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人工智能為什么一定要有身體？
發(fā)布時間：2019-07-17 分類：趨勢研究 來源：騰訊研究院 作者：王煥超
人類是一種具備豐沛想象力的生物，無論是對自我還是他者，對過去還是未來，皆是如此。當面對“人工智能”這種新事物時，人類的這一點特性體現(xiàn)得尤為明顯。
早在希臘神話中，諸如“黃金機器人”這樣的智能機器就已經(jīng)出現(xiàn)。傳說火神赫準斯托斯為了招待上帝，通過金屬加工和手工工藝鑄造了24個銅三腳架，它們能夠憑借金色的輪子自我驅(qū)動、四處走動，這便是人工智能最早的雛形。
而在今天，人類對人工智能的想象依舊狂熱。從《終結(jié)者》、《銀翼殺手2049》，到《機械姬》、《戰(zhàn)斗天使阿麗塔》，大量的科幻作品向我們展示了人工智能的未來形態(tài)：它們不僅是超強智能的化身，更是形似人類并且具備自我意識的情感動物。
但也有一種聲音認為，迄今對強人工智能的幻想未免太缺乏想象力：當超級智能已經(jīng)無所不能之時，為何還會受到“肉體”的限制？表面看起來，這樣的質(zhì)疑不無道理，人類對AI形態(tài)的構(gòu)想似乎仍受自身經(jīng)驗和認知水平禁錮——人有軀體，那么未來的人工智能也一定會有軀體。倘若AI能擺脫實體桎梏，以類似于數(shù)據(jù)的形式存在，那么它無疑將更加空靈自由，能力也會更為強悍。
不過，越來越多的證據(jù)表明，“身體”恰恰是人工智能發(fā)展、進化必不可少的關(guān)鍵基礎。隨著認知科學的迅速發(fā)展，“具身認知”理論得到AI科學家重視，并由此促成人工智能研究的具身性轉(zhuǎn)向。這一轉(zhuǎn)向極為重視“身體”對于人工智能的作用，以此為突破技術(shù)發(fā)展瓶頸帶來曙光，并成為邁向強人工智能乃至超人工智能的關(guān)鍵一步。
一、定義“智能”
對于“什么是人工智能”這個問題，人類總喜歡拿自身情況和認知水平去類比、衡量。循著這一思路，似乎只有那些能夠突破人類能力瓶頸——即解決人類都難以攻克的復雜問題、擁有超高速計算能力的才被視為“人工智能”。
實際上，這種主宰了AI研究界數(shù)十年的理念并沒有真正理解“智能”的含義。
這一理念也直接導致人類在弱人工智能領域躊躇過久，而在強人工智能領域長期毫無建樹。在20世紀五六十年代，研究者表現(xiàn)出相當樂觀的情緒，他們認為具備完全智能的機器將在二十年內(nèi)出現(xiàn)。然而，許多個二十年已經(jīng)過去，就現(xiàn)實中人工智能領域的發(fā)展狀況而言，盡管相關(guān)技術(shù)取得巨大進步，但相較于過往的美好愿景仍然差距甚遠，“完全智能”的實現(xiàn)仍遙遙無期。
早期科學家們之所以預測真正的人工智能很快就能出現(xiàn)，其樂觀源于一個事實：彼時的智能程序已經(jīng)能成功解決復雜的代數(shù)問題和證明幾何定理，并且可以像專業(yè)棋手一樣下國際象棋。邏輯似乎很簡單：對于普通人來說，無論是代數(shù)幾何，還是高超棋藝，都是極具挑戰(zhàn)性的任務，所以就被視為“智能”的象征；而諸如識別一張桌子和一束花，或者是用腿自由行走，這些行為屬于“常識”或“本能”的范疇，根本就不需要動用“智能”。以此推論，當機器能夠輕易解決數(shù)學推理等困難問題時，那相對容易的任務自然就更不在話下了。這是古典人工智能主義時期通行的想法，在很長一段時間內(nèi)，人工智能的發(fā)展方向受其統(tǒng)攝，研究者通過攻克一道道技術(shù)難題，來證明AI的“智能”程度正在不斷深化。
