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认知科学看人工智能

作者:阳志平日期:2016年3月18日 16:11

认知科学家研究智力、专家、专业技能习得,常常将棋类游戏作为人类智力的标杆,这是因为棋类游戏的标准化程度高。然而,一般简单的棋类游戏,标准化程度虽然不错,「认知复杂度」却较低。

认知复杂度(cognitive complexity )是指建构「客观」世界的能力。认知复杂度高的人具有高度复杂化的思维能力,更善于同时使用互补与互不相容的概念来理解客观世界。真实世界,黑白对错并非截然分明。相对来说,象棋、钢琴、篮球、出租车驾驶、拼写是认知复杂度偏低的专业技能;而销售、管理则是认知复杂度偏高的专业技能。

在专业技能习得上,流行一个错误的「一万小时定律」,它源自埃里克森的刻意练习(Deliberate Practice ),被科普作家格拉德威尔在《异类》中曲解为「一万小时定律」。然而,「一万小时定律」仅仅适用于认知复杂度偏低的专业技能。怎样练习一万小时成为一名CEO 呢?无从练习。

管理技能相对棋类游戏来说,就是 「认知复杂度」要求极高的一种技能。认知复杂度较高的人,往往拥有较好的领导力、决策与判断能力,更「智慧」。

以往人工智能往往只能在「认知复杂度」较低的棋类游戏上取得完胜,然而「this time is different」。AlphaGo 战胜欧洲围棋冠军,是机器人第一次在高认知复杂度情境下取得胜利!

围棋与象棋不一样,围棋兼具了标准测试集与「认知复杂度高」双重特点,这样使得它的突破具有划时代意义。一位象棋选手与一位围棋选手,两者的「认知复杂度」有较大差异。围棋高手需要的全局判断与瞬时决策能力,与一位CEO管理集团公司所需要的「认知复杂度」不相上下。

 Google新闻所言,AlphaGo 这次突破,将有助于解决人类重大决策问题。在科幻小说《安德的游戏》中,一位小朋友通过游戏习得管理技能,最终指挥全人类战胜异族,这一天已经并不遥远。

当前人工智能的优势与弱点

人类智力与心智架构,按照最新的认知科学进展,可以划分为:

自主心智:1)进化模块:受进化习得,比如看到蛇就害怕;2)内隐学习模块:比如小时候学会骑自行车,长大后无需再学习;3)情绪模块:拥有自己的主观体验,喜怒哀乐;

算法心智:传统智力测验测试的范畴,主要包括:1)信息处理速度;2)工作记忆;3) 执行功能等等。

反省心智:不仅知道工具理性,还拥有广义理性,明白什么是对是错,拥有了自己的良知。

目前,人工智能在算法心智,也就是传统「智商」测试的领域表现优秀。比如,在工作记忆、执行功能方面,不知疲倦的人工智能秒杀人类。在信息处理速度上,人工智能目前逐步在机器视觉、自然语言理解方面达到人类水准。

虚拟现实、自适应教育、人机交互、外骨骼等新技术的突破,会使得未来内隐学习变得更容易。将大量专家技能数字化、普及专业社交网络与自适应教育,人工智能的内隐学习模块,将有望五十年内取得更大进展。

比如,用中国羽毛球专家、高尔夫球专家等的数据建模,然后帮助普通用户通过虚拟现实来训练,习得羽毛球、高尔夫专业技能。一些难以诉诸言语的内隐学习技能,借助于虚拟现实,也会逐步数字化。一旦数字化后,人工智能就能变得更强大。

当前人工智能的难点,则在进化模块、情绪模块、反省心智。进化模块源自人类在狩猎-种植时代,数十万年的演化习得,内置了大量在地球上更好生存的普适规则。人工智能习得类似规则,同样需要较长时间。

人类独有的情绪模块,则是人类数百亿个神经元的自然涌现。如《大脑特工队》迷宫般的记忆球工厂,最新脑科学研究发现,一个人的大脑容量等于现在的整个互联网容量!记忆的容量属于PB(1 PB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes)范围,像整个互联网那么大。按照目前互联网业界能提供的计算量,人工智能短期内很难诞生自我意识与主观情绪体验。

