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Bengio等人88頁新論文:構(gòu)建有意識(shí)的AI沒有明顯障礙

2023-08-25 06:07:04 來源:機(jī)器之心

在 AI 領(lǐng)域,「意識(shí)」是一個(gè)充滿爭(zhēng)議的話題,很多研究者都會(huì)回避關(guān)于這個(gè)問題的討論。

這是因?yàn)椋紫?,從定義上來說,科學(xué)界和哲學(xué)界對(duì)于什么是意識(shí)以及如何產(chǎn)生意識(shí)仍然存在廣泛的爭(zhēng)議和不同的理論,因此,在 AI 領(lǐng)域討論意識(shí)很難達(dá)成共識(shí),也容易產(chǎn)生混淆;其次,從實(shí)現(xiàn)難度來看,理解和模擬意識(shí)是一個(gè)極其復(fù)雜的科學(xué)難題,盡管 AI 在很多任務(wù)上已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展,但要理解和復(fù)制人類意識(shí)的本質(zhì)仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn);最后,部分研究者認(rèn)為,過度關(guān)注意識(shí)可能導(dǎo)致我們忽視解決實(shí)際 AI 挑戰(zhàn)的更重要的問題。

在去年年初的一次訪談中,圖靈獎(jiǎng)得主 Yann LeCun 甚至表示,「意識(shí)是一個(gè)非常模糊的概念,一些哲學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家和認(rèn)知科學(xué)家認(rèn)為這只是一種錯(cuò)覺(illusion),我非常認(rèn)同這種觀點(diǎn)。」他還認(rèn)為,「意識(shí)是我們大腦存在局限的結(jié)果?!?/p>


(相關(guān)資料圖)

圖源:《懟完 OpenAI,LeCun 回應(yīng):我認(rèn)為意識(shí)只是一種錯(cuò)覺》

不過,也有不少研究者選擇直面話題,另一位圖靈獎(jiǎng)得主 ——Yoshua Bengio 便是其中之一。早在 2017 年,Bengio 就在 arXiv 上發(fā)布過一篇題名為《意識(shí)先驗(yàn)》(The Consciousness Prior)的文章;在 2019 年的 NeurIPS 大會(huì)上,Bengio 又發(fā)表了題為「從 System 1 深度學(xué)習(xí)到 System 2 深度學(xué)習(xí)」的主題演講,提出深度學(xué)習(xí)正在從直觀的、無意識(shí)的靜態(tài)數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí),向具有意識(shí)、推理和邏輯的新型架構(gòu)研究轉(zhuǎn)變。

「在許多科學(xué)社區(qū),人們往往會(huì)避免談及跟『意識(shí)』有關(guān)的概念。但是在過去的幾十年中,神經(jīng)科學(xué)家和認(rèn)知科學(xué)家對(duì)『意識(shí)』的認(rèn)識(shí)更加清晰了?!笲engio 在一次采訪中說。

可見,人類對(duì)于「意識(shí)」的認(rèn)識(shí)是一個(gè)「撥云見日」的過程,適當(dāng)?shù)挠懻撌潜夭豢缮俚?。因此,最近,Bengio 等人發(fā)布了一篇 88 頁的系統(tǒng)性的論文,深入探討了當(dāng)前主流的意識(shí)科學(xué)理論以及構(gòu)建有意識(shí)的人工智能系統(tǒng)的可能性。在論文中,他們得出結(jié)論:目前,沒有哪個(gè)人工智能系統(tǒng)是有意識(shí)的,包括谷歌的 PaLM-E 等前沿具身智能研究,但構(gòu)建有意識(shí)的人工智能系統(tǒng)沒有明顯的障礙。

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2308.08708.pdf

但這些結(jié)論也引發(fā)了一個(gè)新的問題:我們真的「想」構(gòu)建有意識(shí)的 AI 嗎?