但這種想法逐漸被證明是錯誤的。因為時至今日，盡管人工智能已經(jīng)能輕易打敗人類最高明的棋手，圖像識別、邏輯推理等技能更不在話下，但是我們?nèi)匀徊坏貌怀姓J一個事實：現(xiàn)在的人工智能并不是真正的“智能”——它們?nèi)孕枞祟愄峁?shù)據(jù)、設立模型、給定程序和架構(gòu)，并且只在特定領域、特定規(guī)則的限制下才能發(fā)揮作用。在此情形之下，AI所作出的種種行為，實際上并不是自我思考的產(chǎn)物，而是程序機械化運作的結(jié)果，它不會真正進行自我判斷，更別說擁有直覺、感知、意識、情感等人類才有的屬性?？梢哉f，古典人工智能主義錯誤理解了“智能”的本質(zhì)。
其實早在1980年，就有科學家對這一問題進行了闡釋。漢斯·莫拉維克等人發(fā)現(xiàn)，與刻板認知不同，人類所擁有的高階能力（比如推理）只需要非常少的計算能力，相反，一些無意識的技能和直覺卻需要強大的運算能力。莫拉維克指出，“要讓電腦如成人般下棋是相對容易的，但是要讓電腦有一歲小孩般的感知和行動能力卻是相當困難甚至是不可能的”。這一發(fā)現(xiàn)被稱為“莫拉維克悖論”，它揭示羅人工智能所進行的那些看似復雜的“智能任務”，其實與真正的人類智能并無可比性。
“人工智能之父”馬文·閔斯基也認為：對技術(shù)人員來說，最難以復刻的人類技能實際上是那些無意識的技能。某種程度上，在人工智能領域，迄今為止已經(jīng)攻克的邏輯問題反而是最無關(guān)緊要的，因為這些問題很容易通過機器進行解決，但人類的一些簡單行為，實際更難實現(xiàn)。比如，一個幾歲的嬰兒就能輕易辨識人臉、隨意走動、自發(fā)性地哭鬧喊叫，但這些看似簡單的人類智能行為，對AI來說卻遠比登天還要困難。
二、“身體”對人工智能緣何重要？
其實前述討論所圍繞的主線，還是關(guān)于AI智能程度的差別。2017年，密歇根州立大學的Arend Hintze在《理解AI的四種類別》一文中，提出了廣為認可的“人工智能四級分類法”：
1.響應式：AI無法產(chǎn)生記憶，不能利用過去的經(jīng)驗進行決策，它們只為完成特定任務所設計，不能勝任其他任務，這是最基本的AI類型；
2.有限記憶：AI的當前行為能夠參考剛剛發(fā)生的事件，但記憶是瞬時的，無法用于未來決策；
3.心智理論：這是一個心理學術(shù)語，處于此階段的AI能夠根據(jù)他人的行為推導并理解其想法和動機，這一類型的AI能夠歸納出周圍環(huán)境和預知交互的其他表征；
4.自我意識：AI的終極能力。
從程度上看，現(xiàn)階段的人工智能在第一、二階段進展已足夠迅速，勉強能實現(xiàn)第三階段的部分功能，而第四階段還遙遙無期，因為它顯然屬于“人類智能”的范疇。Hintze的四級分類法也遭到了一些批評，原因就在于第三、四階段之間的鴻溝顯然太過巨大。
其實早于Hintze，更為通行的分類方式是“弱人工智能”和“強人工智能”，二者也是在智能程度上有所差別。弱人工智能主要是作為輔助人類的工具，它能在特定領域、特定規(guī)則的限制下進行系統(tǒng)闡述和檢驗工作，但它并不能實現(xiàn)真正意義上的推理與解決問題，因此不具備真正的“智能”，我們現(xiàn)在所能見到的AI，基本都屬于弱人工智能的范疇。相較于此，強人工智能就不僅僅是工具的角色了，它具有知覺和理解能力，甚至擁有自我意識和價值觀體系，在某種意義上，它本身就是一種與人類并存的全新文明。
