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阿尔法元:当机器不再像人类一样思考,我们该何去何从?

杨宸
2017-10-20 11:06
来源:澎湃新闻
思想市场 >
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AlphaGo Zero 3天走完人类千年棋史。

一反常态,近来各种“续篇”的表现出人意料地十分抢眼,尤其是在科技相关领域,这边厢维伦纽瓦执导的续集科幻电影《银翼杀手2049》狂揽不亚于前作的赞誉口碑,正当大陆观众翘首以盼时,那边厢另一“续篇”则不失时机地横空出世,以重磅传奇之姿提前“轰炸”了吃瓜人类的味蕾。于是,一个武侠故事开始在社交网络上流传:从未涉世的白板“少年”,一没捡过《九阳真经》二没偷过《辟邪剑谱》,既未身拜名门正派也不师从魔教邪门,凭一人之力,自娱自乐,左右互搏,仅费数日之功,一朝出击,直接干翻当世第一高手阿尔法狗,从此名满天下,无人不知。然而,这传奇所唤起的不只是一片赞叹,更引发了大家并不陌生却愈发深重的忧虑。因为,这“少年”不是别“人”,正是曾震撼人类的阿尔法狗的“续篇”:由企业“深思”(DeepMind)开发的新一代人工智能阿尔法元(AlphaGo Zero)。

应该说,各大媒体共同构造的这个“武侠传奇”非常准确地抓住了阿尔法元故事的核心——在发表于《自然》杂志上的文章《不靠人类知识精通围棋》(Mastering the game of Go without human knowledge)中,深思团队公布了阿尔法元超越其“前辈”的技术细节:将此前的走子网络(Policy Network)与估值网络(Value Network)合二为一,使用残差网络(Residual Network)架构代替卷积网络(Convolutional Neural Network)架构,省略快速走子(Fast rollout)过程以强化蒙特卡洛树搜索……正如该文标题所言,新的深度神经网络与算法使用带来的最大改变便是阿尔法元不再需要使用人类棋谱与人类围棋知识来进行训练,而是从一个完全空白的神经网络开始,通过自我对弈深度学习,快速精通围棋技法,并且显然地比阿尔法狗更加强大,因为“它不再为人类知识所局限”了。

DeepMind联合创始人兼CEO 、AlphaGo之父戴密斯·哈萨比斯。

当然,鉴于微信和知乎上已然铺天盖地了足够多的讨论,我无意在技术问题上继续深究,而是想讨论,除去市场从业者的欣喜若狂与技术悲观者的单纯恐惧,脱离了人类知识的阿尔法元对于我们而言究竟还意味着什么?如果说从前机器像人类一样思考曾经让我们倍感忧虑,那么,当机器不再像人类一样思考,我们又该何去何从?

造物和它的创造者可以是不同的吗?

在1982年版《银翼杀手》中,导演雷德利·斯科特一开始便为观众呈现了所谓的“沃伊特·坎普夫测试”,该测试由测试者为被测试人描述一系列场景并提出问题,通过以仪器记录这一过程中被测试人的面部微血管、瞳孔、虹膜等的反应来进行。根据菲利普·迪克原著小说中的设定,复制人不具备与人类一样的情感反应,因此,这一测试便能够以直接的生理反应来判定其是否为复制人。很明显,迪克设计的这个测试是图灵测验的科幻升级版——阿兰·图兰曾在《计算机器与智能》中提出这样一个设想:在某测验里,人类测试者向其看不见的两位被测试者提出问题(这两个被测试者一个是人类另一则是电脑),在保证测试者只能根据二者的回答内容来判断的条件下,如果测试人无法指出哪个测试者为机器,那么则可认定该机器具有了“智能”。

图灵测试对后世产生了巨大的影响,其余不论,单就近年来甚嚣尘上的“技术奇点”论来说,其中很大一部分内容便与能通过图灵测试、超越了人类智能的人工智能有关。当然,质疑该测试的也大有人在,其中最著名的要数哲学家约翰·塞尔祭出的“中文屋子”。塞尔假设自己被锁在一间密室里,需要对一个用中文讲述的故事进行简单的是否回答。他虽然不懂中文,但因为房间里有能以中文输入同时输出中文答案的程序,所以他只要按程序走,便可以一直得出正确答案。这一实验,简单来说,就是一个没有复习的考生参加考试,因为照抄旁边的人最后拿了满分。在塞尔看来,我们当然不能说这个考生理解了考试的内容,所以我们也不能说能在“测试”中得出正确答案的电脑理解了它所处理的内容因而具有了“智能”。塞尔这招“中文屋子”虽然剑指图灵测试,但它的直接挑战对象实际上是强人工智能派。这一“流派”将智能视为某种“算法”,只要能运行算法,那么即便是简单的机械都能被视为拥有智能。而经过“中文屋子”的密室洗礼,被强AI派所模糊的处理信息和理解信息之间的鸿沟便被清晰地揭示出来。不过问题在于,强人工智能派很大一部分受惠于控制论,而在控制论的大佬们看来,是否理解信息似乎不那么要紧——罗斯·阿什比,这个曾将自己设计的由四个铝盒组成的“同态调节器”视为接近人类大脑的控制论代表人物就认为,生命不过是一个“黑箱”,我只管输入输出,黑箱里有什么,重要吗?