這篇論文由來自哲學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的 19 位作者共同完成,一作和通訊作者是來自牛津大學(xué)的 Patrick Butlin 和 Center for AI Safety 組織的 Robert Long。

以下是論文的內(nèi)容簡(jiǎn)介。

人工智能與「意識(shí)」

AI 系統(tǒng)是否具有意識(shí)這一問題正變得越來越緊迫。隨著 AI 領(lǐng)域以驚人的速度取得進(jìn)展,領(lǐng)先的研究人員正受到人類大腦中與意識(shí)相關(guān)的功能的啟發(fā),努力增強(qiáng) AI 的能力。與此同時(shí),令人信服地模仿人類對(duì)話的 AI 系統(tǒng)的興起可能讓很多人相信與他們互動(dòng)的系統(tǒng)是有意識(shí)的。

在這篇論文中,作者認(rèn)為,要想知道 AI 中是否存在意識(shí),最好是通過神經(jīng)科學(xué)意識(shí)理論來評(píng)估。他們描述了此類著名的理論并探究了這些理論對(duì) AI 的影響。

本文的主要貢獻(xiàn)表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

首先,論文表明了 AI 中意識(shí)的評(píng)估在科學(xué)上是易于處理的,這是因?yàn)橐庾R(shí)可以通過科學(xué)的方式進(jìn)行研究,并且研究的發(fā)現(xiàn)適用于 AI;其次,論文利用從科學(xué)理論中得出的一系列指標(biāo)屬性,提出了評(píng)估 AI 中意識(shí)的標(biāo)準(zhǔn);最后,論文提供了初步證據(jù),證明使用當(dāng)前技術(shù)可以在人工智能系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)許多指標(biāo)屬性,盡管當(dāng)前 AI 系統(tǒng)似乎沒有一個(gè)表現(xiàn)出了強(qiáng)烈的意識(shí)屬性。

不過,作者也表示,他們提出的標(biāo)準(zhǔn)是臨時(shí)性的,并預(yù)計(jì)隨著研究的繼續(xù),包含的指標(biāo)屬性將發(fā)生變化。

研究 AI 意識(shí)的三個(gè)主要原則

具體來講,作者用于 AI 意識(shí)研究的方法主要遵循以下三個(gè)原則。

首先,作者采用計(jì)算功能主義作為一種工作假設(shè),即執(zhí)行正確類型的計(jì)算對(duì)于意識(shí)而言是必要且充分的。該理論是心靈哲學(xué)的主流立場(chǎng),不過仍存有爭(zhēng)議。作者出于務(wù)實(shí)的考慮采用了這一假設(shè):不同于其他觀點(diǎn),它意味著在 AI 中,意識(shí)在原則上是可能存在的,并且研究 AI 系統(tǒng)的工作原理與確定它們是否可能具有意識(shí)相關(guān)。這意味著,如果計(jì)算功能主義成立,那么考慮其對(duì) AI 意識(shí)的影響將會(huì)是富有成效的。

其次,作者聲稱神經(jīng)科學(xué)意識(shí)理論具有有意義的實(shí)證支持,可以幫助評(píng)估 AI 中的意識(shí)。這些理論旨在確定對(duì)于人類意識(shí)必要且充分的功能,而計(jì)算功能主義意味著類似的功能對(duì)于 AI 中的意識(shí)也是充分的。

最后,作者認(rèn)為,偏理論的方法最適合研究 AI 中的意識(shí),這包括研究 AI 系統(tǒng)是否執(zhí)行類似于科學(xué)理論中與意識(shí)相關(guān)的功能,然后根據(jù) (a) 功能的相似性、(b) 相關(guān)理論的證據(jù)強(qiáng)度和 (c) 一個(gè)人對(duì)計(jì)算功能主義的信任來分配信任度。這一方法的主要替代方法是使用意識(shí)行為測(cè)試,但并不可靠,畢竟 AI 系統(tǒng)可以被訓(xùn)練來模仿人類行為,同時(shí)以截然不同的方式工作。

