編者按：大腦是否像計(jì)算機(jī)一樣傳輸和接收二進(jìn)制信息？又或者，我們這樣想只是因?yàn)樽怨乓詠?lái)，人類(lèi)總是用最新的技術(shù)作為描述我們大腦的比喻？本文作者認(rèn)為目前人工智能的發(fā)展已經(jīng)陷入死胡同，主要是大多數(shù)人工智能研究人員和科學(xué)家正忙于設(shè)計(jì)編程于特定任務(wù)的“智能”軟件，沒(méi)有時(shí)間考慮白日夢(mèng)。除非研究人員不再試圖為資本主義設(shè)計(jì)計(jì)算奴隸，而是開(kāi)始認(rèn)真對(duì)待智能的真正來(lái)源：波動(dòng)的電子羊，否則就不會(huì)在人類(lèi)水平的人工智能方面取得進(jìn)展。原文標(biāo)題：Artificial intelligence research may have hit a dead end，作者THOMAS NAIL。
人工智能機(jī)器人面部分為兩部分，機(jī)器和網(wǎng)絡(luò)，來(lái)源：Getty Images
菲利普·迪克1968年的標(biāo)志性科幻小說(shuō)《機(jī)器人會(huì)夢(mèng)見(jiàn)電子羊嗎?》，書(shū)名中提出了一個(gè)耐人尋味的問(wèn)題：智能機(jī)器人會(huì)做夢(mèng)嗎？
在該書(shū)出版后的53年里，人工智能研究已經(jīng)大大成熟。然而，盡管迪克在書(shū)中預(yù)言了其他技術(shù)發(fā)展方向，但書(shū)名中提出的問(wèn)題并不是人工智能研究人員所感興趣的，沒(méi)有人試圖發(fā)明一個(gè)夢(mèng)到電子羊的機(jī)器人。
為什么呢？主要是大多數(shù)人工智能研究人員和科學(xué)家正忙于設(shè)計(jì)編程于特定任務(wù)的“智能”軟件，沒(méi)有時(shí)間考慮白日夢(mèng)。
這樣做是對(duì)的嗎？如果理性和邏輯不是智能的來(lái)源，而是其產(chǎn)物呢？如果智能的來(lái)源更類(lèi)似于做夢(mèng)和玩耍呢？
最近對(duì)“自發(fā)波動(dòng)的神經(jīng)科學(xué)”（neuroscience of spontaneous fluctuations）的研究指向了這個(gè)方向。如果這個(gè)研究是對(duì)的，這將帶來(lái)我們對(duì)人類(lèi)意識(shí)理解的一個(gè)范式轉(zhuǎn)變。這也意味著，幾乎所有的人工智能研究都在朝著錯(cuò)誤的方向發(fā)展。
對(duì)人工智能的探索是從現(xiàn)代計(jì)算科學(xué)中發(fā)展起來(lái)的，該科學(xué)由英國(guó)數(shù)學(xué)家阿蘭·圖靈和匈牙利裔美國(guó)數(shù)學(xué)家約翰·馮·諾伊曼在65年前開(kāi)創(chuàng)。從那時(shí)起，就有許多研究人工智能的方法。然而，所有的方法都有一個(gè)共同點(diǎn)：他們從計(jì)算的角度來(lái)對(duì)待智能，也就是說(shuō)，像計(jì)算機(jī)一樣有信息的輸入和輸出。
科學(xué)家們還嘗試在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上建立人工智能模型。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)和“大數(shù)據(jù)”來(lái)接近并偶爾超越人類(lèi)的特定能力，如下棋、圍棋、打撲克或識(shí)別人臉。但這些模型也像許多神經(jīng)科學(xué)家一樣，把大腦當(dāng)成了一臺(tái)電腦。但這是設(shè)計(jì)智能的正確想法嗎？
人工智能的現(xiàn)狀僅限于被該領(lǐng)域的人稱(chēng)為“狹義人工智能”。狹義的人工智能擅長(zhǎng)在一個(gè)封閉的系統(tǒng)中完成特定的任務(wù)，其中所有的可能性都是已知的。它沒(méi)有創(chuàng)造性，在面對(duì)新情況時(shí)通常會(huì)崩潰。另一方面，研究人員將“通用人工智能”定義為從一個(gè)問(wèn)題到另一個(gè)問(wèn)題的創(chuàng)新知識(shí)轉(zhuǎn)移。
