人工智能何时会“意识觉醒”？ChatGPT可能仅仅是个开始|李菲菲人工智能

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《流浪地球2》中最后的彩蛋翻转让人们不寒而栗，人类为了逃离太阳系，耗时几十年努力其实都是在“觉醒的人工智能” MOSS的“设计”中前行，而对于MOSS来说，人类的生命成了保护人类文明的代价和牺牲。MOSS错了吗？是谁来判断和设定MOSS的对错是非观呢？最近大火的GhatGPT最终会进化为MOSS那样人工智能吗？也许下边这篇文章可以给你一个初步的答案。

以下文章是根据“老鸣TV”节目信息进行编辑改写，建议感兴趣的同学可以直接观看老鸣TV的当期节目。

一、人工智能，从一个80多年前的那个青年开始

1936年，24岁的英国数学家阿兰图灵似乎得到了某种上天的启示，他构思了一种奇妙的机器，这种机器产生了思维，可以计算所有想象得到的、可计算函数。他把这个思路写成一篇论文，叫做《关于可计算数以及对于可判决性问题的应用》。这就是有关人工智能的最初设想，人们将图灵设计的机器称为图灵机，这种机器的验证标准叫图灵测试。

如果机器通过了图灵测试，就说明他是一个可以自主思维、自主学习，自我进化的人工智能人工智能。今天，我们把这种人工智能叫做通用人工智能。

可以说，在1936年图灵的这篇论文里，未来已经全部确定。不知名的造物主创造了人类，而人类终将创造人工智能。

说起人工智能，大多数人脑子里出现的是仿真机器人，长得和人类一样，拥有智慧，任劳任怨，让他向东他绝对不会向西，这是人工智能的终极目标。但是现有的技术还远远达不到，他为什么达不到呢？不是机器的原因，还是人的原因。

二、人工智能如何“进化”

科学家认为，要想创造和人一样的人工智能，需要跨越下面三个层次：

第一个层次，称为算法智能。像IBM公司发明的超级问答智能沃森，还有谷歌公司打败了世界冠军柯洁的阿尔法go，华人之光李菲菲主持研究的ImagineNet视觉数据库，还有现在大火的ChatGPT，这些都属于算法智能。

第二个层次，称为语言智能。可以无差别的和人类对话，可以理解语言中隐喻的部分，具备了认知世界的常识。就像星际迷航里的电脑一样，可以解答人类的所有提问。有人说ChatGPT不就是和人类对话的人工智能吗？其实不是的，这里面有本质的区别。ChatGPT完全不知道我们在说什么，因为本质上，ChatGPT是靠大规模学习来预测一个词后边另一个词的概率而已，后文会有详细介绍。

第三个层次，就是想象智能。人工智能具备了想象力，就像星际迷航里的“数据少校”一样，他的思考方式其实和人类一样。

人工智能的三个层次，有严格的递进关系，算法智能无法超越语言智能，语言智能就无法超越想象智能。

那什么又是人工智能的最终目标呢？关于人工智能，爱因斯坦曾经有个定义，智能的真正标识不是知识而是想象。按照爱因斯坦的说法，只有具备了想象力的智能才是终极的人工智能。

想象力是形成一项形成意向、知觉和概念的能力。拥有想象力说明什么呢？说明拥有了意识！

绕了一大圈，我们终于说到关键点上，所谓通用人工智能，就是让人工智能拥有意识。那么下一个问题来了，意识又是什么呢？

我们先来举两个自然界的例子：

单个蚂蚁几乎谈不上智力，但是一群蚂蚁在一起却能产生神秘的智慧。他当洪水来临的时候，以前会用身体组成一艘诺亚方舟，带着食物和没有孵化的卵集体逃亡，寻找合适的地点，建立新的家园。蚂蚁没有领导人，蚂蚁不会说话，他们怎么知道协同工作完成这样复杂的目标呢？

科学家发现自然界里充满这种现象，复杂的系统能够产生于类似智慧一样的东西。

大群欧椋鸟的飞行也是同样的道理，鸟组成的鸟群飞行速度大概是每秒20~30米，每只鸟的间隔也就几米远，他们是怎么协调指挥的，他们为什么会相互撞不上呢？

科学家发现其中欧椋鸟的飞行机制非常简单，它们只需要遵循三个原则：

只要在程序中设定这三个原则，计算机就能够模拟欧椋鸟群的飞行。

可见，在没有任何干涉的情况下，结构与复杂性都会自然的萌发，这种特征就被称为自组织系统，也称为涌现。

大自然的确是太奇妙了，群体的蚂蚁和群体的欧椋鸟似乎都产生了意识。也许系统够大够复杂的，就是意识产生的前提条件。什么系统足够大足够复杂呢，不用说，当然是计算机。

三、人工智能的发展

1956年，29岁的数学家，约翰麦卡锡在达特茅斯学院举办了一个小型的研讨会，只有10个人参与，但是，这些人在日后都无一例外的成为了人工智能领域的重要学者，其中包括人工智能先驱，马文明斯基和信息论之父香农。

