增强版图灵测试

时间:2023-11-21 08:49:03

托马索·波吉奥(Tomaso Poggio):MIT大脑与认知科学系尤金·麦克德莫特(Eugene McDermott)讲席教授,MIT大脑、心智与机器研究中心主任

增强版图灵测试

最近几个月,围绕人工智能,尤其是通用人工智能的风险的争论明显增多了。某些人,包括物理学家霍金,认为人工智能是人类面对的最大生存威胁。而一些科幻电影,例如《她》《超验骇客》等也增强了这一观点。人工智能领域的专家,包括罗德尼·布鲁克斯(Rodney Brooks)和奥伦·埃齐奥尼(Oren Etzioni),对此发表的深刻评论也没能平息这场争论。

我认为,如何看待以及如何制造智能机器,这两方面的研究都是有益于社会的。我呼吁开展一门跨学科的研究,其内容应涵盖认知科学、神经科学、计算机科学以及人工智能,因为理解智能以及在机器上复制智能,与理解大脑和心智如何进行智能计算,密不可分。

最近,在工业技术、数学以及神经科学领域所取得进步的融合,创造了一次新的跨领域协同效应的机会。正如在这场人工智能的争论中所揭示的,理解智能在过去只是一个美好的愿望,而现在是时候把它变成现实了。当下我们正在开启一个新的领域:智能科学与智能工程学的结合,将最终取得本质上的进步,为科学、技术以及社会带来巨大的价值。我们要推动这项研究,而不是拖它的后腿。

智能是什么、大脑如何产生智能、如何在机器上复制它,这项关于智能的研究,与宇宙的起源、时空的本质,三者并列为科技界最重要的问题。智能问题或许是三者中最重要的,因为它有巨大的放大效应:几乎在智能领域所取得的任何进步,比如让我们变得更聪明或者发明增强人类智能的机器,都会促成科技领域其他问题的巨大进展。

智能科学的研究终将变革人类教育和学习的方式。识别文化如何影响思考的智能系统,有助于我们化解社会冲突。科学家和工程师的工作应该被放大,这样更有助于解决世界上最紧迫的技术问题。对精神健康更深层次的理解,有助于我们找到更好的治疗方式。总之,对智能的研究有助于我们理解人类的心智和大脑,创造更加智能的机器,更有效地完善集体决策机制。这些进步对于我们未来的教育、健康以及社会的安全都非常关键。因此,我再次声明,是时候大力推动智能的研究了,而绝不是去阻碍它的发展。

我们常常会受一些沿用已久的含义宽泛、未被精确定义的词语的误导。到目前为止,还没有人能够对“通用人工智能”和“思考”给出一个精准的、可验证的定义。我所知道的唯一一个可以被实际应用定义是艾伦·图灵提出的,尽管这个定义有局限性。在他的测试中,他对一种特殊形式的智能——人类智能,提供了一个可操作性定义。

接下来让我们考虑一下图灵测试所定义的人类智能。现在我们已经逐渐清楚,人类智能包括多个方面。例如,在图灵测试中,就有视觉智能这一项:对于一幅图像或一个场景,涉及的题目有“这是什么东西”“这是谁”“他在做什么”“这个女孩是如何看待那个男孩的”,等等。从认知神经科学的最新研究成果中,我们发现要回答这些问题需要不同的能力,这些能力是相互独立的,分别对应大脑中的不同模组。关于物体识别和人脸识别这些看似相似的问题,比如回答“这是哪里”“这是谁”,往往对应不同的视觉皮层。由此而论,“智能”一词显得太笼统了,就像“生命”一词在20世纪上半叶所遭遇的情况一样,当时的大众科学期刊很喜欢写关于“生命的问题”这种类型的文章。那种笔调就好像生命只有一个单一的基础,只要找到它就能揭开生命的全部秘密一样。

现在再提到“生命的问题”显得有点儿可笑,因为生物学所要面对的重要问题远远不只一个。“智能”这个词也包含了多个方面,每一个都值得一项诺贝尔奖。这与马文·明斯基对思维问题的观点产生了关联,他的口号“心智社会”道出了他的观点。同样,真正的图灵测试包括了一组广泛的问题,用来测试人类思维的各主要方面。基于此,我和同事们围绕一组开放性的增强版图灵测试的问题开发了一套系统框架,用来衡量在该领域的科学进展。这些问题着重于智能各方面的能力在机器上复制的可能性及其特点,这些能力包括物体的识别、人脸识别、情绪测量、情商、语言能力等。增强版图灵测试强调,一套定量模型必须与人类的行为和生理机能(人的心智和大脑)相匹配。于是这些需求便远远超出了最初的图灵测试;全部科学领域都需要在了解智能方面取得进展,并发展与智能相关的技术。

我们应该害怕会思考的机器吗?

由于智能是对不相关问题的一整套解决方案,所以我们没有理由害怕超级人工智能机器的突然出现,尽管求稳总是更好一些。当然,为了解决各种不同的智能问题,正在出现和即将在未来出现的众多技术中的每一种,都可能会十分强大。因此,像大多数技术一样,使用或误用它们都会有潜在的危险。

因此,作为科学领域其他部分的事项,适当的安全措施和道德准则应该到位。同时我们很可能需要进行持续的监测(最好由第三方的国际组织进行),监测由不断涌现的智能技术的结合所导致的超线性风险。总之,我不仅不害怕会思考的机器,还认为它们的诞生和进化是人类思想史上最令人激动、最有趣、最积极的事件之一。