什么是意識？如何產生意識？
這個困擾了人類幾千年的問題，此前似乎只屬于哲學家和詩人的討論范疇，但在今天已經越來越成為人工智能創業者們必須面對的問題。
【資料圖】
從谷歌程序員驚呼AI覺醒，到輿論對人工智能繪畫的熱議——這個2022年的年末，一場關于AI的全民大討論再度開啟，機器意識的“奇點”似乎又一次在向我們招手。
本期險峰聊聊，我們請到了心識宇宙的創始人陶芳波博士，大家一起聊聊機器意識，聊聊AI的現狀和未來。
01 什么是意識？如何產生？
被譽為“最硬核AI題材科幻作品”的《西部世界》，給出了這樣一種猜想。
劇中，土豪們建立了一座類似元宇宙的主題樂園，同時創造了一群AI仿生人作為NPC接待員，游客們每天從外面的世界來園區，在仿生人的陪伴下完成各種劇情路線的沉浸式體驗，以滿足人類最底層的欲望和感官刺激。
然而，既然樂園的最大樂趣在于游客可以“為所欲為”，自然也就沒人會遵守原定的故事線，但AI的程序是已經設定好的，面對游客越來越多超出預設的“隨機行為”，大量bug也隨之出現。
最終，一位名叫德洛麗絲的AI接待員成功“覺醒”，產生了自主意識，后續的劇情也由此展開。
整個《西部世界》的故事構架，都源于一個著名心理學概念——二分心智(Bicameralism)。
簡單來說，它假設人的大腦分為AB兩個部分：一半大腦的A部分儲藏的記憶和經驗，另一半B則主管行為。
直覺上，我們會認為「意識」先于A側腦區產生，然后下達指令驅動B側大腦做出動作。
然而在「二分心智」理論看來，事實卻并非如此。
舉個例子，一些癲癇病人在切除了連接左右腦的部分組織后， 病情雖會緩解， 但也會出現一些奇怪的癥狀。
比如，當接受到一個「微笑」指令的時候，病人會按照醫生的要求微笑，但當問起他為什么微笑，病人卻會給出一些其他的理由，比如“我覺得醫生的眼鏡很好笑”，或者“我今天很高興”之類。
換言之，他并不會認為自己是被要求微笑才微笑——這說明人腦其實是在身體做出某個動作之后，才會“編出”一個故事對自身行為合理化。因此，意識的產生不僅先于行為，也同樣先于邏輯與思考。
究其原因，人類大腦進化其實是一個不斷疊加的過程。
最先形成的是腦干（爬蟲腦），負責心跳呼吸這些最原始的生理活動；其次進化出的是小腦（舊腦），也叫邊緣系統，包括海馬回、杏仁核、丘腦等；最后產生的才是處理邏輯、語言與記憶的大腦皮質（即新腦或認知腦）。
因此，二分心智其實是一個極簡版的腦模型，大腦皮層之于邊緣系統，就像是樂園管理者之于AI接待員，前者下達指令，而后者遵循指令（盡管如而前文所述，這種“控制”關系其實并不存在）。按照劇中的假設，既然意識先于大腦皮質產生，當兩者間的鏈接被切斷（即“二分心智崩潰”），“覺醒”也便由此誕生。
當然，二分心智和黑暗森林一樣，都只是基于一定科學原理的科幻假設，現實世界要更復雜得多，比如意識產生并不只來自于邊緣系統，但這個簡化版的理論已經足夠直觀的說明：過去那些我們制造出來的AI，無論訓練得多么完美，都一定不會誕生自主意識。
02 全腦模擬：機器意識誕生的一種可能
在2017年之前，所有AI模型本質上都在做一件事，就是模仿大腦皮質中的神經回路。
比如人臉識別，它的前半段是卷積神經網絡，主要是用類似視覺神經的方式處理一些光信號，后半段則是一個類似新皮層的判斷器，尋找與之匹配的物體。
這個過程非常像人眼接收到光線后，再通過大腦皮質進行判斷。
但是，無論是模擬「認知腦區」的機器視覺，亦或是模擬「語言腦區」的語言語義識別，都還只是停留在對「大腦皮質」層面上的模擬——而我們已經知道，意識（或者說智能）并不單獨來自于那里。
三年前我從美國回來，在阿里巴巴創立神經符號實驗室，就是受到Bengio啟發，想挖掘一下機器智能究竟可以提升到什么維度。當時我研究了很多腦科學、AI、甚至宗教方面的書籍和論文，慢慢認識到意識之所以復雜，因為它不僅是一個技術工具，而是一個由大量不同層面的信息結構組合在一起，進化了億萬年后才誕生的「結果」。
當系統足夠復雜時，就會在宏觀上呈現出一些微觀上無法表達的現象——比如人腦中其實是找不到一個專門負責產生「意識」的區域。那么「我」是怎么產生的？這是一個來自生物潛意識里的概念，每個人每天會圍繞「我」產生很多「念頭」（宗教里也叫做動念）。
