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为什么机器人永远不会像人类一样有意识

浏览:137 发表时间:2020-05-23 14:00:18

今天的一些顶级技术人员和科学家,都非常公开地表达了他们对于世界末日场景的关注,这可能是由于机器人有动机的结果。这些担忧的知识界巨头如Stephen Hawking(史蒂芬霍金)、Elon Musk(伊隆?马克斯)以及Bill Gates(比尔盖茨),他们都相信,机器学习领域的进步将会使得AI(人工智能)很快产生自我意识,可能会试图杀死我们或者也许只是处理我们,就像浮渣被一个雨刷抹去一样。事实上,霍金博士说:“AI(人工智能)的全面发展可能会使人类终结。”

的确,毫无疑问的是,未来的AI(人工智能)将能够造成重大的伤害。例如,可以想象的是,机器人可以被编程入一些功能,如作为极其危险的自治武器,这是我们之前从未见过的。此外,我们很容易想象一个无约束的软件应用能够在互联网中遍及,可能会对严重扰乱我们最有效和最依赖的全球交流媒介。

但是,这些场景与机器人决定转向打败我们,让我们沦为它们的奴隶,或消灭我们是截然不同的。在这方面,我们无疑是安全的。应该注意的是,在没有特别的指令下,我们就不可能使机器人自己决定帮助我们或者给我们爱。

这是因为如此有意识的行为来自于一个AI(人工智能),无疑是需要一个头脑的,只有具有自己的信仰、欲望和动机,这些意识才会产生。包含这些特征的AI(人工智能)在科学界是被称为“强AI(人工智能)”。根据定义,强AI(人工智能)应该具备人类全方位的认知能力,包括自我意识、知觉、意识,这是人类认识的所有特征。

另一方面,“弱AI(人工智能)”指的是无知觉的AI(人工智能)。这个弱AI(人工智能)假说表明,我们的机器人是依靠数字计算机程序才可以运行,并没有主观意识。这样的AI(人工智能)不能体会到世界的美好,虽然它们可能会表现出看似智能的行为,它永远也是受限于缺乏意识。

没有认识到这种强/弱AI(人工智能)区别的重要性,可能就会导致像Stephen Hawking(史蒂芬霍金)、Elon Musk(伊隆?马克斯)以及Bill Gates(比尔盖茨)那样的担忧,他们都认为我们已经朝着发展强AI(人工智能)的方向靠近。对于他们来说,这不是“如果”的问题,而是“什么时候”的问题。

但事实是,目前所有的AI(人工智能)基本上都是弱AI(人工智能),这反映了当今计算机完全没有任何有意识的行为。虽然有一些非常复杂和较有说服力的机器人似乎是活着的,仔细检查,就会发现它们也和普通计算机一样盲目的。

这是因为大脑和计算机的工作非常不同。虽然都是在计算,但只有一个能够理解,并且有一些非常令人信服的理由相信,这是不会改变的。强AI(人工智能)要成为现实,还是有很多的技术障碍。

所有的数字计算机都是二进制系统。这意味着他们存储和处理的信息只有两种状态,并且代表不同的符号。这是一个有趣的事实,二进制数字可以被用来表示大多数的东西,如数字、字母、颜色、形状、图像,甚至是近乎完美的精确音频。

这个符号系统是所有数字计算的基本原则。电脑所做的每一件事情都需要在某种程度上操纵2个符号。因此,它们可以被认为是一种特别的图灵机器人,是一个抽象的、假设性的机器,通过操纵符号来计算。

一个图灵机器人的操作称为“语法”,意味着它们仅仅识别符号,而不是这些符号的实际意义,它们的语义。即使这个单词“认识”被误导了,因为它意味着一种主观经验,所以也许更容易说这个计算机对符号是敏感的,然而大脑是能够理解的。

这个计算机无论有多快,它有多少内存,或编程语言是多么复杂和高层次,它是不重要的。这个国际象棋冠军Watson(沃森)和Deep Blue(深蓝)从根本上说,是和你的微波炉一样工作的。简单地说,一个严格的符号处理机器人永远不能成为一个符号理解的机器人。这个有影响力的哲学家John Searle(塞尔)已经巧妙地描绘了这个事实,在他那著名的和备受争议的“中文屋论证”中,令人信服的想法是“语法不完全代表语义”。虽然有些专家是反驳的,提出语法和语义之间的差距,不可能一次就逾越了。但即使有一个人没有被完全说服,它也不会改变这个事实:图灵机器人只是操纵符号的机器人而不是思考的机器人。

这个弱AI(人工智能)的假设表明电脑只能模拟大脑,并且根据一些像John Searle(塞尔嗦)那样,他创造这个强/弱AI(人工智能)的术语,一个有意识系统的模拟与真实的事物是非常不同的。换句话说,这是机器的硬件的问题,并且单纯的数字仅仅代表生物机制,是无法创造任何在真实世界发生的事情。

我们要记住,我们仍然可以推测非生物机器是否支持意识的存在,但我们必须认识到,这些机器可能需要重复的基本电化学过程,那是在有意识的状态期间,在大脑中发生的。如果在没有任何有机材料的情况下,这是可能的,这大概就需要对图灵机器人要求的更多,而不是纯粹的语法处理器(符号机械手),并且数字模拟可能缺乏必要的物理机制。

实现强AI(人工智能)的最好方法就是,首先需要找出大脑是如何工作的,并且机器学习研究者最大的错误就是认为他们可以走捷径。作为科学家和人类,我们对于我们能够完成的事情必须保持乐观的态度。同时,我们不能过分自信,这样可能会引导我们走错了方向,并且阻止了我们真正的进展。


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