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制造拥有自我觉知的机器人,会让我们更理解意识?

007导航 2019-08-22 14 浏览 0 评论

雷士照明“卖身”局中局

坐拥港股和A股两家上市公司的五年后,雷士照明中国区业务成为了王冬雷唯一盈利资产。在交易完成后,雷士照明将对全体股东进行高额派息,由于持有上市公司大量股权,*ST德豪将获得“救命”收益;而在未来1至4年,雷士照明打包后的中国区业务则会努力在A股上市,KKR将借此退出。在雷士照明出售的消息公布后,过去一年股价腰斩的ST德豪两个交易日涨幅10%。2012年突如其来的股权争夺战,成为雷士照明命运转折点。

本文来自微信公众号:神经现实(ID:neureality),作者:PAVLUS,翻译:Veina Choi,校对:邮狸,编辑:酸酸,题图来自:Photo by Phillip Glickman on Unsplash


造一个具有自我觉知的机器人,就能探究意识这个难解的谜题吗?面对意识这个著名难题,哥伦比亚大学创意机器实验室的霍德·立普森(Hod Lipson)教授决定从最基础的方面着手:制作一个具有自我觉知的机器,以此探究人类的思考模式。


“我期待在有生之年遇见外星人,” 哥伦比亚大学创意机器实验室的机器人专家霍德·立普森教授说,“我期待遇见人类之外的某种智慧存在。”但相比坐等梦想成真,他更愿意亲手去打造,比如具有自我觉知的机器。


要想如其所愿,霍德·立普森教授需要公开地阐述“意识”(consciousness)这一尚未有定论,并且常常被同行视为研究禁忌的概念。他说:“在过去我们通常将意识视为机器人和人工智能研究中的大忌,因为我们被禁止触碰有关意识的话题,它太深奥,没人知道它的确切含义,况且我们如此谨慎严肃,不会轻易去挑战它。但在我看来,意识,同人类的起源、宇宙的起源一样,都是未解的难题。什么是感知力?什么是创造力?什么是情感?我们一边希望弄清楚意识之于人类的意义,一边也在思考如何人为地创造意识,我想现在是时候该直面这些问题了。”


制造拥有自我觉知的机器人,会让我们更理解意识? 嗅探资讯 第1张

拍摄于哥伦比亚大学创意机器实验室,霍德·立普森(Hod Lipson)教授正手持阿拉克那(Aracna)机器人,该机器人用于测试关于运动能力的新创想。Hatnim Lee 为《Quanta》杂志创作


根据利普森的观点,感知力或自我觉知(self-awareness)的基本组成元素之一是“自我模拟”(self-simulation):即建立自己的身体及其在物理空间中运动模式的内在表征,然后使用该模型来指导行为。早在2006年,他就开始研究人工自模拟,他设计了一个海星形状的机器人,利用演化算法(以及一些预置的物理参数)让该机器人自学如何在桌面上缓行。但2012年现代人工智能技术兴起(包括卷积神经网络和深度学习),“引领了整个研究领域的新风向”,利普森说。


在2019年初,利普森的实验室开发了一台机器人手臂,它利用深度学习,完全从零开始生成自身的内部自我模型——利普森形容这个过程“就像咿呀学语的婴儿观察着自己的手”。这个机器人的自我模型可以让它准确地执行两项不同的任务——捡起小球并把它们放进杯子里,以及用记号笔写字,机器人执行这两种任务都无需专门的训练。此外,当研究人员添加一个损坏部件,以此来模拟机器人身体受到的损伤时,机器人能够检测到这种变化,并相应地更新自我模型,同时恢复执行任务。


虽然它与能够深层思考的机器人相差甚远,但利普森认为,这仅仅是程度上的差异。“当你同别人谈及机器人的自我觉知时,人们往往会以为某一天机器人将突然觉醒,机器人会说:‘你好,为什么我在这里?’但其实自我觉知不是一个非黑即白的概念,它是从一些非常细微的事情开始的,比如‘我的手会往哪里移动?’,实质上这是相同的问题,只是时间跨度更短。”他说。


下面是《Quanta》杂志和利普森的访谈,关于如何定义机器人的自我觉知,其重要性和展望。为简明起见,该访谈经过编辑删减。‌


你对意识的本质这个重大问题很有兴趣——但为什么要通过机器人来研究它呢?为什么你没有选择成为一名哲学家或神经科学家?