認知科學里有個詞叫Global Workspace（全局工作站），認為全局工作站里有很多thought（即念頭）不斷產生和流動。比如你跟別人聊天，腦海中一下會產生5個念頭，而你在思考后會從中選擇一個表達出來。
這些「念頭」控制著大腦內部不同的低維意識，盡管我們尚不知道它來自何處，但「我」會調動大腦皮質里感知、認知、視覺、語言等不同腦區來為它服務。
腦區本身只是信息成分，如果沒有「念頭」和思維機制，也無法像人一樣思考。
總之，人腦的整體性，比單一的大腦皮質要復雜得多，只依靠模擬大腦皮層部分區域的單一神經網絡模型，無論做得多大都無法呈現真正的人類意識。
而要想最終創造出數字生命，就必須從全腦的角度去模擬它。
這個結論在2019年還很不被技術派認可，那時主流觀點認為人工智能只靠深度學習已經足夠了——站在行業發展的角度看也很正常，因為深度學習自己也曾經歷過類似的過程。
早在1970年代，行業內占統治地位還是「專家系統」學派，也叫做符號主義，符號主義認為人類是通過概念和符號理解世界，而不是靠視覺信號，那不如就做一個超級大的概念圖，一層層的分下去，AI需要什么判斷信息就去圖譜里找。
神經網絡學派在當時還被符號主義視為“異類”，拿經費、發論文都很困難，直到2012年AlexNet在ImageNet大賽上奪冠，證明了神經網絡算法的巨大潛力，深度學習才真正翻身成為正統。
這也是人工智能發展的規律之一：邊緣理論總是要不斷挑戰并打破主流。
令人欣慰的是，隨著今天神經網絡的潛力挖掘越來越困難，大家的認識也慢慢發生一些變化，一個標志性事件是Facebook AI research創始人、圖靈獎獲得者Yann LeCun，在今年6月寫了一篇70頁的技術文章，認為只有創造出一臺完整的數字大腦，AI才能具有真正的人類意識——很高興看到越來越多行業內的頂尖專家開始持有相同觀點。
03 大模型：機器意識的基座
2022年AI概念的再度火爆，很大程度上有賴于一批現象級AI內容生成工具的誕生，比如Stable Diffusion，MidJourney，Stability.ai 等等。
它們可以在30秒內生產出一張真假難辨的1080p照片級圖像，亦或是一幅極高審美水準的繪畫作品，Diffussion Model的表現大大超過了之前的GAN和VAE，效果好得令人驚嘆。
（圖：一幅著名的數字油畫，由MidJourney的AI生成，在今年引發了巨大爭議）
剛才提到，2017年是AI發展的一個重要節點，那一年Google Brain發表了一篇名為《Attention Is All You Need》的論文，首次提出了自然語言處理模型 Transformer（轉換器模型），解決了AI的序列轉換問題，可以將數據從一維字符（比如文字）轉換為二維數組（比如圖像）。
在2017年之前，研究機器視覺和語言語義的實質上是兩撥人，彼此之間也沒什么可聊的，但在Transformers誕生后，任何可以被序列化的信號都能夠找到對應的輸入或輸出。
而我們知道，文字、圖片、聲音、蛋白質、氨基酸，包括DNA，本質上都是一段段的序列參數——這樣一來，等于所有的AI算法就可以被Transformers統一起來了。
后來OpenAI在此基礎上造出了大名鼎鼎的GPT-3，也由此將AI帶入了「大模型」時代。
區別于以往單一功能的AI，大模型（即通用模型）是一套通用解決方案——它既可以畫畫，也可以寫作，還可以敲代碼，只需要給AI提供一定數量的特定數據進行訓練，就可以得到一個質量極高的輸出結果。
這其實也更符合我們對于「智能」的認知，事實上不僅僅是人類，大多數動物的智能也非常通用，遠遠超過目前的任何機器或AI。
那么大模型是如何實現通用智能的呢？它其實是把海量信息壓縮成序列參數，在壓縮過程中完成對信息結構的理解，也就是我們常說的「抽象」。
這就很像人腦認識世界的過程，比如一個小孩生下來，如果沒有老師教，他首先能要做的就是觀察周圍，從這個世界獲得信號，我們說學習的本質就是壓縮和抽象信號，然后把這些信號轉化成神經元可以承載的信息。
本質上，大模型就是把AI已經壓縮、抽象好的信息，通過文字或圖像的方式展現出來。
然而我想說的是，盡管大模型已經足夠驚艷，但它依然無法誕生出機器意識。
因為這個壓縮+抽象的過程，本質還是在模擬大腦皮層的運作，但腦皮層并不只是人類所獨有，狗、大象、鯨魚都有，結構也都差不多，所以這些動物也能很好地理解周圍環境，但它們卻無法具備人類一樣的意識。