这10位科学家用两个月的时间整理了一份提案，列出了人工智能需要攻关的相关课题，包括自然语言处理，神经网络，抽象概念和推理，机器学习等等。这些主题到今天仍然在定义着人工智能领域。

几年后，麦卡锡在斯坦福大学创立了斯坦福人工智能，他感到非常乐观，于是提出了一个目标，在10年内打造一台完全智能的机器，也就是说他希望在上个世纪70年代就造出通用人工智能。他使用的方法，叫做符号主义。

1.符号主义

所谓符号主义，简单的说就是通过编程实现所有的知识和推理，用来模拟人的心智。但是很快人们就发现，无论使用多么强大的计算机，编写了多么精妙的程序，通用人工智能还是产生不了。别说10年了，从麦卡西定义人工智能到今天70年了，是没有出现通用人工智能。但是符号主义在弱人工智能上的确是大放异彩，其中最有代表性的成为“专家系统”。前面我们介绍过的IBM公司的人工智能系统，陌生就是最著名的专家系统之一。

2011年沃森参加了一个综艺节目《危险边缘》，在节目中它击败两名人类选手得到了冠军。沃森是怎么干的呢？

首先，沃森才拥有超强的计算功能，它每秒可以处理500个GB的数据。其次，是海量的数据。计算机专家将网络上数亿页的数据处理成结构化知识，这里面包括了维基百科的全部数据给沃森使用；为了快速读取，沃森不设硬盘，4TB的数据全部存在内存里，就是在今天这也是绝对强大的硬件设备了。

但是沃森也并不是完胜人类，它也是险胜，有好几次，沃森都处在落后的状态，因为沃森并不理解这些问题的真正含义，它仍然不具备人类对世界的普遍认知，也就是常识。那沃森到底是怎么赢得冠军的呢？专家们分析，主要原因还是沃森跟按键的速度，它比人类快。因为它用电信号去按键，而人类是用手去按键，很多问题其实人类也想到了答案，但是吃亏在按键上。

虽然沃森是人工智能史上的里程碑，但离通用人工智能还有着无法逾越的距离。这样看来，麦卡锡的确是错判了人工智能的发展形势。为什么人类没有办法造出“有意识”的机器呢？在这一阶段，大家开始反思麦卡锡的方法。时间来到2012年11月，人工智能公司OpenAI推出了他们的聊天机器人ChatGPT。

这款产品立刻火爆全球，上线5天就有100万人注册，上线两个月用户突破一个亿。 ChatGPT和以往的聊天应用软件根本不是一个概念，他回答问题清晰深刻，关键的是它可以连续不断的回答问题，带着上下文的语境和你聊天，这就已经有人和人相互聊天的初步感觉了。

为什么说是初步呢？还是没有那么完美和真人相比还有很大的距离，所以ChatGPT和沃森一样，仍然不是真正的通用人工智能，它也不理解问题的真正含义。

那么它是如何做到这种与真人聊天的感觉呢？

2.连接主义

这就要介绍人工智能的第二大学派：连接主义。

刚才我们介绍的符号主义是第一大学派，它的本质是人们认为意识来源于人的心智。联结主义就不一样了，连接主义认为意识来源于人的大脑，连接主义起源于仿生学，特别是对人脑的研究。

我们都知道，人的大脑大概有1,000亿个神经元，每一个神经元都通过突触和其他数千个神经元相连接，这就构成了一个大型的复杂系统。但是，我们并不知道神经元信号是怎样产生出意识的。科学家就把意识的产生想象成一个黑箱，信号输入到黑箱里产生了意识。

意识会指导我们下一步的行动，当然，行动又可以分解为语言、动作、逻辑推理等等，科学家一直通过输入信号和输出信号，也就是人的行动，来研究大脑中的黑箱。

计算机科学家就想，能不能将人脑的黑箱推广到人工智能的应用上呢？然后就提出了这样一种办法，利用数学上的傅里叶变换制造一个黑箱，就可以通过输入函数和输出函数反推黑箱的特征，这个过程成为卷积。今天所说的的神经网络、深度学习算法，从数学角度上，其实都是通过傅立叶变换来求解对象特征方程的过程，也就是通过制造黑箱来模拟大脑运转的过程。

