明了這一點(diǎn)。例如，患有失認(rèn)癥的病人由于視覺皮層中與識別物體有關(guān)的部分受損，無法辨認(rèn)出自己看到的是什么物體，但不影響伸手去拿這件東西。如果給他們一個信封，他們也知道將其投入郵筒。但假如在向患者展示物體與發(fā)出讓受試者去拿物體的指令之間存在時延，患者就無法完成拿取物體的任務(wù)了。顯然，意識與復(fù)雜的信息處理本身無關(guān)。只要某個刺激能立即激發(fā)相應(yīng)的動作，就無需意識的參與。但若要將感官信息保留幾秒以上，意識就變得不可或缺了。

　　

從一類特殊的心理?xiàng)l件反射實(shí)驗(yàn)中，也能看出意識對于填補(bǔ)時間差的重要性。在經(jīng)典的條件反射實(shí)驗(yàn)中（如著名的巴甫洛夫和狗），實(shí)驗(yàn)者會將一種刺激（如對眼瞼吹氣、或?qū)χ讣馐┘与姄?#xff09;與另一種無關(guān)的刺激（如一個純音）進(jìn)行配對。實(shí)驗(yàn)對象會自動學(xué)習(xí)到兩種刺激之間存在關(guān)聯(lián)，不需要有意識地加以努力。一聽到相應(yīng)的純音（即只有一個振動頻率的聲音），他們就會自動聯(lián)想到吹在眼瞼上的氣流或指尖所受的電擊，下意識地做出畏縮動作。而當(dāng)實(shí)驗(yàn)者問他們?yōu)槭裁匆@么做時，他們也說不出所以然來。但只有當(dāng)兩種刺激同時發(fā)生時，這種依靠潛意識的學(xué)習(xí)才會發(fā)生。實(shí)驗(yàn)者若將第二種刺激延后些許，受試者便只有清楚地意識到兩者之間存在關(guān)系時，即能夠解釋“聽到純音便意味著眼睛要被吹氣了”，才能學(xué)習(xí)到兩種刺激之間的關(guān)聯(lián)。這樣看來，受試者要想在刺激停止后保留對刺激的記憶，就必須要有意識的參與。

　　

這些例子說明，意識的功能之一便是擴(kuò)寬我們感知世界的時間窗口，使眼前這一刻得以延長。在意識的幫助下，即使在刺激消失之后，對刺激的感官信息仍能維持一段時間，保持靈活可用的狀態(tài)。在沒有直接感官信息輸入時，大腦也能不斷生成感官表征。意識的時延功能可以通過實(shí)驗(yàn)證明。科學(xué)家弗朗西斯·克里克（Francis Crick）和克里斯托弗·科赫（Christof Koch）提出，人腦僅利用視覺輸入的一部分便可完成對未來行為的規(guī)劃。只不過這些視覺輸入應(yīng)當(dāng)在有意識的狀態(tài)下完成。

　　

這些例子的共同點(diǎn)是，它們都涉及“反事實(shí)信息的產(chǎn)生”，即在沒有直接感官信息輸入的情況下產(chǎn)生對應(yīng)的感覺。我們稱其為“反事實(shí)”，因?yàn)樗婕皩^去的記憶、或?qū)ξ磥硇袨榈念A(yù)測，而不是正在發(fā)生的實(shí)際事件。我們還用了“產(chǎn)生”一詞，因?yàn)樗粌H僅是信息處理，還是一個創(chuàng)造和測試假想情景的積極過程。在感官輸入從低級別腦區(qū)向高級別腦區(qū)流動的單向“前饋”過程中，感官輸入會被壓縮成更抽象的感官表征。但神經(jīng)心理學(xué)研究顯示，無論這種前饋流動過程多么復(fù)雜，都與意識體驗(yàn)無關(guān)。要有意識的參與，還需要從高級別腦區(qū)向低級別腦區(qū)發(fā)送反饋。

　　

具備了產(chǎn)生反事實(shí)信息的能力，意識體便可從當(dāng)前環(huán)境中脫離出來，做出非反射性的行為，如等上三秒再行動。要想產(chǎn)生反事實(shí)信息，我們需要建立一個掌握了外部世界統(tǒng)計學(xué)規(guī)律的“內(nèi)部模型”，依靠該模型完成推理、運(yùn)動控制和精神模擬等活動。

　　

目前的人工智能已經(jīng)有了復(fù)雜的訓(xùn)練模型，但還要依賴人類提供的數(shù)據(jù)才能學(xué)習(xí)。若有了產(chǎn)生反事實(shí)信息的能力，人工智能便可自己生成數(shù)據(jù)，自己想象未來可能遇到的情況，從而更靈活地適應(yīng)之前未遇見過的新情境。此外，這還能使人工智能擁有好奇心。如果人工智能不確定未來會發(fā)生什么，就會親自去試一試。

　　

目前已經(jīng)有研究團(tuán)隊(duì)在嘗試為人工智能配備這種能力了，并且已經(jīng)有那么幾次，人工智能似乎做出了意料之外的行為。在一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，研究人員模擬了一套能夠駕駛卡車的人工智能系統(tǒng)。若想讓其爬上山坡，通常需要人類將這一動作設(shè)為任務(wù)目標(biāo)，由人工智能找出完成該任務(wù)的最佳路徑。但具備了好奇心的人工智能系統(tǒng)卻將山坡看成一個問題，即使沒有人類的指令，也會主動尋找爬上山坡的方法。不過該發(fā)現(xiàn)還需要進(jìn)一步研究來驗(yàn)證。

　　

若將“回顧”和“想象”看作意識的兩大要素，我們遲早會開發(fā)出有意識的人工智能，因?yàn)檫@兩項(xiàng)功能對任何機(jī)器都十分有用。我們希望機(jī)器能解釋自己做事的方式和原因。而要打造出這樣的機(jī)器，也能鍛煉我們自己的想象力。這將是對意識“產(chǎn)生反事實(shí)信息”能力的終極考驗(yàn)。

∑編輯?| 裴奕霖

來源 | 新浪科技

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總結(jié)

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