到目前為止，這是人工智能未能實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，而且該領(lǐng)域的許多人認(rèn)為這只是一種極其遙遠(yuǎn)的可能性。大多數(shù)人工智能研究人員對(duì)所謂的“超級(jí)智能人工智能”的可能性更不樂(lè)觀，由于假設(shè)的“智能爆炸”，它將變得比人類(lèi)更聰明。
計(jì)算機(jī)大腦？
大腦是否像計(jì)算機(jī)一樣傳輸和接收二進(jìn)制信息？又或者，我們這樣想只是因?yàn)樽怨乓詠?lái)，人類(lèi)總是用最新的技術(shù)作為描述我們大腦的比喻？
當(dāng)然，在某些方面，計(jì)算機(jī)-大腦的比喻是有意義的。我們無(wú)疑可以給一個(gè)神經(jīng)元分配一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字，該神經(jīng)元要么發(fā)射了“1”，要么沒(méi)有：“0”。我們甚至可以測(cè)量單個(gè)神經(jīng)元發(fā)射所需的電化學(xué)閾值。從理論上講，這些信息的神經(jīng)圖應(yīng)該為我們提供任何特定大腦事件的因果路徑或“代碼”。但在實(shí)驗(yàn)中，它并沒(méi)有。
首先，這是因?yàn)樯窠?jīng)元沒(méi)有像晶體管那樣為其邏輯門(mén)提供固定的電壓，而晶體管可以決定在一個(gè)特定的神經(jīng)元，什么會(huì)激活“1”或不激活“0”。幾十年的神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)證明，神經(jīng)元可以改變其功能和發(fā)射閾值，與晶體管或二進(jìn)制信息不同。這被稱(chēng)為“神經(jīng)可塑性”，而計(jì)算機(jī)不具備這種能力。
計(jì)算機(jī)也沒(méi)有名為“神經(jīng)調(diào)質(zhì)”的化學(xué)物質(zhì)的等效物，這些化學(xué)物質(zhì)在神經(jīng)元之間流動(dòng)并改變它們的發(fā)射活動(dòng)、效率和連接性。這些大腦化學(xué)物質(zhì)允許神經(jīng)元在不激發(fā)的情況下相互影響。這違反了“非此即彼”的二元邏輯，意味著大多數(shù)大腦活動(dòng)發(fā)生在激活和非激活狀態(tài)之間。
此外，神經(jīng)元激活的原因和模式受到神經(jīng)科學(xué)家所謂的“自發(fā)波動(dòng)”的影響。自發(fā)波動(dòng)是大腦中發(fā)生的神經(jīng)元活動(dòng)，即使沒(méi)有外部刺激或心理行為與之相關(guān)。這些波動(dòng)構(gòu)成了驚人的95%的大腦活動(dòng)，而有意識(shí)的思維則占據(jù)了剩下的5%。這樣一來(lái)，認(rèn)知波動(dòng)就像大腦的暗物質(zhì)或“垃圾”DNA。它們構(gòu)成了大腦中正在發(fā)生的大部分事情，但仍然是個(gè)謎。
自20世紀(jì)30年代以來(lái)，神經(jīng)科學(xué)家就知道這些不可預(yù)測(cè)的腦電活動(dòng)波動(dòng)，但卻不知道該如何看待它們。通常情況下，科學(xué)家們傾向于關(guān)注對(duì)外部刺激做出反應(yīng)并引發(fā)心理狀態(tài)或身體行為的大腦活動(dòng)。他們從數(shù)據(jù)中“平均”掉其余的“噪音”。然而，正是由于這些波動(dòng)，在神經(jīng)元中不存在我們可以稱(chēng)之為“1”的普遍激活水平。神經(jīng)元在不斷地激活，但是，在大多數(shù)情況下，我們不知道為什么。
