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(4)通用机器人智力增长惊人。如果未来能够有通用机器人,让散布在世界各地的从事各种工作的机器人的大脑相互联结,你就会惊奇地发现它们每分钟都在学会新的东西。从新生儿到成人的几十年的学习会压缩到几分钟甚至几秒。一台新机器人刚接通电源就会变成读过万卷书、行过万里路的“老江湖”。
人类哪里比机器强
看完上面的讨论读者可能非常郁闷,难道我们人类就没有比机器强的地方了吗?撇开情感,如果只讨论智力和智能,人比机器强在哪里?这个问题要分成两个部分来谈,一是目前人比机器强在哪里?二是人可能永远比机器强在哪里?
和目前的神经网络相比,人类在认知方面比机器强在以下几个方面。
(1)学习识别物体不需要大数据。机器要认识一只猫也许要几万张图片,图片的颜色或构图稍微变化一下或者有遮挡、残缺,机器就不行了。而人类能够从小数据中迅速提炼归纳出规律,一个婴儿可以看见一只猫后就认识了所有的猫。也许正如莫桑维克悖论所阐述的,高级推理所需要的计算量不大,反倒是低级的感觉运动技能需要庞大的计算资源。
(2)机器没有常识和物理世界的模型。人类在一个陌生环境摸索一阵后,能很快在大脑中建立起模型来。
(3)机器没有自主和自发的通用语言能力(目前人类输入的语法规则或通过数据训练出来的“语言”能力只能处理限定场景,否则就能通过图灵测试了)。
(4)机器没有想象力(需要大量常识,反事实假设及推理能力)。
(5)机器没有自我意识。
(6)机器没有情感和同理心。
总体来说,基于神经网络的机器学习的主要功能是记忆和识别,其他一切能力都是建立在这个基础上的。基于神经网络的机器大脑更像一个低等动物的大脑,只具有对外界的反应能力,虽然这种反应能力的精密和复杂程度远超人类和其他动物。
如果未来人工智能的基础还是神经网络,随着训练数据集的增大和处理能力的增强,上面的(1)就会得到改善甚至可以达到人类的水平。其中(2)也有可能用穷尽法解决。但是很难想象机器会具有通用语言能力、想象力,更谈不上自我意识。
简单地说,虽然基于神经网络的人工智能在记忆和识别这两个基础智能方面超过了人,但在推理、想象等高级智能方面还和人相去甚远。未来最佳的结合就是人类和机器合作,互相取长补短。
人机融合
人类和机器该如何合作?脑机接口(BMI:brain-puterinterface)是科学家研究的一个重要方向,指创建在人类或动物大脑与外部设备之间的直接连接通路。被脑机接口串联的人脑能够与外部设备之间互相传送信号,交换信息。可以预料,当这项技术发展到一定的程度,人们就能够通过“外挂”外部设备的方式,来提高生物体脑部的感知、运算等能力,以及通过脑电波更为直接地对外部机器下达命令,或与其他人类进行协同。
最激进的方法之一就是马斯克提出的Neuralink,研发出一种“神经蕾丝”对接在人脑的神经网络上,直接接收人脑的信号。马斯克认为机器“思维”和输入输出都非常快,而人类通过语言或键盘的输入输出比机器慢好几个数量级,这将是人类和机器相比最大的劣势。不打破这个瓶颈,人类总有一天会受制于机器。Neuralink要解决的是突破人类的信号输入和输出瓶颈,但他的想法有一个基本漏洞:人类的高级思维必须依赖语言。如果脱离了语言我们就完全无法进行高级思维(如逻辑推理、描述场景等)。如前所述,目前的基于神经网络的机器学习能力主要是对环境的识别能力,还没有升华到语言和逻辑推理。而人类只能通过语言进行沟通。这也是我们在前文所说的,人类的“明知识”无法和机器的“暗知识”沟通。
在硅谷,另一位成功的企业家布莱恩·约翰逊(BryanJohnson)也成立了一家公司叫Kernel,宣称要能够对神经网络的底层功能直接读和写,他号称要投入一亿美元来打造这个技术。Kernel和Neuralink当前的主要目的是让这些机器和人脑一起工作,当这些设备用于治疗脑部疾病时,设备不光向大脑发送信号以便作为治疗的手段,也会收集这些病症的特征数据。正如约翰逊所说的,这些设备可以采集到关于人脑工作原理的大量数据,从而反哺所有神经科学的研究领域。约翰逊认为,如果我们拥有来自大脑更多区域、更高质量的神经数据,那么它能为神经科学的研究带来更多可能性,只是我们目前还没有合适的工具去获知这些数据。但Kernel公司的技术顾问,斯坦福大学神经科学家大卫·伊格曼(DavidEagleman)教授认为在一个健康人的脑中动手术植入一个电脑接口根本不可能。先不说死亡、感染、免疫排斥等危险,连往哪接目前都不知道。脑神经科的医生动开颅手术和脑神经手术都是在万不得已的情况下,例如患者的大脑有严重疾病或损伤。伊格曼认为更有可能的情况是,科学家会发现更好的从外部读取和模拟大脑的方法。今天,医生通过功能性核磁共振成像仪(FMRI)等技术读取大脑的信息,并通过经颅磁刺激等方法改变其行为,但这些仍然是较为简单的技术。伊格曼认为,如果科学家能够对人脑有更好的了解,那么他们可以大幅改进这些方法,或基于它们而发明更有用的方法。例如,科学家可以通过基因技术去改变神经元,从而使机器可以从体外对神经元进行“读写”,或者也可以通过“吞服”纳米机器人实现同样的目的,所有这些方法都比植入神经网络靠谱。
