现在AI没意识，不代表以后没有！图灵奖得主Bengio最新论文：技术已不是障碍

品玩 · 公众号 · 科技媒体 · 2023-08-25 09:27

正文

请到「今天看啥」查看全文

功能主义也对事物如何工作、到底是由怎样的材质组成等等外化体现不感兴趣，就好比将任何能报时的东西都归为时钟一样，而时钟是什么制成的并不重要，只要它能报时就行了。

尽管功能主义也被认为存在无法体现事物的思考性等问题，但它依然是现在人工智能领域较为主流的衡量AI是否存在意识的依据。

后来美国哲学家、计算机科学家Hilary Putnam又将功能主义与计算概念结合，提出了计算功能主义。简而言之，计算功能主义认为，精神世界是基于一个使用诸如信息、计算（思考）、记忆（存储）和反馈等概念的物理系统（即计算机）。

而Bengio等人此次发布的论文，对AI有无意识基础的判断依据正是计算功能主义。

基础原则确定之后，接下来就进入到了更细致的“打分”环节。因为此前，学界对意识的研究已经有了一些公认的结果，比如科学家和哲学家对意识必要条件的主张等等，论文作者在研究中做的事情就是，从过往对意识研究的成果中选取一部分科学理论，作为判断AI是否具有意识的更具体的评估依据和指标。

论文主要介绍了其中用到的循环加工理论（Recurrent Processing Theory，RPT），全局工作空间理论（Global Workspace Theory，GWT）和计算高阶理论（Computational Higher-Order Theories，HOT）三种科学理论。

以循环加工理论（RPT）为例，研究者将这一理论具体拆分成了RPT-1和RPT-2两个指标：RPT-1指“使用算法循环的输入模块”，RPT-2指“生成有组织、整合的感知表示的输入模块”。

在衡量一个AI有无意识时，要做的就是将其性能和这些指标进行对照。

以下是论文中详细列出的其他科学理论指标：

当然这一步并不是真的去给一个AI打分，而是要看这个AI能够同时满足以上多少指标。研究者同时也指出，判断AI有无意识并没有绝对的答案：

为了方便起见，我们通常把意识写得好像是一个要么全有要么全无的问题。然而，我们对这种情况的可能性持开放态度：一个AI系统可能是部分有意识的，或者既不是完全有意识的，也不是完全无意识的。有许多属性具有“模糊”的边界，就像一件衬衫可能是介于黄色和绿色之间的一种颜色，这样就没有关于它是否是黄色的事实。

此外，论文中也提到此次研究使用了偏理论的研究方法。这其实也和计算功能主义的原则相对应，偏理论指的是去评估AI是否满足科学理论指标中的功能或架构条件，而不是去寻找他们某些具体的行为特征，“对于AI意识研究来说，一种重理论的方法是必要的，重理论的方法是专注于系统如何工作，而不是它们是否显示出可能被视为有意识存在特征的外在行为形式”。

以上便是这篇论文用到的研究方法。

论文的下半部分也提到了一些具体的研究案例，来体现判断特定的AI系统是否具有意识的研究过程，其中就包括了基于Transformer的大语言模型和Perceiver架构，还分析了DeepMind的Adaptive Agent（一个在3D虚拟环境中运行的强化学习智能体）和谷歌的PaLM-E（一个经过训练可以操纵机器人的多模态视觉语言模型）。