人造意識是否能夠實現?否則還談什麼人工智慧

2021-01-19 DeepTech深科技

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編者按:自古以來,人類就不停地探索自我,其中永恆的話題之一就是如何才能永生。2012年3月初,俄羅斯媒體大亨德米特裡·伊茨科夫(Dmitry Itskov)宣布了他的「2045計劃」——將人腦移植到機器上,以「機械戰警」的形態實現永生。

 

那麼這條途逕到底有沒有可能走得通呢?在討論所有的技術難題之前的,首先要問一個問題:人腦和計算機的差異到底有多大,有沒有可能最終變成一回事?


用一個簡單的邏輯推導就能說的明白——計算機被安裝在機器人上,成為機器人的「大腦」,如果人類的大腦可以完全被計算機模擬出來,那麼理論上講,就有可能生產一種機械,完全取代人類的身體,和人類的大腦「無縫對接」。請不要糾結於技術層面的區別和難度差異,我們只討論原則上面的可行性,因為如果大腦的模擬在理論上都達不到「完全」,那麼「機械戰警」式的永生即便可以實現,也一定是不完全的。

 

而關於以上這個「計算機到底有沒有可能完全模擬人腦」的爭論,雖然可能在很長時間內都無法定論,但是每次的探討與思索,都會給人一些新的啟發。至少,無論大小,我們又向著真理的方向邁進了一步。然而,在「人工意識」被實現之前,所謂的「人工智慧」到底能智能到哪裡去呢?

 



在所有科研相關的爭論當中,關於大腦基本特性的爭論總是引起人們的興趣。但是討論這些問題的人往往不是生物學家、心理學家或者神經學家,而是數學家、計算機學家和物理學家。

 

但最後的結論往往是,我們的思想可能源自神秘的、仍未被揭示的自然法則。而關鍵的問題在於:計算機能完全模擬我們的大腦麼?或者反過來,你的大腦是一臺計算機麼?

 


計算機能模擬人腦麼?

 

從理論上來說,模擬人腦應該是可行的。我們可以模仿人腦的物理、化學和電子結構,將所有的細節都輸入計算機,從而產生與真實的人腦相似的輸出結果。

 

超級計算機重建的腦神經網絡。圖片來源:Neuro In Silico/ Cell, Oct. 8, 2015 (Vol. 163,Issue 2)

 

但實際上,我們還缺少三個重要因素。首先,我們還無法足夠細緻地掃描大腦中所有的「電路」。其次,我們還不了解控制所有神經元和腦細胞工作的原理。最後,我們還沒有足夠強大的計算機來運行整個模擬系統。

 

繼用計算機模擬出果蠅的腦神經元後,目前在哺乳動物領域,最前沿的進展也不過是模擬出了大鼠的31000個神經元網絡。而人腦中共有860億個神經元,按照這上述三個問題相關技術的進步速度來預測,至少要到2070年才能完成它的模擬。



果蠅腦神經元影像

 

「大腦的確遵循著某種運算法則」是個相對保守的回答,麻省理工學院的計算機科學家斯科特·阿隆森(Scott Aaronson)在最近的討論中表示。我們的大腦並沒有任何明顯的特徵是一臺足夠強大的計算機不能模擬的。

 

與一臺真正意義上的數字計算機不同,大腦通過化學脈衝和電信號複雜的交互作用進行工作。它們遠超過你正用來看這篇文章的玩意兒(手機、平板、筆記本或是臺式機),就像梵谷的畫作遠超過街邊牆上的塗鴉一樣。

 

問題是,大腦所遵循的基本算法是否和電腦完全一樣?

 

關於大腦的算法,我們可以試著這樣想:我們都知道計算機可以模擬小型的物理系統。比如,空間中兩個物體的相互作用、一個電子脈衝或者一個化學反應。我們也知道,我們的思想產生於大腦中無數的物理反應。因此,一臺強大的計算機可以簡單粗暴地以原子級的精度,對你的大腦進行模擬。

 


如果這是可能的,那麼你的大腦(延伸說來就是你的思想)一定是遵循某種「算法」的。


 


信息在人腦中傳遞的時序,紅色區域接受信息的時間早於藍色區域。這是否代表了人腦也遵循著某種「算法」?

 


人腦是一臺計算機麼?

 

阿隆森還指出,對於該爭論無論是他的支持者,還是反對者都不需要對神經科學有任何了解,也不必知道大腦是如何運算的。他們只需要知道什麼樣的事情大腦可以做,然後與電腦能做的事情進行比較。

 

與阿隆森持反對意見的「潘洛斯階梯」的提出者、牛津大學著名的數學物理學家羅傑·潘洛斯(Roger Penrose)。由於潘洛斯對於思想的不同看法,而在圈內很受追捧。他認為意識具有某種超能力。無論計算機有多麼強大,意識總能完成某些對於計算機而言不可能的任務。

 

潘洛斯階梯:四條樓梯,四角相連,但是每條樓梯都是向上的,因此可以無限延伸發展

  

因此,大腦一定遵循某些奇特的、未經發現的物理原理,這些規律可能在量子層面下才能被發現。它們能夠讓大腦生成普通計算機或者算法無法得出的結果。

 

有意思的是,潘洛斯並沒有將人類意識扯到諸如:感情、審美這類抽象的概念上。相反,他指向了一些特定的數學和計算上的事實。這些是我們都知道的事實,但是在常規邏輯界限內很難被證明

 

阿隆森在博客上回應了潘洛斯,包括對他們所討論內容的總結。最有趣的是,這兩位觀點爭鋒相對的人卻達成了以下共識:

