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Lipson教授直面人工智能中最難的問題——自我意識

DPVg_AI_era ? 來源:lq ? 2019-07-18 09:22 ? 次閱讀

本文專訪了著名機(jī)器人專家 Hod Lipson,討論如何定義機(jī)器人的自我意識,為什么機(jī)器人的自我意識很重要,以及它可能帶來什么。你認(rèn)為 AI 會有意識嗎?擁有自我意識的機(jī)器人離我們還有多遠(yuǎn)?

“我想在有生之年見到一個外星人,”哥倫比亞大學(xué)創(chuàng)意機(jī)器實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人專家霍德·利普森(Hod Lipson)說:“我想認(rèn)識一些非人類的智慧生物?!?/p>

但是,Lipson并不是坐等這些外星生物的到來,而是想親自打造它們——以具有自我意識的機(jī)器的形式。

為了達(dá)到這個目的,Lipson公開地面對一個棘手的概念——意識——這在他的同事中常常被視為禁忌。他說:“在機(jī)器人和人工智能領(lǐng)域,我們曾經(jīng)視意識為禁忌,我們不允許觸及這個話題。”“但在我看來,意識可以說是一個懸而未決的大問題,與生命起源和宇宙起源一樣。什么是感知,什么是創(chuàng)造力?什么是情感?我們想知道人之所以為人的意義,我們也想知道如何人為地創(chuàng)造出這些東西。是時(shí)候直面這些問題了?!?/p>

根據(jù)Lipson的觀點(diǎn),感知或自我意識的基本構(gòu)建塊之一是“自我模擬”(self-simulation):建立一個人的身體及其在物理空間中如何運(yùn)動的內(nèi)在表征,然后使用該模型來指導(dǎo)行為。早在2006年,Lipson就開始研究人工自模擬(artificial self-simulation),他設(shè)計(jì)了一個海星形狀的機(jī)器人,利用進(jìn)化算法(以及一些預(yù)先加載的“物理學(xué)提示”)自學(xué)如何在桌面上向前翻轉(zhuǎn)。但他表示,2012年現(xiàn)代人工智能技術(shù)的興起(包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí))“給整個研究領(lǐng)域帶來了新的活力”。

Lipson團(tuán)隊(duì)開發(fā)的“仿生物細(xì)胞群體機(jī)器人”

參考閱讀:中國籍博士一作登Nature封面:仿生群體機(jī)器人問世,工程學(xué)重大突破!

在2019年初,Lipson的實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了一個機(jī)器人手臂,它利用深度學(xué)習(xí)完全從零開始生成自己的內(nèi)部自我模型——Lipson形容這個過程“就像一個咿呀學(xué)語的嬰兒觀察自己的手”。機(jī)器人的自我模型可以讓它準(zhǔn)確地執(zhí)行兩項(xiàng)不同的任務(wù)——撿起小球并把它們放進(jìn)杯子里,以及用記號筆寫字——而不需要對其中任何一項(xiàng)進(jìn)行專門的訓(xùn)練。此外,當(dāng)研究人員通過添加一個變形部件來模擬機(jī)器人身體受到的損傷時(shí),機(jī)器人能檢測到這種變化,并相應(yīng)地更新其自我模型(self-model),從而能夠恢復(fù)其任務(wù)。

Lipson實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的機(jī)器人手臂

這與有深層思考的機(jī)器人相去甚遠(yuǎn)。但Lipson斷言,這種差異只是程度上的一種差異?!爱?dāng)談到自我意識時(shí),人們認(rèn)為機(jī)器人會突然醒來,說,‘你好,我為什么在這里?’”Lipson說?!暗晕乙庾R并不是黑白分明的。它是從一些非?,嵥榈氖虑殚_始的,比如,‘我的手要往哪里移動?’這是同一個問題,只是時(shí)間跨度更短。”

Quanta與Lipson討論了如何定義機(jī)器人的自我意識,為什么機(jī)器人的自我意識很重要,以及它可能帶來什么。

自我意識就是自我模擬嗎?

你顯然對意識本質(zhì)這個大問題很感興趣,但你為什么要通過研究機(jī)器人來研究這個問題?為什么你不當(dāng)哲學(xué)家或神經(jīng)科學(xué)家?

