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实验室里 ， 贾维斯是托尼·斯塔克的助手 ， 能够连接到任意计算机终端 ， 自主操控房屋和钢铁侠战服的内部系统 。 与有意识的人工智能（AI ， Artificial Intelligence）助手交流 ， 让机器人、机械手维修装配装甲 ， 这是电影《钢铁侠》中常出现的场景 。
科学家陶芳波把这一幕带到了现实：“我们创造了一个机器意识 。 当它跟机器人和机械臂连接的时候 ， 就可以瞬间唤醒 ， 像人一样去观察世界、理解世界 ， 也可以像人一样进行常识的推理和思考 。 更重要的是 ， 它可以跟人类进行无缝交流 ， 成为我们的助手 。 ”
（来源：Pixabay）
AI从工具升级为意识从微软到 Facebook、再到回国 ， 过去十年里陶芳波一直从事 AI 的研究 。 “10 年前我第一次接触 AI 时 ， 那些像人一样的意识体吸引了我 ， 让我对AI产生了很大的兴趣 。 而10年之后 ， 我的工作是设计一个庞大的神经网络 。 ”
神经网络是目前几乎所有AI背后的技术 ， 简单地说 ， 它是一个数值计算的工具 。 “10年前我觉得 ， 我是在创造机器意识 ， 而10年之后 ， 我却是在创造一个数学工具 。 AI到底是创造意识 ， 还是创造工具？”这是困扰他的问题 。
1956年8月31日 ， 美国计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人发起了达特矛斯夏季人工智能研究计划 ， 相关会议持续了一个月 ， 会上首次提出了AI ， 并催生了后来AI革命 ， 因此该会议也被誉为“AI缘起”的地方 。
图 | 达特茅斯会议部分与会专家（来源：资料图）
当时他们提出的AI ， 指的就是像人一样的意识体 ， 或者叫做通用AI 。 然而遗憾的是 ， 当时的科学家未能创造出意识 。 因此 ， 此后AI开始分裂变成更简单的子领域：机器人、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等等 。 在过去的70年内 ， 这些学科都各自产生了巨大的进步 。 不过 ， 在他看来若以是否创造了意识来衡量 ， AI的问题仍未解决 。
“70年后的今天 ， 创造意识的这个使命 ， 落在了我们这一代研究者的肩上 。 ”离开Facebook后 ， 陶芳波做了一个决定：开始关于意识的创造 ， 为万物赋予意识 。 他组建了一支由脑科学家、计算机科学家、芯片科学家、物理学家、数学家、复杂系统科学家组建的团队 ， 经过努力 ， 团队成功创造了具有“意识”形态的AI系统 。 尽管在他看来 ， 这个意识系统仍然“不太聪明” ， 但已迈出了AI研究创造性的一步 。
脑科学与认知科学赋予AI思考能力AI从工具升级成为意识 ， 首先需要明白智能是什么 。 他介绍 ， 人类的智能可分为四个层次 ， 最下面一层称为感知和直觉 ， 在认知科学中叫做系统1 。 它本质上是一种动物智能 ， 也就是对环境做出条件反射式反应的能力 。 第二层是认知和理性 ， 也就是系统2 。 这是人类独有的能力 ， 例如计算数学题、科学研究都需借助理性 。 第三层是被称为系统0的自我意识 ， 这是一个人存在的长期驱动力 。 第四层是智慧和灵性 ， 人可以向内探索存在的意义 ， 甚至否定自我意识 。
“目前的AI ， 类似于用数据拟合直觉 ， 所以本质上只是在系统1运作 。 而机器人反叛人类 ， 需要达到第四层智慧的觉醒 ， ”陶芳波说 ， “我们要创造的机器意识 ， 既不是能反抗人类的机器人 ， 也不仅仅是数据工具 。 所以我们希望 ， 能够把第一层到第三层融合起来 。 ”经过长期的实验和分析 ， 他发现 ， 要想实现三个层次的融合 ， 必须借助脑科学的知识 。
他介绍称 ， 大脑不是一个单一的模型 ， 它包含许多独立的模块 ， 共同构成了一个复杂系统 。 过去许多AI技术 ， 或多或少获得了大脑的启发 。 大脑和AI的关系可以分为三个尺度 。 首先是微观的脑启发 ， 即通过模仿人脑的神经元 ， 创造出人工的神经元；其次是中观尺度的深度学习和神经网络 ， 即研究一个特定的任务 ， 如何通过一条神经动力学的链路完成 。
例如 ， 人脸识别就是模仿信息怎样从眼球进入到视觉神经 ， 最后在大脑皮层完成计算 ， 形成判断 。 目前的AI研究基本上集中于这两个层次 ， 而很少有科学家从大脑的宏观结构来构造全脑模型 。 然而 ， 大脑的意识和通用能力 ， 本质上源于大脑的整体性 。 人类的记忆系统、意识、新皮层 ， 不是为一个特定的任务而存在的 。 因此 ， 他认为 ， 如果要创造机器意识的话 ， 必须抛开原来由点到线的过程 ， 从整体性的角度来考虑 ， 开辟大脑和AI的第三个尺度 。
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