就目前的技術而言,尚不能制造出有意識的機器,但神經科學的研究給我們提供了一些線索,告訴我們在不太遙遠的未來,將如何實現(xiàn)機器的意識問題。
在發(fā)表于科學雜志上的一篇論文中,由法國科學院院士Stanislas Dehaene帶領的三位神經科學家,試圖精確解釋我們所提到的“意識”問題,以弄清楚機器是否能擁有意識。正如他們所說的,意識分為三種,但是迄今為止計算機只掌握了其中的一種。
第一種是潛意識,即人類大腦中占絕大多數(shù)的巨大的處理過程。這就是我們的能力,比如說,在不知道我們該怎么做的情況下,決定象棋的下一步動作或識別人臉的能力。研究人員稱,這與現(xiàn)代人工智能的處理方式大體相當,比如DeepMind的AlphaGo或Face++的人臉識別算法就是模仿大腦的這種意識進行的。
當涉及到真正的意識時,研究人員將其分為兩種不同的類型。一種是我們保持大量想法的同時,可以讓所有這些想法都可以被大腦的其他部分所接受,從而使長期計劃等能力變得可行。另一種是獲取和處理信息的能力,例如,這使我們能夠對所犯的錯誤進行反思等。研究人員稱,后面所提到的這兩種意識形式尚未出現(xiàn)在機器學習中。
但在一些研究領域,關于后兩種的意識的研究已經嶄露頭角。例如,去年DeepMind開發(fā)了一個深度學習系統(tǒng),可以在它的思考過程中保存一些數(shù)據(jù),這是實現(xiàn)全球信息通用性的關鍵一步。而“GANs(生成對抗網絡)之父”Ian Goodfellow所構想的敵對神經網絡,可以評估人工生成的數(shù)據(jù)是否真實,并正朝著自我意識的方向發(fā)展。
盡管這僅僅是該研究過程中的微小進展,但研究人員稱,這些過程可能會讓機器和人類一樣具有意識。另外,研究人員總結稱,如果一臺機器能夠被賦予更多的功能,那么它會表現(xiàn)得好像是“有意識”的:它會知道自己看到了什么東西,會表達出對它的信心,會把它報告給其他人......甚至可能會和人類一樣產生感知與錯覺。
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