這些自發(fā)波動(dòng)的來(lái)源可能是什么？最近對(duì)自發(fā)思維的神經(jīng)科學(xué)研究表明，這些波動(dòng)可能與內(nèi)部神經(jīng)力學(xué)、心臟和胃的活動(dòng)以及對(duì)世界的微小物理運(yùn)動(dòng)有關(guān)。2010年耶魯大學(xué)醫(yī)學(xué)院的大衛(wèi)·麥考密克和2011年加州理工學(xué)院的克里斯托夫·科赫的其他實(shí)驗(yàn)表明，神經(jīng)元發(fā)射產(chǎn)生的電磁場(chǎng)足以影響和擾亂相鄰的神經(jīng)元如何放電。
當(dāng)我們深入的時(shí)候，大腦變得更加狂野。由于電化學(xué)閾值激活了神經(jīng)元，原則上，一個(gè)質(zhì)子就可以成為導(dǎo)致神經(jīng)元啟動(dòng)的差異。如果一個(gè)質(zhì)子自發(fā)地跳出其原子鍵，在物理學(xué)家所謂的“量子隧道”中，這可能導(dǎo)致一連串突然的神經(jīng)元活動(dòng)。因此，即使在最微小的可測(cè)量水平上，神經(jīng)元的物理結(jié)構(gòu)也有一個(gè)非二元的不確定性。
計(jì)算機(jī)晶體管也有同樣的問(wèn)題。制造商把電子產(chǎn)品做得越小，晶體管就越小，電子就越頻繁地自發(fā)地通過(guò)較薄的屏障產(chǎn)生誤差的量子隧道。這就是為什么計(jì)算機(jī)工程師，就像許多神經(jīng)科學(xué)家一樣，不遺余力地從他們的二進(jìn)制信號(hào)中過(guò)濾掉“背景噪音”和“雜散”電場(chǎng)。
這是計(jì)算機(jī)和大腦之間的一個(gè)很大區(qū)別。對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，自發(fā)的波動(dòng)會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤，使系統(tǒng)崩潰，而對(duì)于我們的大腦來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)內(nèi)置的功能。
人工智能的未來(lái)不是你想的那樣
如果噪音是新的信號(hào)呢？如果這些反常的波動(dòng)是人類(lèi)智慧、創(chuàng)造力和意識(shí)的核心呢？這正是喬治·諾索夫、羅賓·卡哈特·哈里斯和斯坦尼斯拉斯·德哈內(nèi)等神經(jīng)科學(xué)家所展示的。他們認(rèn)為，意識(shí)是一種誕生于同步自發(fā)波動(dòng)的嵌套頻率的新興屬性。應(yīng)用這一理論，神經(jīng)科學(xué)家甚至可以?xún)H僅通過(guò)觀察某人的腦電波來(lái)判斷他是否有意識(shí)。
幾十年來(lái)，人工智能一直在以神經(jīng)科學(xué)為模型，但它能遵循這個(gè)新的方向嗎？例如，斯坦尼斯拉斯·迪昂認(rèn)為計(jì)算機(jī)的智能模型“大錯(cuò)特錯(cuò)”，部分原因是其“自發(fā)活動(dòng)是最經(jīng)常被忽視的特征之一”。與計(jì)算機(jī)不同，“神經(jīng)元不僅能容忍噪音，甚至還能放大它”，以幫助產(chǎn)生復(fù)雜問(wèn)題的新的解決方案。
“正如雪崩是一個(gè)概率事件，而不是一個(gè)確定的事件一樣，最終導(dǎo)致意識(shí)感知的一系列大腦活動(dòng)也不是完全確定的：同樣的刺激有時(shí)會(huì)被感知，而有時(shí)則未被察覺(jué)。是什么造成了這種差異？神經(jīng)元發(fā)射的不可預(yù)測(cè)的波動(dòng)有時(shí)與傳入的刺激相適應(yīng)，有時(shí)與之對(duì)抗”。