机器人研究最吸引我的地方在于,你必须把你的理解转化成一种算法或是一种机制。你不能拐弯抹角,你不能讲空话,你不能使用诸如“现实的画布”此类理解因人而异的话语,因为太过模糊的语言,无法转换为机器语言。由此,机器人研究会迫使你变得实在而具体。


我想要实现我的设想,不想只是说说而已。虽无意冒犯,但恕我直言,哲学家们千百年以来并没有在这方面做出过多少实质性贡献。这不是因为他们缺少兴趣,或是缺乏贤才,而是因为对于哲学家来说,自上而下地尝试此类研究的确存在困难。神经科学家们已经掌握一种更加定量的研究方法,不过我认为,他们的研究将依然受限于自上而下的进路。


制造拥有自我觉知的机器人,会让我们更理解意识? 嗅探资讯 第2张

霍德·立普森教授,照片由哈尼姆·李(Hatnim Lee)拍摄于哥伦比亚大学立普森教授办公室。


如果你想要理解意识,为什么要从最复杂的意识,即人类的意识开始呢?这就像是在上坡路起步一样,是最困难起步方式。我们想试着从更简单,或许更易理解的系统入手。我们要做的是:观察一些非常细微的东西,比如一台有四个自由度的机器人,并尝试让这台机器进行自我模拟。


自我模拟和自我觉知是一回事吗?


一个可以自我模拟的系统在某种程度上是具有自我觉知的。基本的假设是:它能模拟自身的程度(模拟的逼真度),模拟自身的时间跨度长短,所有这些不同因素都会影响其自我觉知的程度。


所以你是把自我觉知这个概念简化成一个更为技术性的定义,即自我模拟,一种在空间中构建自身虚拟模型的能力。


是的,我们采用了一个不同但非常具体的定义。自我模拟这个概念,是可数学化,可测量的,你可以量化它,可以计算误差大小。哲学家们可能会说:“这不是我们所理解的自我觉知。”然后他们的讨论通常会变得含糊不清。你可以说我们的定义不是真正的自我觉知,但是我们有一些非常基础的,很容易量化的东西,即一个基准。这个基准是传统手工编码的自我模型,是工程师赋予机器人的。通过我们的机器人,我们试图研究人工智能算法是否可以通过学习,产生媲美传统手工编码的模型或者更好的自我模型。


制造拥有自我觉知的机器人,会让我们更理解意识? 嗅探资讯 第3张


制造拥有自我觉知的机器人,会让我们更理解意识? 嗅探资讯 第4张

单粒子机器人(上图)只能伸展和收缩,但它们可以作为一个团队一起移动,完成任务。用于研究自我复制的机器人(下图)可变形为多种形状。Hatnim Lee 为《Quanta》杂志创作


为什么要研究实体机器人?而不是去研究无实体系统中的自我觉知?


我们在寻找一个能模拟其自身的封闭系统;要做到这一点,它需要有输入和输出,但也必须有一个边界,一个放置“自我”的地方,而机器人正是具备这些要素且非常自然的存在。它能运动,有感觉,也有边界,所以它可以置身于事件中,并且有事物可模拟。其次,我是个机器人专家,机器人自然是我的第一选择。


机器人是完全从零开始创建自我模型的吗?


从一无所有开始,看看能走多远,这是我们的一个基本理念。在我前面提到的海星形状机器人的案例中,我们没有足够的计算能力,只能告诉它,“你不知道你是什么,你不知道你在哪里,但我会告诉你F=ma之类已知是正确的物理定律,余下就交给你自己啦。”


人工智能如何在这个领域发挥作用呢?


出于某些原因,我们很乐意通过人工智能让机器人了解外部世界,但涉及到机器人自身时,出于某些特殊的理由,我们坚持手工编码模型。所以我们的工作实际上是相当琐碎的。我们说过,“让我们利用人类创造的所有基础设施来帮助机器人了解世界,随后将其学习外在世界的机制向内迁移,使其了解自身”。一言蔽之,这就是我们所做的一切。


机器人进行了1000次随机运动,为深度学习算法采集数据,创建自我模拟。这就是你所说的像人类婴儿牙牙学语一样的过程吗?