一個簡單例子是，大模型不具備長期記憶力，比如你和LaMDA說了一件今天發生的趣事，它會給你一個反饋，但等你第二天再提起時，它是記不住的。
而記憶是什么？是「我」對于「你」的認知，我和你之間的每次對話，都是在延展我對你的了解、加深我們之間的關系。
比如兩個老友重逢，一見面她可能會說你最近又瘦了，你可能會問她和上次提到的新男友相處得如何，而這些大模型都是沒有的。
大模型會“理解”上下文，但這種“理解”更像是一種基于算法的預測，它不會理解與正在對話的「你」到底是什么樣的人，更不要說像人一樣以「我」來驅動思維系統。
最近深度學習的創始人Yoshua Bengio和Yann LeCun也都表達了類似的觀點，認為大家可能對大模型的期待過高了，單純通過堆疊數據達到人類的智能水平是不切實際的。
不過在我看來，大模型依然是AI發展史上非常重要的一環，它是構成機器意識的底座和基石。今天谷歌、微軟都把自己的大模型作為對外服務的產品，只需要花錢購買即可，此外也有很多開源免費的大模型產品。
這些都是屬于創業公司的機會，相當于省去了幾千萬美金+幾個月訓練成本，各行業的創業者都可以把大模型作為底座，推廣到不同的垂類場景中，由此產生出大量新的創新價值。
這也是我們正在做的事情——在大模型之上 top down 構建出一個數字大腦，它分為不同的腦區，有常識系統、感知系統，記憶系統等等；我們最核心的技術就是讓這些腦區之間實現動態串聯，把一個個「念頭」分發到不同的腦區，讓AI虛擬人可以產生一定的自主性。
04 AI距離自主意識還有多遠？
以自動駕駛作類比的話，機器意識目前大概位于L1和L2之間，其中有一些可能已經達到L2水平了。
但要C端用戶真正感覺AI像一個「數字生命」，可能需要達L3或L4的水平，就是要能像人一樣實現「自然的交互」，它具體包含幾個部分：
第一，是要有「開放域」的對話能力。
比如你和一個智能音箱聊天，遇到回答不上來的問題，它會說我不聽懂，于是對話就終止了，但我們知道人和人交流不是這樣的——只有開放域的交互才會讓人覺得自然，而不是只能在特定場景下對話。
第二，是對于語義背后動機的真實理解。
比如說你對AI說，“我好想畫一幅畫”——這時你是想讓AI幫你畫一幅畫？還是你自己想畫，需要AI建議你畫什么？還是僅僅想表達一種情緒？
這些對動機的精確解讀，非常依賴AI對用戶個人的了解，而這一切又非常依賴于AI是否能夠記住用戶之前說了什么，以及基于這些記憶產生新的認知和判斷。
第三是「主體性」，就是說AI要能夠主動去撩你。
現在的AI都是對話的應答方，你問它才回答，真正的AI應該是你回到家，對它說播放音樂，它說好的，但我聽出你的聲音很累，今天你過的怎么樣？
其實很多時候，我們都不是想要主動發起某個話題，而只是想在聊天中獲得一些情緒價值。
這種一切的發起都是AI內心世界的反應，是內源型的AI最大的不同。外源AI可以成為一個很好的服務者或者說工具，但只有內源AI才能陪伴獨立的個體生命。
第四，是可以「動態進化」。
大模型本質是一個通用信息提取器，面對同一個輸入，輸出就不會變化，但人的觀念是會改變的，所以我們會在不同腦區設計一套思維機制是影響虛擬人行為。
比如你可以一直給它灌輸，哪些行為對的，面對某個問題應該怎么去思考，就像影響身邊的朋友一樣，AI也會慢慢被改變，變成不同類型的人格。
上述這些功能，未來都可以通過對全腦的模擬慢慢實現。
其實回顧整個AI的進化主線也非常清晰簡單，就是在不同層面和不同尺度模擬人腦。
最開始我們研究如何模擬神經元，然后是從神經元到神經回路（比如卷積網絡），慢慢有了大模型，開始模擬整個腦皮層，下一步就是模擬整個大腦的結構——從微觀、中觀到宏觀，現在人類的AI技術就處于第三階段向第四階段邁進的過程中。
未來的某一天，人類很可能會像造物主一樣，創造出和我們一樣智慧水平的數字生命，這將從社會層面重塑人類文明底座；那時可能90%的智慧體都不再是人類而是AI，整個社會結構也會隨之改變，人類文明也會進入一個全新的階段。
作為一線從業者，我們對于技術變革速度的感受會更直觀一些：不出意外的話，那一天會比大多數人想象的更快到來。
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