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開卷筆記 - 人工智慧的未來

最近人工智慧熱話,本書作者是此領域的專家,所以內容比較「硬」,講他研究的「模式辨識心智理論」(Pattern Recognition Theory of Mind),是為新皮質的基本運作原理。而新皮質與腦舊的分別之處,在於其可塑性極高,而細至皮質柱裏單元的運作方式都是一樣的,是層層結構,將模式由最低的表達層次,諸如視覺訊號,逐級變成邊界、顏色,以至認出焦點的主體,以及高層次一點的其意義。這是以反向工程的方式,重新建構大腦的運作模式,與之前讀 Jeff Hawkins《創智慧》 一樣是層級運作,分別是其理論的輸入並不依賴時間性,而是由輸入的參數形成的一維序列。

在層級運作之下,只要模式給辨認出來(過了某個閥值),就會發訊號給上一級的模組,上層的以下層不同的輸入為一維序列也是同樣當作模式來辨認。除了向上的訊號,也有向下的訊號,當上層期待模式出現,便會向下發訊降低閥值,使模式更容易給辨認出來。除了這層級運作,另一個特點是模式會有大量的冗餘,使一些相似但稍稍變形的模式給容易地認出來。

這個運作機制階通於新皮質,不過在演化上我們大腦已優化某些功能,所以大腦會有某某區管言語、某某區管聽覺等等區域劃分。所以新皮質具可塑性,理論上工作是可以互相替換的,但要處理資源問題,例如盲人如重新給輸入視覺訊號,就要劃分新的皮質區域處理,相對便會影響現在正在工作的皮質。

這個模型可以用程式呈現出來,然後就像個新生嬰兒般,我們得將不同的資料給他們學習,去做模式辨認。作者本身的研究就應用在 Siri 的語音辨認上,而他亦提及參加問答比賽的華生,也是以這機器學習之法,讀取例如維基百科上的眾多條目,自行學習。在這裹除了機器學習、統計數據外,還會加上工程師輸入人工編寫規則,以省卻訓練的時間,另外也會用遺傳演算法去做最適化。

作者討論到有關創意,很大程度上就是比喻,即我們將不同事物的模式辨認出來,而後作出連結的結果。而人類其他的複雜情感、愛情等等,亦會因為模式連結層次越高而越會冒出來。

意識之爭

新皮質如此運作,語言也是類似的,也有這種層級本質。圖靈之所以會視交談為測試準則,正因為他認為語言包含並呈現人類的所有智慧。這當中包含除了對語句的理解,還要辨認當中詞語的模糊性、情景、比喻等等。圖靈測試只用文本亦可,並不需要一個在外型上十分像人的機器人,因為交談這種互動才是最難做到的。中文字室思想實驗提出當中的代理並不用真正了解,但我們會認為那是有智慧的。問題是我們也得將字典視為整個系統的一部分,果真有這麼一本萬用字典,我們也得承認這字典具有某種程度的智慧。

書中有一大部份在討論哲學問題,例如何謂意識、自由意志等,反映了現代業界的一些看法。作者認為在談這些「硬問題」的時候,必需要有信心之躍,相信某一定義就是意識或自由意志了,因為這些概念我們始終不能劃定義他們具備某些可觀察的特質。正如質感(qualia)問題,一個盲人可以懂得所有紅色的物理、文化、社會、文學等等特質,但我們會認為他始終不知道真正看到紅色那一刻的質感,甚至乎我們根本不能確定大家看到紅色的質感是否一樣。意識和自由意志也是如此,就算對方在行為表現上有多像,我們始終也會質疑他們是否真的有我們不能明狀的特質。

而事實上在腦神經科學越趨發達時,這意識或自由意志由何而來顯得更加神秘。例如實驗發現裂腦症幻者,因為左右腦不能溝通,而在兩個腦接收到有矛盾的訊息事,負責語言的左腦會在解釋時自製合理的理由。所以意識其實是左腦右腦各不同嗎?實驗亦發現,我們大腦在我們覺得自己在做決定的之前已經有所活動,情況就像公司員工已做好所有事,然後讓老闆以為那是他自己的決定,那末自由意志何來?

圖靈測試雖然被批評為行為主義,但始終都是劃了一條可供參考的界線,然而我們對這界線始終都會有著爭議。作者覺得意識是有不同程度的,例如有些動物意識度較低只對環境有知覺,有對有些會知道自己存在,有些對自己和他人之別有意識等等。另外若對於另外一個看似有意識的他者,我們有了如同情心的反應,便不得不將他們納入道德考量,正如我們亦不主張殘殺動物般。而他認為,我們將能在這事上有所共識。

預測

作者其中一項最著名的事,是成功預測能戰勝人類棋王的電腦何時出現。他多年來的觀察是,所有與資訊有關的東西,都符合於加速回報定律,那是非線性的、指數式的增長。這看起來像是在說摩爾定律?但摩爾定律也不過是電腦科技上的五個範式,電腦由機械,轉到中繼器、再到真空管、晶體管,到現在的集成電路。每一項科技到了盡頭,我們就生出另一種科技替代之。所以我們不能簡單的說,因為摩爾定律始終會遇上製程上的極限,而電腦不能再快了。我們已在研究發展 3D 結構的晶片,很可能就是下一個範式,更不用說其他的如光學電腦、DNA電腦等等發展方向。

大腦神經雖然不及電腦快,但在平行運算方面的能力仍然是遠勝電腦的。然而電腦也並不真的需要有大腦的平行運算能力,只要足夠好就夠了。在加速回報定律下,作者以運算能力計算,他認為要有如人腦般運作的的人工智能將在 2029 年出現。這也是建基於上述有關新皮質可塑性,與意識具有程度的看法,所作出的預測。

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