为AI注入一缕意识：构建更智能、更强大的神经网络( 二 )

有关人脑及人类认知体验的知识与追求更先进的系统的相关性越来越高，并且已经带来了一些趣味无穷的交叉研究。以牛津大学计算神经科学和神经外科教授牛顿·霍华德（Newton Howard）的研究为例，受人脑启发，他和同事已经受人脑启发设计了一个操作系统。
相比于靠一种方式解决问题，该系统能选择最佳数据处理方式以完成任务——有点像人脑的不同部位处理各种信息。
霍华德也用一个系统做实验，该系统能从各种传感器及资源收集数据，以自动储备各类话题的知识。他说， “部署好系统后，它就像个孩子，对一切充满好奇。 ”
所有工作都零零散散地受到了目前对大脑了解的启迪，这些有望推动今天的AI走的更远。但是，有人质疑这或许不会帮我们进一步实现真正有意识的机器思维：在机身（或者芯片组）中有独立自主的“灵魂” ，能够自主启动意识。
哲学家丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）一生大部分时间都在思考认知到底为何物。他认为，机器不会快速发展到人类认知水平——五十年内都不会。他和其它专家已经指出，今天能做出的AI看起来似乎没有类似于反思或反思意识的行为，而这二者对认知而言不可或缺。
我们还在寻找有这些特性的系统，但也只有神经科学和AI研究的极大交叠才可能实现这一点。当下，认知还是科学的重大奥秘。哪怕科学家逐渐发现某些的神经连接与大脑有关，目前还是没人知道它们究竟与大脑内哪些活动有关。一些研究人员发现，脑电波似乎与认知的特定状态有关——清醒（如果你愿意的话）。
牛津大学计算机科学研究助理卡米洛·米盖尔·西诺莱利（Camilo Miguel Signorelli）认为，通过在机器中重复这类活动，我们或许能让机器体验认知思考。
他提到了电影《机械姬》（Ex Machina）中的机器人流动“湿体”大脑，这是一种基于凝胶的神经活动容器。电影中，奥斯卡·伊萨克（Oscar Isaac）饰演的角色创造了一个有认知的机器人。他解释说：“我必须摆脱电路，我需要一些可以在分子水平上进行排列和重新排列的东西。
西诺莱利说， “这会是个理想的实验模型” ，因为流体的高塑化大脑可能得到配置，能体验认知活动带来的神经振荡，类似于我们看到的脑电波。必须要说明一下，这一点几乎是假想。但也提出了问题：完全不同的硬件对引发机器的认知（如同人类的体验）是否是必要的。
西诺莱利说，即便在未来的某天，我们成功证实计算机的确存在认知，或许也没能力掌控它。他补充道， “我们可能会创造出一种有人类认知能力的动物，但我们无法控制这种认知。 ”
就像一些人争辩的那样，这种行为会创造出一种十分危险、不可预测的AI 。但是，哪怕是能被证明无害的认知机器还是会衍生出道德难题：机器觉得疼、绝望、十分混乱时该当如何？

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图源：unsplash
安德拉·卢皮是剑桥大学的博士生，研究人脑活动及认知。他说：“我们得避免错误地给有认知的机器带来痛苦的风险。 ”
可能很多年后，我们才需要解决这类问题。但为了建造更强大的系统， AI研究越来越关注神经科学及认知研究。这些正在发生，如同认知本身一般，我们很难预测这在未来会帮助我们创造什么。

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