近年來，關(guān)于人工智能的話題和發(fā)展越來越受關(guān)注，與此被關(guān)注的還有一個(gè)問題：人工智能到底能不能產(chǎn)生“意識(shí)”？業(yè)界更多的人認(rèn)為機(jī)器對(duì)人類智能并不知悉。因此，也有很多人通過實(shí)驗(yàn)去驗(yàn)證人工智能為何不能產(chǎn)生“意識(shí)”。
據(jù)悉，該實(shí)驗(yàn)為反駁圖靈測(cè)試所認(rèn)為即使通過了圖靈測(cè)試，機(jī)器也不見得有了智能。但或多或少有點(diǎn)牽強(qiáng)，始終也沒有把圖靈測(cè)試徹底反駁掉。但“中文房間悖論”卻可能在技術(shù)發(fā)展之路上告訴了我們另一件事：我們所有的技術(shù)探索與研究，可能都是在完善那個(gè)中英文翻譯程序，從來不是去教機(jī)器真的智能。
如何區(qū)分通用人工智能與強(qiáng)人工智能？
這里有兩個(gè)容易混淆的概念：通用人工智能與強(qiáng)人工智能。所謂通用人工智能(Artificial General Intelligence，AGI)，是指在不特別編碼知識(shí)與應(yīng)用區(qū)域的情況下，應(yīng)對(duì)多種甚至泛化問題的人工智能技術(shù)。這個(gè)技術(shù)雖然冷門并遙遠(yuǎn)，但其實(shí)也有不少學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)與企業(yè)在做，一般被認(rèn)為是人工智能技術(shù)的未來發(fā)展方向。
而強(qiáng)人工智能(Strong Artificial Intelligence)則是約翰·希爾勒在提出“中文房間實(shí)驗(yàn)”時(shí)設(shè)定的人工智能級(jí)別。這個(gè)等級(jí)的人工智能，不僅要具備人類的某些能力，還要有知覺、有自我意識(shí)，可以獨(dú)立思考并解決問題。
雖然兩個(gè)概念似乎都對(duì)應(yīng)著人工智能解決問題的能力，但我們可以把前者想象為無所不能的計(jì)算機(jī)，后者則類似穿著鋼鐵俠戰(zhàn)甲的人類。
“中文房間悖論”表達(dá)的思想，是人類研究的方向根本無法逼近強(qiáng)人工智能。即使能夠滿足人類各種需求的通用人工智能，也與自我意識(shí)覺醒的強(qiáng)人工智能之間不存在遞進(jìn)關(guān)系。
現(xiàn)實(shí)中的技術(shù)發(fā)展好像也確實(shí)是這樣的。
在通用人工智能領(lǐng)域，人類已經(jīng)提出了一些設(shè)想與架構(gòu)模型。其中最著名的應(yīng)該是澳大利亞國立大學(xué)學(xué)者馬庫斯赫特(Marcus Hutter)在2000年提出的AIXI。這個(gè)計(jì)算模型據(jù)說可以涵蓋各種算法與技術(shù)，逼近通用人工智能的本質(zhì)……當(dāng)然，這個(gè)算法的復(fù)雜程度奇高，根本無法執(zhí)行，所以僅僅是個(gè)設(shè)想。
而OpenAI和DeepMind這樣的企業(yè)在近兩年則都開始了具體層面的AGI研究，其中DeepMind被認(rèn)為是繼承AIXI的先鋒軍。
從DeepMind進(jìn)行的通用人工智能性質(zhì)的研發(fā)與實(shí)驗(yàn)中，我們可以看到其“通用性”主要集中在四個(gè)層面：智能體應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境、陌生環(huán)境處理、時(shí)間變量應(yīng)對(duì)、多個(gè)信息源同時(shí)處理任務(wù)。
而這些技術(shù)都指向同一個(gè)方向，就是智能體與外界的交互——也許可以理解為AI與這個(gè)世界的翻譯程序吧?
換言之，人類所做的僅僅是給“那個(gè)人”更好的翻譯程序，而非教他中文(當(dāng)然也沒法教)。所以通用智能這種已經(jīng)很玄的東西，依舊與強(qiáng)人工智能保持著清晰的界限。
強(qiáng)AI：能力和意識(shí)或許越走越遠(yuǎn)
讓我們把“中文房間實(shí)驗(yàn)”極限化一點(diǎn)，把整個(gè)房間放在一個(gè)人的大腦里。
假如一個(gè)人記住了所有翻譯程序，看到任何中文他都能調(diào)用回憶，能寫出相應(yīng)的回答，那么他是不是就懂中文了呢?對(duì)于人類來說，可能他自然而然就已經(jīng)理解中文了。但對(duì)機(jī)器來說，即使這個(gè)過程速度再快、反應(yīng)再靈敏，它也依舊沒有理解任何一個(gè)漢字。
確切地說，這個(gè)人(智能體)獲得的是使用中文的能力，但他(它)對(duì)中文沒有意識(shí)。
