這些例子的共同點是,它們都涉及“反事實信息的產(chǎn)生”,,即在沒有直接感官信息輸入的情況下產(chǎn)生對應的感覺,。我們稱其為“反事實”,因為它涉及對過去的記憶,、或對未來行為的預測,,而不是正在發(fā)生的實際事件。我們還用了“產(chǎn)生”一詞,,因為它不僅僅是信息處理,,還是一個創(chuàng)造和測試假想情景的積極過程。在感官輸入從低級別腦區(qū)向高級別腦區(qū)流動的單向“前饋”過程中,,感官輸入會被壓縮成更抽象的感官表征,。但神經(jīng)心理學研究顯示,,無論這種前饋流動過程多么復雜,都與意識體驗無關,。要有意識的參與,,還需要從高級別腦區(qū)向低級別腦區(qū)發(fā)送反饋,。
具備了產(chǎn)生反事實信息的能力,,意識體便可從當前環(huán)境中脫離出來,做出非反射性的行為,,如等上三秒再行動,。要想產(chǎn)生反事實信息,我們需要建立一個掌握了外部世界統(tǒng)計學規(guī)律的“內(nèi)部模型”,,依靠該模型完成推理,、運動控制和精神模擬等活動。
目前的人工智能已經(jīng)有了復雜的訓練模型,,但還要依賴人類提供的數(shù)據(jù)才能學習,。若有了產(chǎn)生反事實信息的能力,人工智能便可自己生成數(shù)據(jù),,自己想象未來可能遇到的情況,,從而更靈活地適應之前未遇見過的新情境。此外,,這還能使人工智能擁有好奇心,。如果人工智能不確定未來會發(fā)生什么,就會親自去試一試,。
目前已經(jīng)有研究團隊在嘗試為人工智能配備這種能力了,,并且已經(jīng)有那么幾次,人工智能似乎做出了意料之外的行為,。在一項實驗中,,研究人員模擬了一套能夠駕駛卡車的人工智能系統(tǒng)。若想讓其爬上山坡,,通常需要人類將這一動作設為任務目標,,由人工智能找出完成該任務的最佳路徑。但具備了好奇心的人工智能系統(tǒng)卻將山坡看成一個問題,,即使沒有人類的指令,,也會主動尋找爬上山坡的方法。不過該發(fā)現(xiàn)還需要進一步研究來驗證,。
若將“回顧”和“想象”看作意識的兩大要素,,我們遲早會開發(fā)出有意識的人工智能,因為這兩項功能對任何機器都十分有用,。我們希望機器能解釋自己做事的方式和原因,。而要打造出這樣的機器,,也能鍛煉我們自己的想象力。這將是對意識“產(chǎn)生反事實信息”能力的終極考驗,。(葉子)
中國青年網(wǎng)北京3月17日電 自2017年以來,“人工智能”已經(jīng)連續(xù)兩年寫入政府工作報告,。如何抓住歷史新機遇,,搶占人工智能發(fā)展的制高點,成為兩會熱議的話題之一