 

阿隆森說:我們的思想可能遵循或不遵循與計算機一樣的物理定律。但是意識與計算機最重要的區別在於:意識不能被逆轉或複製

 

我們可以認同阿隆森的觀點。但首先,我們要試想一下,如果我們確定大腦是臺計算機,將會出現哪些奇怪的問題。阿隆森舉出了一些例子(我們之後會對它們進行詳細分析):

 

我們會問:如果意識可以通過計算來還原,那什麼樣的運算量才足以產生意識呢?如果地球上的每個人都作為大腦的一個神經元,並通過傳遞紙條來交流呢?如果傳紙條的速度足夠快會發生什麼?或者我們建立一個巨大的查詢表,你的每個可能的反應都可以在最多5分鐘內被硬編碼,這能生成你的意識嗎?




我們同樣可以問:如果人工智慧是以嚴格加密的形式運行,而它唯一的解碼秘鑰被放在另一個星系呢?這能產生意識嗎?如果為了糾正錯誤,硬體運行了三次人工智慧編碼,最後取多數票:這會產生三個意識嗎?

 

我們可以將你「傳真」到火星嗎:把你放到掃描儀中,將你大腦的狀態轉為純信息,之後再用火星上的儀器將這些信息在一個新的軀體中重建?假設我們這麼做了,我們該怎麼處理你留在地球的「原型」:它應該被安樂死嗎?你願意嘗試這個嗎?

 

或者像哲學家亞當·艾格爾(Adam Elga)所提出的:你或許可以這樣威脅一個人工智慧:「要麼你按我說的做,要麼我就複製一千個你,並讓它們同時遭受可怕的折磨。」

 

如果以上那些假設或問題讓你如墮五裡雲霧,下面總結或許可以讓你豁然開朗:

 

計算機上運行的程序是可複製、可編輯,並且可預測的,它們缺少自由意志。更重要的是,它們缺少「個性」。你可以將它們複製無數次,因此原型對它來說無關緊要。

 

更進一步來說,如果你的意識像軟體一樣,那麼折磨你是沒有任何意義的。無需拔掉你的指甲,我可以一直向你輸入那種「十指連心」的痛苦。

 

因此阿隆森提出了一個折衷的想法來解釋這些問題:你的思想永遠不會活在一個筆記本電腦中,但這並不意味著沒有思想能存在於筆記本電腦中。不過這個思想不會是一個真實人類思想的完美複製,它不具備真正的意識。

 

他認為,一個真正的意識應該「參與到熱力學的時間流中」。

 


思維的時空的唯一性

 

熱力學第二定律告訴我們,熵(一個封閉系統的無序性,也可以稱之為系統的混亂程度),永遠不會隨時間推移而減少。你的房間不會自己打掃乾淨,你書包中散放的耳機線永遠是糾纏在一起的,鮟鱇魚釋放出來的光永遠不會變回細胞中的化學能。當我們想要逆轉熵變時,結果總是不完美的,我們需要外部的能量源來完成。

 

而計算機軟體並不是遵循真實物理規律的。你可以在你的電腦上記錄0和1,對它們進行複製、存儲,或者將它們寫入另一臺筆記本電腦。只要你一直小心處理,它們會保持永遠不變。

 

但真正的意識並不具備這樣的特性,就算你的思想是通過運算得來,這種運算也是取決於無法複製的納米級效應。換句話說,你的大腦在一個維度中對你的思想進行編碼和處理,其熵不允許我們對它進行複製和逆轉。量子力學中的一課就是,我們永遠不能得知一個納米級系統中的每個細節。

 

又看懵了?來個例子:你大腦釋放的熱能,正以紅外輻射的形式光速前進到達宇宙中。沒有任何辦法能讓你的大腦重新回收這些熱能。

 

這些熱能曾經與你的思想、記憶和決策有關,並且永遠沒有辦法得知,在什麼樣的消耗量或時間點,這些熱能將會被耗盡。也許這就足以告訴我們,永遠不可能穩定地、詳細地對你的大腦進行回溯或者複製。就如電影《星際穿越》(Interstellar)中四維空間中的一個個獨立存在的三維空間截面。



電影《星際穿越》中四維空間中的三維空間截面

 

雖然阿隆森並沒有證實這個觀點,但如果萬一它是正確的,就可能產生這種結果:如果你的思想是通過運算得來,哪怕在某種程度上它仍與我們所知的計算機不同,未來的科學家還是有可能將你的一個版本「傳真」到火星,或者將它上傳到一個新型的計算機中。但到達那裡的思想並不是真正的你。

 

世界上只有一個真正的你,並且它只可能存在於你的大腦中。 

 


編後語:其實做完這篇文章,DT君的感受是苦澀的。首先,將原本屬於生物學、物理學、化學範疇的事情,拿到數學,甚至哲學的層面討論,很容易因失去依據而跑偏;再者,再先進的人工智慧終究也是代碼和算法,只是與人腦的行為方式類似。因此兩者到底在運作機制上有那些異同,目前難以解釋清楚,而機器到底能不能產生人類意識,可能需要很長時間的探索才能得出一個答案來。

 

有一部2014年上映的,由約翰尼·德普(Johnny Depp)出演的不太賣座的電影,叫《超驗駭客》。讀完這篇文章再去看看,或者能有完全不一樣的心得。

 


電影《超驗駭客》(Transcendence)截圖


參考:《Cell》雜誌、TechInsider、Scienceblogs



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