正是如此。机器人挥动手臂,类似于在观察它的指尖在哪里。你可以想象一下,移动你的肌肉然后看着你的指尖,这就是你在这个过程中的输入和输出。机器人像婴儿一样反复学习了30多个小时,一旦完成了所有的数据收集,我们工作就结束了。自此,自我模型的学习建立过程就纯粹是计算上的挑战了。


之后,我们所能做的就是通过添加受损部件来反复破坏机器人,我们观察到了被破坏的机器人是如何从初始模型开始,并如何对模型进行修正。第二次学习时,它已不必从头开始,虽然仍有一个婴儿式学习过程,但比最初需要的时间要少得多——只有最初时间的10%。


另外,在它再次开始婴儿式学习之前,它需要知道出了什么差错。这绝对是非常强大的能力,它是怎么知道的?在你建立的自我模型中,某些地方出了问题,你马上就会知道,因为只要你睁开眼睛,就会发现你的手不在它应该在的地方。比如你想要的点本来在4厘米之内,但它突然离你16厘米远了,你马上就会得到反馈。所以机器人会立刻知道出了什么差错,并将在一小段时间内计算出该如何补偿,但我认为,即使只知道出了差错,这也是非常重要的。


制造拥有自我觉知的机器人,会让我们更理解意识? 嗅探资讯 第5张

这些画是由一台退役的工厂机器人创作的,人们训练该机器人使用人工智能来画画。Hatnim Lee 为《Quanta》杂志创作


人类大脑有一部分功能像一张身体的内在图谱,这个自我模型是否类同于此?


我觉得就是如此。此外,这也是为什么它如此纯粹和简单。我们能将其实现是因为,我们的机器人只有一个四自由度的手臂,但如果它是一个拥有800个自由度的类人机器人,对于我们今天的人工智能来说,就过于复杂了。


如果这真的是一种自我觉知的形式,机器人为什么要具备这种能力?有什么积极意义吗?


这能使机器人更具适应性(more resilient)。你可以像我们一样,手动构建机器人的自我模型,但那将非常费力且低效。其积极作用将不仅限于适应螺丝错位这样的简单差错,当现实世界中的机器人变形或损坏时,比如轮子掉下来或引擎失速,模型就会突然出错。再说到无人驾驶汽车,尤其是我们把生活保障托付给了自动机器人时,这就变成了很严肃的事情,这些机器人必须能够及时发现问题并且能够可靠地解决问题。


另一个原因是灵活性(flexibility)。假设这个机器人正在执行一项任务,它在执行任务时,会不断地更新自己的自我模型。现在,如果它需要执行一项新任务——比如它需要把一个螺丝放在不同的地方,或者它需要把螺丝拔出来而不是钉进去——它可以使用相同的自我模型来学习和计划如何去执行这项新任务。从外部看,这就像我们所说的“零样本学习”(zero-shot learning),这似乎是人类的做事方式。你可以盯着一棵从未爬过的树,然后走过去,并爬上这棵树。当机器人可以自我建模时,它可以像我们那样自我学习:其实它已经在自己的内部模拟中训练了几个小时,你只是看见它执行了一项任务,然后在那里“歇息”了一小会儿,突然它就可以在不用进行尝试的情况下执行一项新的任务。


能够自我模拟自己身体的机器人,和拥有内部“思想”(更近似于“自我觉知”的通俗意义)的机器人之间,有什么联系?


我们正在着手其他的自我建模项目,不是关于实体,而是关于认知过程。我们正在这两个研究方向上迈出第一步。至于这类机器人最终能否达到人类的认知水平,甚至超越人类,目前还很难说。


所以你认为这两条路——自我模拟身体,和自我模拟心智——最终会相互融合?


正是如此。我认为这都是一回事。不过那还是我们的假设,让我们拭目以待,看看我们能把我们的研究推进到什么地步。


本文来自微信公众号:神经现实(ID:neureality),作者:PAVLUS,翻译:Veina Choi,校对:邮狸,编辑:酸酸

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