作者|崔艳
编辑|小鱼
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生命本身就是不断处理数据的过程,生物本身就是算法,计算机和大数据将比我们更了解自己。
这些观点出自《未来简史》。7月9日,在杭州举行的“未来已来”全球人工智能高峰论坛邀请到了这本书的作者——牛津大学历史学的博士尤瓦尔·赫拉利先生。尤瓦尔·赫拉利目前是耶路撒冷希伯来大学历史系的教授,也是全球瞩目的星月历史学家。当日,他发表了题为《人工智能和意识的关系》主题演讲,揭示了人类历史与人工智能的发展方向与瓶颈。
21世纪的AI革命会创造出一个无用阶层
我们现在处在伟大革命的变革边缘,这是历史上也是从地球有生命开始,最伟大的一次革命。
人类生命在40亿年前诞生,并没有发生根本性变革,一切都是自然选择导致的结果,所有生命都是有机化学的结果。AI及生物科学的革命,在未来几十年内,会改变人类革命的基本原则。
我们的生命会被智能设计控制,我们的生命会从一个有限的有机体变成无限的无机体。我们现在要创造第一个无机的生命体,这个生命体会超出我们的想象。
从有机体到无机体,从机器人到人工智能,这让我们在其它星球上生活变成可能。这样的革命对人类也产生了重要影响,特别是经济和政治系统,最明显的是就业市场。随着AI的发展,人工智能会在很多领域超过人类。从开车到医疗诊断,成百上千万的人会失去工作。
19世纪工业革命创造了新的阶层,21世纪的AI革命同样会创造一个不工作的阶层,或者说叫做无用阶层。他们没有任何经济价值,同样也没有任何政治力量。这样的革命可能会在未来几十年内发生,但我们今天就要开始非常严肃地思考这个问题。
讨论这个问题不仅是为了开发新的经济或政治模型,也是因为我们需要决定,对于今天的孩子来说,要教他们什么技能,在20年之后他们才能拥有工作,不至于失业。
遗憾的是,没有人知道未来的就业市场长什么样子。今天的工作到40年、50年之后,肯定是会被取代的,我们需要重新改变自己,并且在有生之年不断学习。我们要教给孩子的一些内容,就是让他们有一个心理的灵活度和平衡度,如何不断对于改变的世界改变自己、适应生活。因为对于世界,以及2040年、2025年的世界,最大的不变就是变化。
计算机无法拥有意识是因为人类的无知
人类的最后一道防线就是机器人或计算机还无法拥有情感智能。比如医生这个职业,计算机可以迅速处理和搜索各种海量医疗数据,AI医疗很快也能超过人类医生。但是我们还需要人类医生,因为病人需要和医生有情感交流,医生有情感智能,可以识别和照顾病人的情感。
不过情感到最后也只是一个生物模式。人类医生要去识别病人的情绪状态,基本上会从身体状况的表现和身体发出的信号来评断情绪。AI也可以识别一个人的语调是快乐还是愤怒,这叫模式识别。
人工智能未来能在语音识别、脸部识别上做得更好,更好地监督病人的外部表征、身体动作和脸部表情。
人工智能甚至能做到人类医生不能做的,比如实时监控人类身体内部的血压、心率、大脑部分的浮动。如果把AI和生物治疗传感器连接在一起,人工智能会比人类更强大。
人工智能无法和人类媲美的地方在于我们拥有意识。现在能看到很多智能的融合,但是人们对智能和意识的定义比较模糊。智能是解决问题的能力,比如说要诊断疾病,找出最好的诊断方式,解决问题需要智能。
意识,从另一个层面来说是感知外部世界的能力,感受到快乐、愤怒、爱情等等。所有的哺乳动物都是通过情感、意识、感受来解决问题,使用智能和意识的综合体。过去人工智能还没有发掘出意识,只是不断地发展智能。
我认为大家对于这两个词有很大的误解。因为受到很多科幻小说的影响,让大家错误地了解什么是智能,什么是意识。科幻小说把一些事情颠倒了。在小说中计算机和人工智能只要得到一些复杂的意识能力,基本上就可以得到智能和意识,就能有感觉和情感。
他们对AI的理解是错误的。到2017年为止,我们没有理由认为计算机会发展出意识,或者说计算机需要发展出意识来超过人类。也有可能计算机会不断地往超级智能体方向发展,但是会通过不同的方式。有可能我们正在经历这个大的发展,过了几百年,几千年,人类会和机器融合在一起,形成新的发展。
为什么计算机现在还没有意识,那是因为人类作为计算机的创造人,对于意识的理解,还有它的含义知之甚少。我们对于大脑和智能的理解逐渐加深,知道通过智能可以创造出智能的机器,但是我们不理解什么是意识。所以到现在为止,我们还不能够创造出一个有意识的机器。
意识不是一个有机体,不像我们的手、眼睛或腿。意识是一个主观的东西,像爱、疼痛、愉悦这种感觉。而这种感受是一个接一个的,比如说爱恨交织或愤怒交加,这才是组成了大脑意识的元素。所以大家对意识和大脑其实也有点困惑,它们两者是互相关联的,但它们不是同一个东西。
大脑是什么呢?它是一个非常复杂的组织,里面有很多神经元、化学物质、神经电子。意识控制的是主观的信息流,我们每时每刻都感受到一些感觉,它不是非常形而上的东西,它是世界上最普遍的东西,这就叫做意识。
生物体就是算法