其实马斯克并非第一个提出这个设想的人,这方面的研究历史至少有100年之久,商业化的努力也一直前赴后继。外科医生已经能够把某些设备移植到人体内,脑神经科的手术目前主要是植入深度神经刺激信号,用来治疗癫痫、帕金森病等,重建患者的视觉、运动等能力。例如通过植入电极来抑制癫痫发病时的神经脑电信号,在这些情况下,冒一些风险是值得的。IBM的科学家在开发一个类似的项目,通过分析在癫痫发作时的大脑信号,做出可植入人体并能抑制癫痫发作的仪器。(见图6.14)
图6.14用于治疗癫痫的RNS系统装备
图片来源:IBMTreatepilepsywithRNS。
目前主要的成功案例来自一名叫作威廉姆·多贝尔(WilliamDobelle)的科学家。1978年,多贝尔在一位盲人的脑内植入了由68个电极组成的阵列,这种尝试使盲人产生了光幻视(视网膜受到刺激时产生的感觉)。在随后的调试中,接受这种治疗的盲人能够在有限的视野内看到低分辨率、低刷新率的点阵图像。2002年,接受新一代系统治疗的患者恢复了更多的视力,甚至可以在研究中心附近驾车慢速前行。同一阶段,在恢复运动功能方面,脑机接口研究也取得了显著的进展。(见图6.15)
图6.15双目失明的延斯在仿生眼的帮助下得到了一定程度的视力
图片来源:jensnaumann.green-first.。
刚才提到除了植入电极还有一种可能的方法是在头上戴一个“电极罩”,采用“黑箱”方法解读人脑。只要罩在头上的电极罩能够从大脑中稳定地检测到足够复杂的信号,用此时人的语言或动作作为输出,通过机器学习的方法建立输入(检测到的脑电信号)和输出(语言或动作)的一一对应。这里的假设是对应每一个输出的输入都是相同或类似(例如每次竖大拇指的脑电波都相同)的且能稳定地检测这些信号。这种方式没有在大脑内植入电极,信号没有那么清晰,数据量没有那么大,也没有那么稳定,受到的干扰也会更强一些。
虽然通过头戴式装备获取微弱的脑电波信号的方式难度很大,但是经过几十年的发展,科学家已经开始取得突破,尤其是在残疾人部分能力的重建上。1988年,美国科学家已经实现了用大脑控制虚拟打字机的操作,瑞典科学家更是实现了轮椅按人脑意识控制前进。2006年,日本研制出“混合辅助腿”,能够帮助残疾人以每小时4千米的速度行走。在2014年世界杯上,身患截瘫的巴西青年朱利亚诺·平托身穿一套奇怪的“机械战甲”,在工作人员的帮助下开出了世界杯的第一脚球,这背后就是使用脑机接口技术+外骨骼成功让一个瘫痪患者恢复了行动能力。(见图6.16)
另外,该类技术已经能够实现远程控制机器、玩游戏等。2008年1月,杜克大学的研究团队让身在美国达勒姆实验室的猴子用意识控制了远在日本京都实验室内机器人的行走。2013年3月,英国研究人员开发出第一种用于控制飞船模拟器的“脑机接口”装置,美国科学家又创建了计算机模拟程序,戴在头上后通过人脑的意念便可以控制飞船模拟飞行。2017年10月,美国亚利桑那州立大学以人为导向机器人和控制实验室的负责人PanagiotisArtemiadis宣布正在研发一种导航系统,能够让驾驶员只借助自己的思维同时操控一群无人机。
图6.16为巴西世界杯开球的志愿者朱利亚诺·平托
图片来源:http:hiphotos.baidu.feedpicitemf603918fa0ec08fab12d60f453ee3d6d55fbdab0.jpg。
脑机接口技术的意义在于能够让人的大脑能力获得提升,或实现能力重建,甚至是实现远程控制。本质上普通人只能用自己的意识来控制自己的身体,而脑机技术能够让人类实现通过意识操控远在千里之外的机器人,更重要的是,通过机器人(肢体)的传感器,这些感觉可以实时传回到人类的大脑——在某种程度上人类已经实现了肉体的无限延伸和空间的穿越,这已经颠覆了人类的认知。脑机接口的远程控制有望在诸多领域实现应用,例如智慧机器人去危险的火灾、电力、搜救等领域工作,同样也可以在地质勘探、农业、物流等领域实现应用。
通过连接到云端提升语言能力
谷歌技术总监库兹韦尔(Kurzweil)认为,由于智能手机能提供海量的计算和数据,所以它已经让我们远远比20年前的人聪明。有朝一日,我们不再需要手持设备,通过植入大脑皮质的芯片就可以让我们连接到云端。我们可以通过与人工智能结合而变得更加智能,通过更多潜在的方式去共享语言(例如能立刻接入英语词典)。库兹韦尔认为这些和我们现在的习惯差别不大,只是用大脑中的芯片替代了翻译。
逝者“还魂”
通过给人工智能系统灌输某个人的照片、视频、音频、信件、日记、邮件、账单以及任何能表现他个性的东西,可以造出逝者的“化身”,我们戴上头盔就可以在虚拟世界和他交流互动。库兹韦尔表示他已经造出了他过世多年的父亲的“化身”,他认为这是一个将父亲带回亲人身边的方式,虽然目前把逝者带回人工智能世界还不完全真实,但以后会更加接近。
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