以阿什比的说法反观,便可发现,无论是图灵测试还是中文屋子都有一个隐含的前提:人工智能就算不跟人类智能相同,也应该与人类智能相似。但是谁规定一定要相同呢?控制论创始人诺伯特·维纳在《上帝与人造人公司》中曾如此追问:“上帝能和它的造物玩一场有意义的游戏吗?任何创造者,即便是有缺陷的创造者,都能和他自己的造物玩一场有意义的游戏吗?”维纳给出的答案是肯定的,造物能超过它的创造者,因而它也能与其来一场意味深长的游戏(维纳由此认识到人类被颠覆的危险)。然而,对维纳的追问还有另一重解读——这个游戏得以展开不是因为造物能够强于创造者,而是因为造物与创造者可以是不同的。

科幻小说给这一思考提供了同样富有意味的叙述。丹·西蒙斯的《海伯利安》里,已经将宇宙网络化的人类与人工智能内核共同治理着整个的星球联盟,而人工智能却在背着人类悄悄地开发着自己的人工智能——终极智能。针对这一情况,叙述者如此说道:“这个终极智能,这个人格的动机是内核远远无法理解的,就好像人类无法理解内核一样。”摆脱了人类知识的阿尔法元,不过以朝向终极智能的姿态再一次回答了维纳的问题:冲破图灵测验和中文屋子的人类,终于到了直面机器经验的时候了。

从零开始:不依赖于人类经验的另类经验

然而,强人工智能并不是就毫无问题。

将生命、智能仅仅视为一种算法,一个毋庸置疑的导向便是,让生命与智能得以彻底脱离身体和物质。这在科幻小说和科幻电影中十分常见,一个人瞬间从地球传送到半人马座α上一个有三颗太阳的星球上,自己的意识不会受到一点损害,这自然是一件极其便利的事情。但这里潜在的危机是,就现实层面来说,任何技术发展都不是一蹴而就的,实际上,它往往总是由顶层往下扩展,并且在扩展的过程中往往会带来不可预料的后果,于是,一方面是科幻作家刘慈欣所担忧的某种绝对不平等的出现,另一方面,则是后人类主义者海勒斯所说的,它不过是将自由人文主义中那一小撮人的特权扩展到了后人类的领域。而就稍微理论的层面看来,它最终不过是打着直面他者经验的名义抹杀了一切经验,无论是人类的,还是机器的。

在深思团队的论文中,他们将脱离了人类知识的阿尔法元神经网络的空白状态称为“白板”(tabula rasa)。这一说法源于洛克的《人类理解论》。在洛克看来,人心就如一张白板一般,“没有一切标记,没有一切观念”,而它们后来的产生全是从“经验”来的。当然,阿尔法元的创造者们并不在乎洛克说过什么,但这个拉丁语的出现却以一种隐喻的方式提示了“经验”的共同在场——人工智能不再追摹人类智能,而人类经验也不再覆盖机器经验。

海勒斯曾以布鲁克斯的例子来区分人工智能(Artificial Intelligence)与人工生命(Artificial Life)。布鲁克斯的大学室友莫拉维克以摹仿人类的中心控制的方式设计过一个机器人,但这个机器人行走起来却问题百出。目睹莫拉维克失败的尝试后,布鲁克斯开发出了自己的昆虫型机器人,这种机器人没有预先对行走步法进行中心设计,只对每条腿进行单独的编程处理,而在这些腿最初磕磕绊绊的行走中,在与环境的具体互动中,它们却能摸索出一种最优的行走方法。海勒斯将前者视为人工智能,而将后者视为人工生命,在她看来,人工智能是要在机器内部建立和人类相似的智能,人类是人工智能的衡量标准;人工生命则不同,它通过“‘生物’自己发现的道路在机器内部发展智能”,人类因为不再是评判标准,反而在创建“人工生命”的过程中重塑了自己的生命形态。当然,在这里引用这个例子并不是将阿尔法元视为一种“人工生命”,而是因为,尽管二者并非同类,但它们都共同揭示了不依赖于人类经验的另类经验的重要性。我们不必一定按照海勒斯所划定的后人类分布式系统的方向前进,但在走向未知明天的道路上,与其狂热期待或盲目忧虑,更务实的毋宁是承认我们已然置身于某种多经验的时代,并通过经验的联结与贯通在这个美好生活需要与仍然不平衡的发展共存的时代里,寻找到一条“从零开始”之路。

1984年,威廉·吉布森在《神经漫游者》中写道:“要召唤一个魔鬼,你必须知道它的名字。”这个魔鬼,便是人工智能。可奇怪的是,吉布森一面将人工智能咒为“魔鬼”,另一方面又把它描述为“无所在,无所不在,我就是一切的总和,是全部的全部”的神一般的存在。我们可以认为,这也正是他将“人性”赋予作为人工智能的“神经漫游者”的原因——这部赛博朋客经典有意无意地揭示了将神、魔、人共同再编码的人机共生状态,在这样的后人类场景中,吉布森所展现的并不是某种期待或恐惧,而是某种与机器经验杂合的生存常态。

于是,我们不妨回到特德·姜的《你一生的故事》。女主角以语言学家的身份学习外星人七肢桶的语言,而在学习的过程中,她也逐渐为这新的语言及其背后的经验所改变。她或许既没变得更好也没变得更坏,但在与七肢桶经验遭遇互动的过程中,她的生活的确完全不同了。

但是,或许七肢桶并不来自地球之外。当机器不再如人类一般思考之时,一切便可能从阿尔法元开始。

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