说到这点就必须要重点提一下黑箱，有一个事实很恐怖，这个黑箱到底是怎么工作的，人工智能科学家并不很清楚。我们来举个例子，比如现在有很多大型的视觉数据库，可以识别出任意图像中的物体，边上的数字标注的是置信度，比如中间这只狗的置信度是0.994，说明机器认为这个物体有99.4%的可能性是一条狗。

但机器到底是根据什么得出的判断，它是从狗鼻子还是从狗的嘴，是吐出来的舌头还是圆滚滚的体型？到底哪些元素对机器来说是有效的特征，我们无从得知。只要是涉及到神经网络的人工智能都存在着黑箱问题，解决不了黑箱问题，我们就无法理解人工智能，一个不能理解的事物，人类就不知道能不能信任它。这也是当前人工智能研究中一个非常棘手的问题！

我在网络上问了ChatGPT：你为什么这么厉害？它是这样回答的，我是基于一种叫作Transformer的神经网络结构进行训练的，Transformer结构，结合了符号主义和连接主义的思想。所以说的ChatGPT是两种主义的混合产物。

3.行为主义

除了符号主义与连结主义。我只能还有第三种流派，称为行为主义。这一派的出发点主要是模拟人的行为，代表产品就是波士顿动力。波士顿动力的机器人，通过对环境中的刺激作出反应来完成任务，然后根据反馈信号进行学习和改进。但是波士顿动力的机器人也不是单纯的行为主义，也会运用符号主义和连接主义，使用先进的算法和控制策略，不断深化学习。

所以到今天人工智能三大派别的边界已经很模糊了。

四、为什么是ChatGPT

ChatGPT是一个包含了1750亿个参数超级神经网络，模型训练使用了45TB的数据，近1万亿个单词。它通过分析海量的文字来预测哪些单词更可能会跟随在另一些单词的后边，所以说ChatGPT仍然属于算法智能。

我问它是否通过了图灵测试，它是这样回答的。作为人工智能语言模型，我不是一个具有自我意识或自我认知的实体，因此无法通过图灵测试。尽管我被设计成能够模拟人类的对话，但我仍然是一个程序，不能具备自我意识或自我认知。

也就是说，虽然这已经是现今人工智能集大成的产品了，但是他仍然没有通过图灵测试，仍然不属于通用人工智能。

现在我们开头的问题了，为什么说人工智能的关键在于人而不在于机器呢？这主要是因为人类直到今天仍然不清楚意识是什么。

人工智能的三大流派，符号主义试图模拟人的心智；连接主义试图模拟人的大脑；行为主义试图模拟人的行为。但是意识真的是从心智、大脑和行为中产生的吗？这个问题，根本就没有答案。

现今的科学界分为两派，一派人来通用人工智能永远也达不到，因为意识的产生是个谜。而另一派认为，人不过是一台有灵魂的机器而已，人可以有智能，为什么机器就不能有了？就像是蚁群和鸟群一样，意识是涌现的产物。现代电脑的复杂程度已经远远的超过了人脑，说不定哪一天“机器觉醒”，到时候就会出现真正的人工智能。而那一天就是人工智能真正崛起的时刻。

最后一个问题。黑箱里涌现的意识，真的是人类可以接受的意识吗？

五、那迷人的“黑箱”

从两百万年前第一只南方古猿从东非大草原大树上走下来开始，人类对未知的渴望与探索就重来没有停止过。这种对对未来的未知的渴望驱动这人类离开树枝走向地面，离开东非草原走向整个世界，离开地球去探索宇宙空间……

人类也许永远不会知道人工智能“黑箱”里边到底发生了什么，但更有可能的情况，是人类通过研究人工智能“黑箱”反过来启发人类弄明白自己的大脑和意识的产生过程。

但无论那种情况，ChatGPT已经打开了潘多拉的魔盒，从80多年前那位叫图灵的年轻人想到人工智能那一刻起，人类可能就已经没有了退路。“迷人的的黑箱”就在那里，好奇的人类不可能抵挡的住探索的欲望，一切可能才刚刚开始！

说明：以上文章内容是来自“老鸣的频道”节目《下一代生命，ChatGPT》的内容，感兴趣同学请移步观看

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