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计算机模拟大脑与功能性计算策略

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第一作者:蒋柯

作者简介:蒋柯,心理学博士,西南民族大学社会学与心理学学院教授。成都 610041

人大复印:《心理学》2017 年 06 期

原发期刊:《南京师大学报:社会科学版》2017 年第 20171 期 第 92-99 页

关键词: 人工智能/ 图灵测试/ 反转图灵测试/ 功能/ 结构/ 算子  artificial intelligence/ Turing Test/ Reverse Turing Test/ function/ structure/ operator/

摘要:目前,计算机模拟大脑的研究取得了重大进步。在分析了当前技术成就之后,文章对“计算机模拟大脑”或“人工智能”的基本标准,即图灵测试的逻辑意义提出质疑,并指出,因为缺乏关于“心智”本身的有效认识,计算机模拟心智的努力可能走上了歧途。文章通过“反转图灵测试”的思维实验论证了计算机的计算策略与人类计算策略的区别,提出,计算机采用的是算法计算策略而人类大脑采用的是算子计算策略。文章进一步在本体论的层面上定义了算法策略是结构性计算,而算子策略是功能性计算。计算机要成功模拟人类大脑的工作需要采用功能性计算。功能性计算具有三个特征:第一,功能性计算在逻辑上将功能置于结构之先,用功能来定义结构;第二,功能性计算的算子同时蕴含了时间和空间意义;第三,功能性计算是连续量的计算。

当今计算机模拟大脑的技术突飞猛进,在很多指标上已经取得了突破性的成就。这些模拟的工作俱是以大脑的神经结构作为原型,用计算机单元或者芯片来复制大脑中神经元联结而形成的网络结构。而更重要的是,在不久的将来,计算机可能全面地模拟大脑功能,计算机可以复制,或者替代人类的所有心理功能。于是,科幻电影中描绘的人工智能与人类相提并论,甚至超越人类的场景就可能成为现实。

我们先不论科幻的场景是否会成真,而是认真地思考一下计算机模拟大脑究竟意味着什么?计算机是如何模拟大脑的?计算机模拟大脑可能遭遇什么样的瓶颈性障碍,目前所取得的成就是已经突破了这些瓶颈还是正卡在中间挣扎?以及,关键的问题是:计算机模拟大脑是否就等于模拟了“心理”?

本文希望通过沿着关于这些问题的思考路线,提出一个计算机模拟大脑的功能性计算策略的假说。

一、计算机对大脑的模拟

让我们先来看计算机科学家是如何实现计算机模拟大脑的。

首先需要强调的是,计算机模拟大脑是在两个层面上进行的。一个是神经网络的层面,即通过计算机硬件的设计和制造在结构上模拟大脑的神经元联结方式;二是在计算机程序的水平,通过算法设计使得计算机系统的输入和输出关系拟合于大脑的工作效果。可以说,第一个层次是形态的模拟,或者是硬件的模拟。这主要是计算机设备研发机构的任务。诸如IBM公司近年来研发的蓝色基因S系列、P系列超级计算机,以及“大脑芯片”等硬件设备,是计算机科学家进一步开展人脑模拟的基础。这一系列工作的基础是关于人脑神经机制的生理学研究。也就是说,首先是神经科学家的研究揭示了大脑的形态特征和工作机制(本文将谨慎地使用“结构”和“功能”这两个术语,因为在本文中它们具有更加精确的定义和严格的使用规定,后文将做说明);然后,计算机科学家努力通过电子原件来替代大脑的神经元并制造出一个在结构和运作机制上类似于大脑的电子设备。随着电子技术的发展,这种设备与生物大脑的拟合度逐渐提高。体现为体积缩小、能耗减少,而工作效能却不断提高。例如,从世界上第一台电子管计算机需要安装在一栋大楼里面,到今天放在桌面上的笔记本计算机,再到IBM公司最新推出了毫瓦级能耗的“大脑芯片”……计算机的硬件在体积和能耗,乃至形态上越来越接近于生物学意义上的“脑”。与此同时,另一种类型的计算机科学家则致力于程序的设计。他们则是基于认知神经科学和认知心理学的研究成果,即基于我们当前对大脑工作机制的认识来设计计算机的工作程序,从而使得计算机的输入—输出效果与大脑的效果接近。比如,现代认知神经科学和认知心理学认为,生命有机体的活动是由一套由感受器、中枢处理器和效应器构成的反响机制来完成的,计算机科学家也设计出一套类似的设备来执行类似的工作;认知心理学认为人的记忆是由感觉记忆、短时记忆和长时记忆等记忆系统的协调工作而完成的,计算机科学家也设计出相应的计算机存储机制来进行信息加工;认知心理学还认为,人的决策活动包括了信息的收集、评估、比较和权重选择,并最终实现效应输出,计算机科学家也设计相应的算法程序来进行信息计算,从而实现了“专家决策系统”(陶倩等,2013)。