因此，迪昂認(rèn)為，人工智能需要類(lèi)似于同步的自發(fā)波動(dòng)的東西才能有意識(shí)。薩里大學(xué)分子遺傳學(xué)教授約翰喬·麥克法登（Johnjoe McFadden）推測(cè)，自發(fā)的電磁波動(dòng)甚至可能是一種進(jìn)化優(yōu)勢(shì)，幫助緊密排列的神經(jīng)元產(chǎn)生和同步新的適應(yīng)行為。他寫(xiě)道：“如果沒(méi)有電磁場(chǎng)的相互作用，人工智能將永遠(yuǎn)是啞巴和無(wú)意識(shí)的。”德國(guó)神經(jīng)科學(xué)家Georg Northoff認(rèn)為，一個(gè)“有意識(shí)的······人造生物將需要顯示時(shí)空機(jī)制，如······自發(fā)波動(dòng)的嵌套性和擴(kuò)張”。
最近關(guān)于大腦自發(fā)波動(dòng)的科學(xué)研究，可能會(huì)如何改變我們對(duì)人工智能的思考方式？如果這種當(dāng)代神經(jīng)科學(xué)是正確的，人工智能就不可能是一臺(tái)有二進(jìn)制信息輸入和輸出的計(jì)算機(jī)。像人腦一樣，它95%的活動(dòng)必須是“嵌套的”自發(fā)波動(dòng)，類(lèi)似于我們無(wú)意識(shí)的、走神的和做夢(mèng)的頭腦。有目標(biāo)的和工具性的行為將是其發(fā)展形式的極小部分。
如果我們看一下腦電圖，它就必須有類(lèi)似于德海恩通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明的“意識(shí)特征”。為什么我們會(huì)期望意識(shí)獨(dú)立于定義我們自己的特征而存在？然而，這正是人工智能研究正在做的事情。人工智能也可能需要利用科學(xué)家們目前正在過(guò)濾掉的量子和電動(dòng)擾動(dòng)。
自發(fā)的波動(dòng)來(lái)自于嵌入意識(shí)的物理材料。不存在獨(dú)立于物質(zhì)的智能這回事。因此，為了擁有意識(shí)的智能，科學(xué)家必須將人工智能整合到一個(gè)對(duì)其解剖結(jié)構(gòu)和世界敏感和非決定性反應(yīng)的物質(zhì)體中。它的內(nèi)在波動(dòng)將與世界的波動(dòng)發(fā)生碰撞，就像池塘里的小石子所產(chǎn)生的衍射波紋一樣。通過(guò)這種方式，它可以像所有其他形式的智能一樣通過(guò)經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，而不需要預(yù)先編程的命令。
如果認(rèn)知波動(dòng)確實(shí)是意識(shí)的必要條件，那么穩(wěn)定的頻率也需要時(shí)間來(lái)出現(xiàn)，然后在靜止?fàn)顟B(tài)下相互同步。事實(shí)上，這正是我們?cè)趦和拇竽X中看到的，當(dāng)他們隨著時(shí)間的推移發(fā)展出更高和更多的嵌套神經(jīng)頻率。
因此，一個(gè)通用人工智能在開(kāi)始時(shí)可能不會(huì)有什么出色的表現(xiàn)。智能是通過(guò)生物體試圖將其波動(dòng)與世界同步的流動(dòng)性而演化的。在世界中移動(dòng)并學(xué)會(huì)與之同步需要時(shí)間。正如科幻小說(shuō)作家特德·姜寫(xiě)道，“經(jīng)驗(yàn)在算法上是不可壓縮的”。
這也是為什么做夢(mèng)是如此重要。實(shí)驗(yàn)研究證實(shí)，做夢(mèng)有助于鞏固記憶和促進(jìn)學(xué)習(xí)。做夢(mèng)也是一種好玩的和自由關(guān)聯(lián)的認(rèn)知波動(dòng)狀態(tài)。如果這是真的，我們?yōu)槭裁匆谕麤](méi)有夢(mèng)就出現(xiàn)人類(lèi)水平的智力呢？這就是為什么新生兒做夢(mèng)是成人的兩倍，如果他們?cè)诳焖傺蹌?dòng)睡眠中做夢(mèng)的話。他們有很多東西要學(xué)，就像機(jī)器人一樣。
在我看來(lái)，除非研究人員不再試圖為資本主義設(shè)計(jì)計(jì)算奴隸，開(kāi)始認(rèn)真對(duì)待智能的真正來(lái)源：波動(dòng)的電子羊；否則就不會(huì)在人類(lèi)水平的人工智能方面取得進(jìn)展。
譯者：蒂克偉
