解码“认知之轮”:AI与人类的终极一战

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卷积网络:我不生产智商,我只是人脑的搬运工

一代代研究者都致力于让机器模仿人类的心理机制和认知结构。但是,科学家们真的完全掌握了人类的思考之钥吗?

从机器智能遭遇的困境来看,显然不是。

“框架方法”,本身就对思维套路有着极强的依赖,只能依靠人类预先观察并解决机器可能遇到的所有框架型问题。

然而人类思索“如何把钢琴搬上楼”这样有一定难度的新问题时,恐怕不会拿出笔来画一张逻辑清晰的思维导图。更常见的做法是,用一种无意识的快速反应直接指向了答案,甚至来不及详细观察推理过程,比如“什么三段论使我相信钢琴可以被抬起来”之类的。

一些思维模式是可以被明确化、系统化的,但更多的心理推理过程是抽象的、内省的,就像是被魔术师掩盖起来的奥秘,至今没有谁能看出端倪。

这种不用思考的 “内省”式经验,是让人类能够“先思而后行”的关键,也是机器无法模仿的。

时至今日,还没有人能够提供什么切实可行的证据来充分而精准地描述出,人类的内省式经验是如何指导他生成思维框架或编写脚本的。

因此,哪怕,从简单的语义到末梢神经元,卷积神经网络已经对人类的“认知之轮”模仿的惟妙惟肖,那些都是建立在能够被描述和形成计算机映射的认知过程上。

AI从整体效果上对认知的各个层级进行模拟,与我们尚未发现的人类大脑的真实活动方式,有可能完全不同。

既然“人类如何思维”还无法被解释,那么给AI一个“高仿大脑”就更是不可能实现的事情了。那么,今天被广泛使用的机器智能构造体系,还靠谱吗?

人类的安全锁:认知之轮的终极悖论

如果我们用“人脑能做什么”来要求智能体,比如在行动前进行周密的思考和架设,三思而后行;又或者是回答非常跳跃的脑筋急转弯,那么AI是永远不可能比人类更智能的了。

这里面存在着一个关于机器智能的悖论:就是如果AI不模仿人类的“认知之轮”,向这个巨大的并行处理器学习如何提取特征、如何生成模型、如何判断,那它就不可能变得智能;

但如果我们想把AI当做“认知之轮”的齿轮箱,试图借由它来一步步推倒到终极问题,搞清楚人脑是如何实现那些惊人的认知功能的,那也会让事情变得一团糟。

就像我们都知道植物通过光合作用能产生葡萄糖,但谁也不会认为,通过观察光合作用并将其计算机程序化,就能创造出糖分。

目前的神经科学家,根本没有提供有效线索,能让我们了解大脑的认知功能究竟是怎样实现的。

如何为这些隐秘的“心理实体”找到合适的程序对应,目前还没有什么答案。在这种制约条件下,我们有一点不成熟的小建议:

1. 尝试用心理学而不是神经科学去解释人脑。

神经科学家特别关心及时的神经元和解剖学,在已经设计出的神经元计算机模型中,很多都是“冯诺依曼式”的构造体系,关注未经过解释的细胞激活方式。但人类认知问题、解决问题的能力,更像是一场思维的魔术表演,和已经被充分认识的大脑组织功能之间,有着一大片空白地带。通过跨学科的认知科学、生物学,生成多维的、更加抽象的“神经矩阵”,可能更快洞悉大脑的秘密;

2. 让AI辅助人类变魔术,而不是相反。

将认知能力与脑组织功能之间的空白详尽地填补起来,才有可能真正创造出快速、灵敏、可以评估风险与价值的智能体,中间还有很长的一段路要走,在这之前,拜托不要再将AI神化成魔术师了,它应该是“自下而上”解决问题的工程师,帮助人类“魔术师”奉献出更精彩的表演。

正如一个研究者自嘲的那样,“(过去)我们放弃了设计智能机器人的目标,转而去设计一杆枪,用它去摧毁别人设计的任何智能机器人!”

总而言之,在人类“认知之轮”的最底层,被盖上了一把密码锁。尽管我们自己也不能打开、无法解释,但就是能隔空取物,成为一个真正的智能担当。

谢天谢地,我们安全了。

文 / 脑极体

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