談及弱人工智能和強人工智能的區(qū)分，必須提到哲學家約翰·塞爾。他通過著名的“中文屋實驗”，發(fā)現(xiàn)計算機程序純粹是按照句法規(guī)則組織起來的，盡管機器可以做到對人類行為的高度模擬，甚至在某些地方可以超越人類，但它卻是沒有理解能力的，不能像人一樣進行認知活動。這一發(fā)現(xiàn)揭示了彼時人工智能的瓶頸。
為此，塞爾引入“意向性”概念，用以解釋人類智能與人工智能的區(qū)別（實際也是強人工智能與弱人工智能的區(qū)別）：“人的一言一行在多數(shù)情況下都是由自我意識引導完成的，積極而主動；而機器所做的每一件事都需要人事先制定好，機械且被動”?！耙庀蛐浴本褪莿澐种鲃优c被動的界限。
根據(jù)塞爾的定義，“意向性”是某種心理狀態(tài)的特征，此種特征使心理狀態(tài)指向或涉及世界中的客體或事物狀態(tài)。換言之，真正的“意向性”產(chǎn)生于與世界的交互，從環(huán)境系統(tǒng)和客觀事物中生成。這種“交互”是人類意向性的基礎，它使人類獲得對世界的理解與感覺意識。
如果機器要實現(xiàn)真正的智能，首要解決的問題就是海量背景知識的學習，其中包括各種常識，也包括世界運作的方式。這些知識是無窮無盡的，并且難易體系化，除非AI能夠?qū)崿F(xiàn)擺脫人類給定數(shù)據(jù)意義上的、真正的“自我學習”，否則永遠無法掌握這些背景知識。
而感覺意識，也緣于與世界的交互。比如“辣”這種感覺，源于吃辣的食物時舌尖上的痛感，紅色辣椒、滿面通紅的視覺，以及極具刺激性的嗅覺等等，它們共同組成了我們對“辣”的認識。它不僅是一種生理性的感受，更源于我們與客觀事物的真實交互，進而將這種綜合性的感知內(nèi)化為腦中的意識，并作為指導所有行動的先驗性標準。
而人類與外部環(huán)境、客觀的交互，都需要由“軀體”這個中介來完成。但AI是沒有“軀體”的，它只能和人類給定的數(shù)據(jù)交互，卻不能從與環(huán)境的互動中獲得“常識”，也就不會形成自我感受和意識。反言之，如果要讓AI具備意識，首先就要賦予它一個可以自己控制的軀體，并像普通個體一樣融入物理世界與人類社會。
三、具身性與強人工智能
讓人工智能擁有一個“身體”，這是具身性人工智能研究路徑的主要觀點。此路徑的生成依托于20世紀五六十年代興起的“認知科學革命”，并直接受其中“具身—生成取向”的影響。這一取向所主張的“具身認知”假設，認為認知過程和思維過程并非是在智能體內(nèi)部發(fā)生的，而是發(fā)生在智能體與環(huán)境的自適應交互之中。
AI科學家吸取“具身-生成取向”的理論核心，形成了人工智能研究的“行為學派”，關(guān)注智能體與環(huán)境的互動。早在數(shù)年前，行動學派的堅定支持者羅德尼·布魯克斯就提倡制造一種沒有辨識能力，只有感知和行動能力的機器。他將這個機器稱為“新人工智能”，是完全跳脫傳統(tǒng)定義的人工智能。
布魯克斯認為，為了使機器人獲得真正的智能，必須實現(xiàn)它的“軀體化”。借助于這具軀體，它能夠自主移動、生存、同這個世界交互，進而感知、思考、生成意識。在布魯克斯看來，這個世界就是描述它自身最好的模型，它包含所有研究所需的細節(jié)，而理解它的訣竅就在于親身接觸、親身感知。