当然,在有些任务中,我们目前对大脑是如何工作的并不清楚,这时,计算机模拟则完全以效果为标准。例如,有关模式识别的任务,尽管认知心理学家提出了若干种关于人的模式识别的假说,但是实际上没有一种能够有效地说明人的模式识别特征。这个领域内的计算机模拟则是以计算机对靶刺激识别成功率作为衡量指标,如果计算机的识别成功率接近人的正确识别概率,或者接近预期值,那么就可以说计算机成功地模拟了人脑的工作(陈蕾等,2005;孙佳音等,2009;王延江等,2013;周如旗等,2014;张亮等,2014)。

科学家付出极大的努力做出这些成就的意义在哪里呢?当然不仅仅是为了满足科幻作家关于未来人机大战的幻想。在向外的一方面,这种模拟是希望计算机或者其他具有类似智能的机器能够代替人类(或其他动物)从事一些实际的工作任务。在向内的方面,通过计算机模拟大脑也是人类了解大脑本身的一种研究途径。如果计算机能够很好地仿真大脑,那么我们就能够在这个仿真模型上探索并预测某些大脑的发展或病变特征,据此可以服务于教育或治疗等许多实用性领域。在这两个方面,我们对模拟的成功与否、模拟的效果等的评价也会有所不同。

从让机器代替人类工作的角度看,工作任务的要求是影响评价非常重要的一个变量。如果是一些比较简单的任务,目前有很多仿真机器人已经非常成功了;但是,随着任务复杂程度的提升,对仿真机器人的“智能化”要求就越来越高,制造这样的机器人的困难就越多。比如,对于打扫地板这样的任务,进入商用的扫地机器人已经做得非常成功了,它只需要对室内的物理空间环境做出适应性应答就可以了;但是,如果我们需要一个机器人来做保姆,负责照看婴儿,那么它至少需要能够对作为一个生命有机体的儿童的身体和心理特征做出适应性应答。这个任务要比扫地机器人的任务困难很多,它需要机器人具备一定的“智能”;如果我们希望用一个机器人来做警察,那么它将面临更加复杂的道德、法律以及情感的判断,这样的机器人必须要具备和人一样的“智能”。

由于任务复杂程度的差异,我们对从事不同任务的机器人的评价标准也不同。对扫地机器人来说,只要它能够将地板打扫干净就可以了,我们不需要它有“意识”;对于机器保姆来说,它至少应该具备一定的“共情”能力,也就是说,它应该能够识别他人的情感体验,并能够予以情绪性的回应。在这个意义上,它应该具备某种情绪体验;而机器警察则要面对很多道德、法律和情感等方面的两难问题,我们需要它能够像人一样做出复杂的决策。这就意味着它应该具备和人一样的思维以及关于环境和自身的觉知能力,而这就是“意识”。

这种评判标准的区别就形成了不同水平的人工智能假说。比较高水平的人工智能假说强调模拟全面性和完整性,即仿真机器人必须要像人一样有“意识”才算是成功的模拟。这个假说就是我们对机器警察的要求。而较低水平人工智能假说则认为只要完成任务的效果与人的效果一样,就算是模拟成功了。于是,扫地机器人在某种程度上就可以满足这种假说的要求。

在向内的方面,模拟作为认识自身的一种方法,除了要求表达效果的全面和完整拟合之外,甚至还努力追求形态上的模拟。比如,研究者努力使得人工脑在体积、能耗、响应速度等方面接近生物脑。

综上所述,无论在哪一个任务水平上,我们对于成功模拟的评价指标其实都是一个:“像人一样”。扫地机器人如果将地板打扫得和人打扫的一样,机器警察能够像人一样地执法,计算机大脑和生物大脑可以一样地发育和学习,等等。而另一个不知情的人如果不能分辨这个任务是由人还是计算机来完成的,这就意味着计算机的模拟是成功的。

这种评判就是“图灵测试”。

二、图灵测试的意义

图灵提出的“图灵机”构想被载入计算机发展史册,更有“图灵测试”成为迄今为止人工智能的评价指标。图灵测试是这样的:如果计算机能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题,并且有超过30%测试者认为这是人类的回答,那么这台计算机就算通过了测试。也就是说,计算机的表现与人相当(Turing,1950)。科技新闻报道,2014年6月7日,一个模拟13岁男孩的计算机程序被认为通过了图灵测试①。虽然这个测试本身也有一些缺陷,但是本文并不怀疑计算机一定能够通过图灵测试,同时,也不同意计算机通过了图灵测试就意味着它具有了与人一样的“心智”(mind),因为图灵测试本身是值得仔细考量的。本文接下来将对图灵测试提出三个质疑问题。

本文关于图灵测试的第一个问题是,计算机通过了图灵测试究竟意味着什么?我们能够说它和人一样具有了“心智”(mind)吗?

这个问题已经被很多心灵哲学家(philosopher of mind)论证过了,其中最著名的是塞尔的“中文屋”论证。塞尔假想有一个不懂得中文的人居于一间小屋子里,通过字条与外面的人

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