目前,意識(shí)科學(xué)中存在多種理論,因此作者不支持任何一種理論。相反,他們從意識(shí)理論的調(diào)查中得到了一系列指標(biāo)屬性。這些指標(biāo)屬性中的每一個(gè)都被一個(gè)或多個(gè)理論認(rèn)為是意識(shí)的必要條件,并且某些指標(biāo)屬性的子集一同存在時(shí)就被認(rèn)為是充分的。然而,作者認(rèn)為擁有更多指標(biāo)屬性的 AI 系統(tǒng)更有可能具有意識(shí)。為了判斷現(xiàn)有的或擬議的 AI 系統(tǒng)是否具有意識(shí),我們應(yīng)該評(píng)估它們是否具有或?qū)⒕哂羞@些指標(biāo)屬性。

具體地,作者討論的科學(xué)理論包括循環(huán)加工理論、全局工作空間理論和計(jì)算高階理論等。作者沒有考慮集成信息論,因?yàn)樗c計(jì)算功能主義不兼容。他們還考慮了代理與具身成為指標(biāo)屬性的可能性,不過這二者必須根據(jù)它們暗示的計(jì)算特征來理解。指標(biāo)屬性列表如下表 1 所示。

作者還列出了這些屬性所依據(jù)的理論,并在文中第 2 章節(jié)描述了支持這些屬性的證據(jù)和論據(jù),詳細(xì)解釋了表中的設(shè)想。

在制定了指標(biāo)屬性列表之后,作者在 3.1 節(jié)中討論了如何利用每個(gè)指標(biāo)屬性來構(gòu)建 AI 系統(tǒng)或已經(jīng)構(gòu)建的 AI 系統(tǒng)是怎么做的。在大多數(shù)情況下,標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以用于構(gòu)建擁有此列表中單個(gè)屬性的系統(tǒng),盡管需要實(shí)驗(yàn)來學(xué)習(xí)如何構(gòu)建和訓(xùn)練結(jié)合多個(gè)屬性的功能性系統(tǒng)。

作者表示,現(xiàn)有的 AI 系統(tǒng)(比如使用算法遞歸的輸入模塊 RPT-1)顯然能夠滿足列表中的一些屬性。其他研究者還實(shí)驗(yàn)了旨在實(shí)現(xiàn)特定意識(shí)理論的系統(tǒng),包括全局工作空間理論和注意圖式理論。

全局工作空間示意圖。

在 3.2 節(jié)中,作者考慮了現(xiàn)有一些特定的 AI 系統(tǒng)是否擁有上表中的指標(biāo)屬性,包括基于 Transformer 的大型語言模型和 Perceiver 架構(gòu),并根據(jù)全局工作空間理論進(jìn)行分析。作者還分析了 DeepMind 的 Adaptive Agent(一個(gè)在 3D 虛擬環(huán)境中運(yùn)行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體)、谷歌的 PaLM-E(一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練可以操縱機(jī)器人的多模態(tài)視覺語言模型)。這些 AI 系統(tǒng)被用作案例研究來說明有關(guān)代理與具身的指標(biāo)屬性。但結(jié)果并沒有表明任何現(xiàn)有 AI 系統(tǒng)是有意識(shí)的「有力候選者」。

DeepMind 的 Adaptive Agent

谷歌的 PaLM-E。

當(dāng)然,作者也指出,他們并沒有通過這篇論文給出很多問題的最終結(jié)論,他們強(qiáng)烈建議大家進(jìn)一步研究意識(shí)科學(xué)及其在人工智能中的應(yīng)用。他們還呼吁社區(qū)盡快將構(gòu)建有意識(shí)的人工智能系統(tǒng)的道德和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)納入討論。他們考慮的證據(jù)表明,如果計(jì)算功能主義是正確的,有意識(shí)的人工智能系統(tǒng)實(shí)際上可以在近期內(nèi)建立起來。

更多細(xì)節(jié)內(nèi)容請(qǐng)參閱原論文。

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