布魯克斯的做法體現(xiàn)了具身認知論的思想核心，即從基礎開始模擬人類，進而使機器獲得媲美“人類智能”的自主思維能力——通過“自下而上”的路徑，構(gòu)造出真正的人工智能。要知道，日常生活世界遠要比科學世界龐大、復雜得多，其蘊含的數(shù)據(jù)資源和知識資源，縱使有再多數(shù)據(jù)庫也無法完全覆蓋。古典人工智能主義在忽略“軀體”要素的同時，實際上也忽略了外部世界諸多豐富的細節(jié)，以此為主導制造的大多數(shù)計算機程序，除了編程者的控制指令，并沒有與這個世界真正建立起聯(lián)系。
人工智能的具身性轉(zhuǎn)向，要求AI具有物質(zhì)意義上的感覺器官，藉此外部世界提取信號；與這些感覺器官相連的是分層存儲系統(tǒng)，它們與人類大腦皮層工作原理類似，能夠存儲從外部交互中獲得的信號。通過反復訓練，AI就能夠通過感官系統(tǒng)和記憶系統(tǒng)構(gòu)建起它自身關(guān)于世界的模型，進而能夠依據(jù)過去的經(jīng)歷進行類推，并對未來事件做出預測，為新問題提供解決方案。這條路徑，正是完美地模擬了人類意識的生成方法。此時的人工智能，如果按照Hintze的四級分類法來衡量，就已經(jīng)突破了第三階段并向擁有自我意識的第四階段邁進。
這條路徑的發(fā)展比想象中要快得多，以羅德尼·布魯克斯為例，他在20世紀90年代就已經(jīng)設計出實體化的“火星機器人”。而科技公司W(wǎng)illow Garage開發(fā)的Personal Robot 2機器人也是具身性人工智能的重要標志，它擁有兩條手臂、可開合的夾爪，頭部、胸部、肘部上安裝有高分辨率攝像頭、激光測距儀、慣性測量單元、觸覺傳感器等，PR2能夠借助這些設備直接感受物理世界信號，由于采取了模糊決策控制，因此PR2不需要編程就能學習新事物。前段時間，引起諸多討論的“機器血液”也是其中一環(huán)，它由康奈爾大學等機構(gòu)研發(fā)，本質(zhì)上是供機器人使用的液體電池，但它既有能量存儲，又有動力傳導的功能，除供電之外，還能夠以液壓的形式控制機器人運動姿態(tài)。
PR2機器人
四、結(jié)語：奇點的迷思
美國未來學家雷蒙德·庫茲韋爾曾經(jīng)提出“奇點”理論（the Singularity）。該理論預言，在2045年，強人工智能會出現(xiàn)，并具有幼兒智力水平，這就是“奇點”時代。而在這個節(jié)點來臨后的一個小時，人工智能就能立刻推導出愛因斯坦的相對論以及其他作為人類認知基礎的各種理論；一個半小時后，這個強人工智能將進化為超級人工智能，智能瞬間達到普通人類的17萬倍。
我們能夠大體理解，為何人們在強人工智能這個方向遲遲不能推進，一方面確實是現(xiàn)實需要不足且技術(shù)手段受限，而另一方面，以“奇點”理論為代表的諸多預言以及各種科幻電影的負面呈現(xiàn)，它們所預示的技術(shù)脫離人類控制、AI對人類的替代，使恐懼心理、憂慮心理始終環(huán)繞在人工智能的發(fā)展過程中。
但實際上，以當前人工智能發(fā)展的水平來看，這種擔心其實很不必要，真正邁向“強人工智能”還有諸多技術(shù)難題需要攻克，在短時間內(nèi)幾無可能。與其被無謂的憂慮束縛手腳，不如謹慎克制地推進技術(shù)發(fā)展，豐富人工智能的應用場景，讓它能夠更好服務于人類，這或許才是正確的態(tài)度。