在过去150年的生物化学研究中,从达尔文开始,只是用了三个词来总结——生物体就是算法,这是进化论的精髓。生物体,比如说人类和哺乳动物,都是算法。他们是机器,处理数据、做出决定。我们的感受和感官是这个大算法中的一部分。
举个例子,说明到底是什么感情,如何处理、决策,计算这些数据。大猩猩在非洲的大草原上,看到前面一棵树上有香蕉,它想吃香蕉。但是在树的不远处还有一头狮子,现在猩猩面临两难的抉择,它需要做出一个决策,是不是需要牺牲生命去拿香蕉。这种问题的本质其实就是数学计算可能性的问题。
要计算两者的可能性谁更大,还需要去采集关于香蕉的数据,上面有几个香蕉,香蕉的大小是多大。它们是青香蕉还是熟香蕉。狮子在哪里,是大狮子还是小狮子,是刚吃过饭还是很饿,计算这个可能性可以帮助我们做正确的决策。
这只猩猩没有拿出一只笔一张纸计算可能性,但是它的身体结构、意识、神经网络、大脑,正在不断地进行计算。在几秒钟的时间内,已经获取了大量的数据,并且在它的大脑中,数百万的神经元正在不断地燃烧,计算可能性。最后的结果不是以数字的形式,而是以一种情感,一种感受的形式出现。
在这个理论当中还有一些漏洞。我觉得科学与宗教相悖,因为宗教想要无所不知,科学对于无知无所畏惧,他们可以通过研究得到答案。在2017年,还有一些我们不知道的空白,首先就是大脑是如何产生认知或是意识的。
现在通过对大脑的解剖,我们能够做出更好的解释,明白神经元发出信号的过程以及处理。我们看到一个狮子的一个神经元发出信号,到另外一个神经元,最后再发出神经元到腿,然后开始逃跑。
我们研究越多,就会产生更多问题。为什么需要认知?为什么不要这个神经元,而是仅仅互相刺激就可以?如果没有主观的感知,可能神经元就无法发出信号。它发出信号,是因为恐惧感还是心理感知,或者是其它经验,我们一无所知。
不久前得出的新理论是:我们需要认知,是为了创造对于这个世界的理解,或是大脑的理解。并且我们要将自己放入这个世界中,如果说我是一个动物,我想要知道这个世界是怎样的,这样的话就需要大脑来让我有这样的意识。
随着AI的发展,我们可以知道,在没有意识和认知的情况下依然可以运行。无人驾驶的汽车就像非洲大草原的动物一样,可以在地上跑,实际上它并没有认知。我们现在看到的无人驾驶的汽车,它可以和其它汽车沟通,但是一个大卡车过来时,它并不会感到害怕。
忽视认知的人类将变得不负责任
我们对认知的了解缺少相应的方法,或者是工具。如果我们研究大脑的话,有很多成熟的工具,比如MIR、显微镜等等。通过这些工具,我们可以看到神经元在动作,但是看不到我们的感觉,比如害怕、痛苦、爱。直到今天,我不知道未来会怎么样,至少在2017年,唯一能够接触到的认知,就是我们自己的认知。
在中国、印度或其它地方,有一些比较古老的文化,是他们在几千年前开发出的,能够帮助我们系统观察自己大脑的方法,这就是冥想。冥想一般都和宗教相连,它实际上是一个工具,特别是邪教或宗教的工具,但并不意味着这是它唯一的功能。
我在牛津大学读博士时,学习维帕萨纳冥想,我的老师来自于卢旺卡。这样一种冥想的技能,让人在生活中不管发生了什么,都能感受到身体和感知的紧密连接。观察认知的方法就是观察身体感知,认知和世界的联系中都有感知在其中。不管是气候变化还是邮件信息,或是新闻、过去的记忆,都会有相应的反应。
比如在2001年“9.11”时,成千上万的人在电视上看到恐怖袭击的发生,但并不是所有人的反应都是一样的,有的人感觉到害怕,有的人觉得非常生气,甚至有人会感觉非常开心,特别是当你就是那个恐怖组织的成员。因为电视上的画面和你大脑的反应之中,有一个不同的身体感知。
有人已经四五十岁了,但他从来没有观察过愤怒的基本程序。或者说他们从来没有花5分钟的时间,来观察愤怒到底是什么。
我并不是说不要研究大脑,或者说智能只研究认知和意识,这完全是一种错误。我们的大脑和认知就是钱币的两面,我们现在还不知道它们具体的关系。这也更像在挖一个地道,如果从两边开始,工作会更容易一些。我们会花一些精力来研究认知或者意识,而不仅仅是着重于智能或者大脑。
在2017年,要更加重视研究认知和意识,因为这其中所蕴藏的AI的巨大能力会带来变革。我们要用这个力量做出改变。作为历史学家,我了解几千年前人类在获取权力上做得非常好,但在权力转化为快乐方面做得并不是好,当时我们并不知道怎么做。
我们比孔夫子时代、石器时代的人更有权力,但并不意味着我们比那个时候快乐上万倍,其中一个原因就是和认知相关。我们比祖先拥有更多,也期待更多,这实际上也是人类认知对于快乐最大的反应。
我们的认知,对于快乐最大的反应是渴望更多。不管能够达成什么结果,或拥有什么权力。如果我们没有办法了解或改变认知的更深层次结构,那没有什么能让我们最终满足。这其中所存在的危险性是:我们对于这样的创造和建造有更多的权力,但却会成为非常不容易满足,且不负责任的一群人。
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封面来源:网络 排版:陈光 校对:陈光
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