反省心智同样也是人类独有,它源自人类社会漫长的试错,借助于文化习俗等等,人类建立了一套道德规范与广义理性。人类不仅追求将事情做完,还追求将事情做好。究竟什么是好什么是坏,人工智能习得这一套标准,同样需要人工智能之间的相互交流、竞争,最后才会自然涌现。

唯有出现了大量拥有独立自我意识的人工智能,并且这些人工智能之间相互链接,形成了一个人工智能社会,才会涌现反省心智。人工智能会做判断不可怕,如果它开始质疑与反思自己做的判断,那就可怕了。

创造AlphaGo 这个程序的团队是Google DeepMind,创始人戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)是罕见地同时拥有神经科学与人工智能双重训练的天才,这个团队还会取得更大惊喜。未来值得期待。

人工智能促进超级人类诞生

很多年前,在美国麻省理工学院,两位先后拿过图灵奖的牛人有一段对话:

牛人A:我们要给机器赋予智慧,让他们有自我意识!

牛人B:你要给机器做那么多好事?那你打算给人类做点什么呢?

牛人A是人工智能之父明斯基。他喜欢将人类看做有血肉的机器,他的框架理论成为认知心理学、人工智能入门基础。

牛人B则是鼠标的发明者恩格尔巴特。

明斯基1961年发表他著名的文章《人工智能走向》,次年,恩格尔巴特发表宏文:《人类智力的增强:一种概念框架》。提出不同于明斯基的另一条增强人类智力的道路:不要尝试发明自动打字的机器,而是尝试发明鼠标,并且他发明的鼠标成功了!

我更倾向恩格尔巴特路线。恩格尔巴特为增强人类智力,提供了可行的框架。与其去发明聪明的、昂贵的、功能一体化的智能机器人,还不如发明类似于鼠标这样笨笨的、廉价的、功能单一的人类智慧服务单件。

我相信AlphaGo 这类人工智能的突破,不仅意味着有血有肉的机器人未来即将诞生,同时更意味着未来可以更好地增强人类智力,最终促使超级人类的诞生。我预判人类社会未来的发展趋势是:

Ⅰ. 原始人

II. 携带了无数传感器的人与人工智能共存时代

III. 人工智能独立生活的太空时代

目前我们处在从原始人过渡到与人工智能共存的第二个时代开端。每天24小时,你我携带大量传感器。在未来的太空时代,我们则可能会逐步演化出某个新星球只有人工智能独立生活的第三个时代。

人类与人工智能一样,同样正在变得更强大。借助于可以编辑基因的CRISPR技术的进展,越来越多的算法会在小朋友出生前提前置入人体基因内部。再借助于让大脑透明的Clarity技术、能打开或关闭神经元的光遗传学(optogenetics)技术,我们可以在未来操纵记忆,重塑大脑。

同样,体力借助外骨骼,可以增强百倍;脑力借助增强现实头盔等各类认知增强设备,可以拥有更好的视觉听觉触觉嗅觉和味觉,乃至更完美的记忆与更快速精确的决策。

这些黑科技刚开始只会是少数人享用,然后快速全球化。技术的特点就是始终会追求全球化,我们可以将技术也想象为一种病毒。它不会考虑发明者的利益,而是追求传播最大化。因为技术作为病毒,也需要与大量的病毒竞争。

只是地球的承载能力有限。所以一些关键技术必然是伴随全球太空移民与太空殖民而取得突破。在今天,我们更想偷窥未来。名动一时的商业畅销书《从0到1》的副标题是「开启商业与未来的秘密」。创业投资孵化机构赤裸裸地以未来命名:未来工场、未来创客、初创未来……

然而,如果人人都能够看到未来,那么会如何?假设地球是一个向着遥远未来,高速前进的宇宙飞船,那些看到未来的人,就如同在飞机上打开窗户的人。窗外罡风烈烈,只有极少数的人能够幸存。

一颗地球,很难容纳超级人类的诞生。地球也会保护地球自己。 任何一个足够复杂的系统,都会有尽量避免自我毁灭的本能。因此,太空移民与人类自身跃迁会同步发展。唯有太空时代才能提供给超级人类诞生的温床与试错的土壤。多年以后,人类看今天的人工智能与人类,也许相当于数万年前的智人看尼安德特人。

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