制造拥有自我觉知的机器人,会让我们更理解意识?

 乐虎游戏官网     |      2019-08-22 19:57
制造拥有自我觉知的机器人,会让我们更理解意识?
造一个具有自我觉知的机器人,就能探究意识这个难解的谜题吗?面对意识这个著名难题,哥伦比亚大学创意机器实验室的霍德·立普森(Hod Lipson)教授决定从最基础的方面着手:制作一个具有自我觉知的机器,以此探究人类的思考模式。
 
 
 
“我期待在有生之年遇见外星人,” 哥伦比亚大学创意机器实验室的机器人专家霍德·立普森教授说,“我期待遇见人类之外的某种智慧存在。”但相比坐等梦想成真,他更愿意亲手去打造,比如具有自我觉知的机器。
 
 
 
要想如其所愿,霍德·立普森教授需要公开地阐述“意识”(consciousness)这一尚未有定论,并且常常被同行视为研究禁忌的概念。他说:“在过去我们通常将意识视为机器人和人工智能研究中的大忌,因为我们被禁止触碰有关意识的话题,它太深奥,没人知道它的确切含义,况且我们如此谨慎严肃,不会轻易去挑战它。但在我看来,意识,同人类的起源、宇宙的起源一样,都是未解的难题。什么是感知力?什么是创造力?什么是情感?我们一边希望弄清楚意识之于人类的意义,一边也在思考如何人为地创造意识,我想现在是时候该直面这些问题了。”
 
 
 
 
 
拍摄于哥伦比亚大学创意机器实验室,霍德·立普森(Hod Lipson)教授正手持阿拉克那(Aracna)机器人,该机器人用于测试关于运动能力的新创想。Hatnim Lee 为《Quanta》杂志创作
 
 
 
根据利普森的观点,感知力或自我觉知(self-awareness)的基本组成元素之一是“自我模拟”(self-simulation):即建立自己的身体及其在物理空间中运动模式的内在表征,然后使用该模型来指导行为。早在2006年,他就开始研究人工自模拟,他设计了一个海星形状的机器人,利用演化算法(以及一些预置的物理参数)让该机器人自学如何在桌面上缓行。但2012年现代人工智能技术兴起(包括卷积神经网络和深度学习),“引领了整个研究领域的新风向”,利普森说。
 
 
 
在2019年初,利普森的实验室开发了一台机器人手臂,它利用深度学习,完全从零开始生成自身的内部自我模型——利普森形容这个过程“就像咿呀学语的婴儿观察着自己的手”。这个机器人的自我模型可以让它准确地执行两项不同的任务——捡起小球并把它们放进杯子里,以及用记号笔写字,机器人执行这两种任务都无需专门的训练。此外,当研究人员添加一个损坏部件,以此来模拟机器人身体受到的损伤时,机器人能够检测到这种变化,并相应地更新自我模型,同时恢复执行任务。
 
 
 
虽然它与能够深层思考的机器人相差甚远,但利普森认为,这仅仅是程度上的差异。“当你同别人谈及机器人的自我觉知时,人们往往会以为某一天机器人将突然觉醒,机器人会说:‘你好,为什么我在这里?’但其实自我觉知不是一个非黑即白的概念,它是从一些非常细微的事情开始的,比如‘我的手会往哪里移动?’,实质上这是相同的问题,只是时间跨度更短。”他说。
 
 
 
下面是《Quanta》杂志和利普森的访谈,关于如何定义机器人的自我觉知,其重要性和展望。为简明起见,该访谈经过编辑删减。‌
 
 
 
你对意识的本质这个重大问题很有兴趣——但为什么要通过机器人来研究它呢?为什么你没有选择成为一名哲学家或神经科学家?
 
 
 
机器人研究最吸引我的地方在于,你必须把你的理解转化成一种算法或是一种机制。你不能拐弯抹角,你不能讲空话,你不能使用诸如“现实的画布”此类理解因人而异的话语,因为太过模糊的语言,无法转换为机器语言。由此,机器人研究会迫使你变得实在而具体。
 
 
 
我想要实现我的设想,不想只是说说而已。虽无意冒犯,但恕我直言,哲学家们千百年以来并没有在这方面做出过多少实质性贡献。这不是因为他们缺少兴趣,或是缺乏贤才,而是因为对于哲学家来说,自上而下地尝试此类研究的确存在困难。神经科学家们已经掌握一种更加定量的研究方法,不过我认为,他们的研究将依然受限于自上而下的进路。
 
 
 
 
 
霍德·立普森教授,照片由哈尼姆·李(Hatnim Lee)拍摄于哥伦比亚大学立普森教授办公室。
 
 
 
如果你想要理解意识,为什么要从最复杂的意识,即人类的意识开始呢?这就像是在上坡路起步一样,是最困难起步方式。我们想试着从更简单,或许更易理解的系统入手。我们要做的是:观察一些非常细微的东西,比如一台有四个自由度的机器人,并尝试让这台机器进行自我模拟。
 
 
 
自我模拟和自我觉知是一回事吗?
 
 
 
一个可以自我模拟的系统在某种程度上是具有自我觉知的。基本的假设是:它能模拟自身的程度(模拟的逼真度),模拟自身的时间跨度长短,所有这些不同因素都会影响其自我觉知的程度。
 
 
 
所以你是把自我觉知这个概念简化成一个更为技术性的定义,即自我模拟,一种在空间中构建自身虚拟模型的能力。
 
 
 
是的,我们采用了一个不同但非常具体的定义。自我模拟这个概念,是可数学化,可测量的,你可以量化它,可以计算误差大小。哲学家们可能会说:“这不是我们所理解的自我觉知。”然后他们的讨论通常会变得含糊不清。你可以说我们的定义不是真正的自我觉知,但是我们有一些非常基础的,很容易量化的东西,即一个基准。这个基准是传统手工编码的自我模型,是工程师赋予机器人的。通过我们的机器人,我们试图研究人工智能算法是否可以通过学习,产生媲美传统手工编码的模型或者更好的自我模型。
 
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