對我來說,機(jī)器人的好處在于它會迫使你把你的理解轉(zhuǎn)化為算法和機(jī)械裝置。你不能拐彎抹角,你不能說空話,不能說諸如“現(xiàn)實(shí)的畫布”這類的東西,它們對不同的人來說有不同的含義,因?yàn)樗鼈兲:?,無法翻譯給機(jī)器。機(jī)器人迫使你關(guān)注具體的東西。

Lipson在哥倫比亞大學(xué)的辦公室

我想做一個這樣的東西。我不想只是說說而已。哲學(xué)家們,恕我直言,在這個問題上已經(jīng)有一千年沒有取得什么進(jìn)展了。不是因?yàn)槿狈εd趣,也不是因?yàn)槿狈β斆鞯娜恕陨隙碌匮芯恳庾R這個問題太難了。神經(jīng)科學(xué)家已經(jīng)用一種更為定量的方法來研究這個問題。不過,我認(rèn)為,他們采取的仍然是自上而下的方式,這阻礙了他們?nèi)〉眠M(jìn)展。

如果你想了解意識,為什么要從最復(fù)雜的意識開始——為什么要從人類開始?這就像走上坡路,這是最困難的開始方式。讓我們來看看可能更容易理解的更簡單的系統(tǒng)。這就是我們要做的事情:我們觀察了一些非?,嵥榈臇|西,一個有四個自由度的機(jī)器人,并試圖回答,“我們能讓這個東西自我模擬嗎?”

自我模擬和自我意識是一回事嗎?

一個能夠自我模擬的系統(tǒng)在某種程度上是具有自我意識的。它能在多大程度上模擬自己——模擬的逼真程度,模擬的時(shí)間范圍——所有這些不同的因素都影響到它有多少自我意識。這是一個基本假設(shè)。

所以,你把“自我意識”這個術(shù)語簡化為一個關(guān)于自我模擬的更為技術(shù)性的定義——在空間中為自己的身體構(gòu)建一個虛擬模型的能力?

是的,我們有不同的定義,我們使用的定義是非常具體的。這個定義是數(shù)學(xué)的,你可以測量它,你也可以量化它,可以計(jì)算誤差的程度。哲學(xué)家可能會說,“這不是我們看待自我意識的方式。”然后他們的討論通常會變得非常模糊。你可以說我們的定義并不是真正的自我意識。但是我們有一些非常基礎(chǔ)的東西,而且很容易量化,我們有一個基準(zhǔn)(benchmark)?;鶞?zhǔn)是工程師為機(jī)器人提供的傳統(tǒng)手工編碼的自我模型。通過我們的機(jī)器人,我們想看看AI算法能否學(xué)習(xí)一個與傳統(tǒng)手工編碼模型相同或更好的自我模型。

單個機(jī)器人(左)只能伸展和收縮,但它們可以作為團(tuán)隊(duì)一起移動并完成任務(wù)。這個機(jī)器人的設(shè)計(jì)旨在探索自我復(fù)制(右),并可以變形成多種形狀。

為什么需要物理機(jī)器人?為什么不在一個非實(shí)體系統(tǒng)中研究自我意識呢?

我們在尋找一個可以模擬自身的封閉系統(tǒng)——要做到這一點(diǎn),它需要有輸入和輸出,但也必須有一個邊界,一個你描繪“自我”的地方。機(jī)器人是符合這些條件的一個非常自然的存在。它有動作,有感覺,并且有邊界,所以可以有事情發(fā)生在它身上,有東西可以讓它模擬。我是機(jī)器人專家,這是我的第一選擇。

這個機(jī)器人是在完全空白的石板上創(chuàng)建自己的模型嗎?

只是一個原則問題,我們是從一無所有開始的,我們想看看我們能走多遠(yuǎn)。在之前的例子中(海星形狀的機(jī)器人),我們?nèi)狈τ?jì)算力。我們必須告訴它,“你不知道你是什么,但讓我告訴你F = ma,以及其他我們知道的正確的物理規(guī)則,你直接拿走這些?!?/p>

人工智能如何對機(jī)器人的自我意識起作用?

人工智能是如何發(fā)揮作用的呢?

出于某種原因,我們很高興讓機(jī)器人(使用AI)了解外部世界,但當(dāng)涉及到它們自己時(shí),出于一些奇怪的原因,我們堅(jiān)持手工編碼模型。所以我們所做的實(shí)際上是相當(dāng)瑣碎的:我們說,“讓我們把人類建造的所有基礎(chǔ)設(shè)施都拿來幫助機(jī)器人了解世界,我們要讓它關(guān)注自己內(nèi)部?!庇靡痪湓拋碚f,這就是我們所做的全部。

機(jī)器人進(jìn)行了1000次隨機(jī)移動來收集數(shù)據(jù),為深度學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建自我模擬。這就是你所描述的人類嬰兒咿呀學(xué)語的過程嗎?

正是這樣。機(jī)器人四處揮動手臂,觀察它的指尖在哪里。想象一下,你自己揮動你的手臂,看著你的指尖。這就是你的輸入和輸出。這個機(jī)器人在那里移動了30多個小時(shí),一旦我們收集到所有數(shù)據(jù),我們就可以回家了。從那以后,這就純粹是一個計(jì)算上的挑戰(zhàn)(學(xué)習(xí)自我模型)。

我們所做的是打破機(jī)器人(通過添加一個變形的部分),然后再做一次。我們看到壞掉的機(jī)器人是如何從完整的模型開始并修正它的。第二次學(xué)習(xí)時(shí),它不需要從頭開始學(xué)習(xí)。有一個重新開始的時(shí)期,但比最初需要的要少得多——只需原來的10%。

但在它重新開始之前,它需要知道出了什么問題。這是一個非常強(qiáng)大的東西。它怎么知道?假如你有一個自我模型,出了問題,你馬上就會知道,因?yàn)槿绻惚犻_眼睛,你會發(fā)現(xiàn)你的手不在它應(yīng)該在的地方了。你想要的點(diǎn)本來在4厘米內(nèi),但是它突然變成了16厘米遠(yuǎn)。你會立即得到反饋。所以機(jī)器人馬上就知道出了問題。然后需要一段時(shí)間來弄清楚如何修補(bǔ),但我認(rèn)為,即使僅是知道出現(xiàn)問題了,也是非常重要的。

這些畫是由一個機(jī)器人創(chuàng)作的,它被訓(xùn)練使用人工智能來畫畫。

機(jī)器人為什么應(yīng)該擁有自我意識?

這種自我模型是否類似于人類大腦的一部分,類似于身體的內(nèi)部地圖?

我想就是這樣。這就是為什么它如此粗糙,并且如此簡單。事實(shí)上,我們的機(jī)器人只有一個四個自由度的手臂。如果它是一個擁有800個自由度的人形機(jī)器人,對于我們今天所擁有的人工智能而言,可能太過復(fù)雜了。

如果這真的是一種自我意識的形式,那么機(jī)器人為什么應(yīng)該擁有它?它有什么用?

它使機(jī)器人最終更具彈性。你可以手動建模一個機(jī)器人,就像我們今天所做的一樣,但那是非常費(fèi)力的,而且很慢。當(dāng)現(xiàn)實(shí)世界中的機(jī)器人變形或損壞時(shí),比如輪子掉下來或馬達(dá)減速了,那么模型就會突然出錯。比如考慮一下無人駕駛汽車,你會發(fā)現(xiàn)我們已經(jīng)可以把我們的生活托付給自動機(jī)器人了。這是很嚴(yán)肅的事情。你會想讓這些機(jī)器人能夠檢測到出了什么問題,并且能夠可靠地做到這一點(diǎn)。

另一個原因是靈活性。假設(shè)機(jī)器人執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù),當(dāng)它做這個任務(wù)時(shí),它會不斷地更新它的自我模型?,F(xiàn)在,如果它需要做一項(xiàng)新的任務(wù)——比如它需要把一個螺絲放到不同的地方,或者它需要噴涂而不是擰入螺絲——它可以使用相同的自我模型來學(xué)習(xí)和規(guī)劃如何去做這項(xiàng)新任務(wù)。從外部看,它就像我們所說的“zero-shot learning”,這似乎就是人類做事的方式。假如你看到一棵你從未爬過的樹,你也可以毫無障礙地爬上這棵樹。當(dāng)機(jī)器人可以自我建模時(shí),它可以像人類那樣在內(nèi)部學(xué)習(xí):你看不到它已經(jīng)在自己的內(nèi)部模擬中訓(xùn)練了多少個小時(shí)。你所能看到的只是它完成了一項(xiàng)任務(wù),然后它在那里呆了一會兒,突然間它可以不用嘗試就能執(zhí)行一項(xiàng)新的任務(wù)了。

一個能夠自我模擬自己的身體的機(jī)器人和一個能夠擁有內(nèi)部“思想”(聽起來更像是“自我意識”的非正式含義)的機(jī)器人之間,有什么聯(lián)系?

我們正在做的其他一些項(xiàng)目與自我建模有關(guān),但模擬的不是身體,而是認(rèn)知過程。我們正在朝著這兩個方向邁出一小步。相信這最終會達(dá)到人類層面的認(rèn)知水平,甚至更高,這完全是一種信念的飛躍。

所以你假設(shè)這兩條路徑——自我模擬身體,和自我模擬大腦——會交匯在一起?

完全正確。我認(rèn)為這都是一回事。這就是我們的假設(shè),讓我們來看看我們將能夠推進(jìn)到多遠(yuǎn)。

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原文標(biāo)題:Lipson:我要親自打造一個外星人——擁有自我意識的機(jī)器

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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