目前的人工智能(AI,Artificial Intelligence)似乎并不具备智能。知名计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins)表示:“当今的 AI 还称不上‘智能’。”同时,他还指出,必须透彻研究大脑才能实现真正的 AI,并据此提出了“千脑智能”(A Thousand Brains)的理论。
人类的大脑可能是我们目前所知的最好的智力。它本身极其复杂,“一千个大脑”指什么?
“千脑理论”使理解大脑变得更简单。许多年前,美国科学家弗农·蒙卡斯尔(Vernon Mountcastle)提出,大脑的最大部分是由数千个几乎相同的单元组成的。所以他认为,只需要研究一个单元做了什么,很大成程度上就能理解大脑是如何创造智力的。这是一个很大的简化。“千脑理论”建立在蒙卡斯尔的洞察力之上,并解释了每个单元都在做什么。蒙卡斯尔在 20 世纪 50 年代发现并描述了大脑皮层的柱状组织,这一发现是大脑皮层研究的一个转折点。
霍金斯进一步解释说:“大脑包含了成千上万个几乎相同的部分,可将之称为皮质柱(Columns)。有些列来自眼睛输入,有些来自皮肤输入,有些来自耳朵或其他列输入。每一列就像一个小大脑,所以我们称它为千脑理论。”
该理论还提出,每一列都可以跟踪我们的传感器和身体是如何移动的,当我们移动时,对这些列的输入就会发生变化。因此每一列都可以学习复杂的世界模型。千脑理论解释了这些列是如何一起工作,并创造人的自我意识的。
据了解,霍金斯在 AI 和神经科学两方面都有深入研究。在约四十年前,他曾是英特尔的软件工程师,后为理解智能的运作方式,去到加州大学伯克利分校攻读神经科学博士学位。
在 1992 年,他创立了著名的手持设备制造商 Palm 公司。如今,他运营着一家神经科学研究公司 Numenta。
霍金斯提到,尽管目前的深度神经网络,一定程度上受到人脑中神经元触发方式的影响,但这种启发很可能不会再有进一步的显著进展。
他还谈到,现在 AI 领域的很多人似乎并不关注智能和大脑方面的细节,并表示有必要改变这一点。
当下,AI 已经成为人类社会的一个重要话题,霍金斯表示,如今 AI 的许多缺点都可以通过模拟大脑来克服。在“千脑理论”中,他列出了他认为构建真正智能机器需要包含的一组属性。
例如,AI 中缺少的关键成分之一是运动。我们需要移动地来学习,并按照世界的规则采取行动。通过整合运动和许多并行模型,便可能制造出更像人类智能的人工智能。
“我相信,AI 的未来将会基于这些大脑原理。”霍金斯说。
然后,对于“千脑理论”是否是 AI 进化的最终答案,他表示,该理论是在理解大脑方面向前迈出的一大步。虽然还有很多事情要做,但他相信这是完整大脑理论中缺失最大的部分,该理论为快速回答剩余的问题提供了基础。
长期以来,霍金斯团队一直被人类大脑背后的潜在模型或逻辑所吸引,他们目前的研究主要集中在对新大脑皮层的理解上,该区域约占人类大脑的 75%。其不仅正在扩展“千脑理论”,同时也在应用该理论来改进现有的人工智能。他还专门写了一本《千脑智能》的同名书籍,来详细阐释其观点。
当被问到是否会用这些改进来创造带有情感的机器时,霍金斯给出了否定回答,并提到 AI 的长期目标应该是创造智能机器,而不是复制人类。
在他所著的《千脑智能》书中,解释了为什么不想制造带有情感机器的原因。该书包括千脑智能理论、人工智能的未来、人类智能的未来三大部分,共十六个章节。
其中,谈到了实现通用人工智能(AGI,Artificial General Intelligence)的道路、从专用 AI 到 AGI 的解决方案、智能的判断标准、机器的意识,以及机器智能存在的风险、脑机融合的畅想,甚至是阻止人类灭绝的方法等广泛内容。
比如,在解释智能的概念时,很多人认为,智力应该由一个系统完成某些任务的能力来定义,比如开车或玩游戏。有时,即使是一个单细胞的生物体也被认为是一种智力。
但霍金斯表示这是思考智力的错误方式。智能更多的是关于系统如何学习和理解世界,就像计算机由内部工作,而不是特定的应用程序来定义一样。
最后,他说道:“今天的人工智能缺乏对智能的定义,在很多方面它远不如人类智能。要创造真正智能的机器,我们首先需要对大脑进行逆向工程。并不是要直接复制大脑,而是建立按照类似原理工作的机器。研究大脑,不仅是为了了解它是如何工作的,也是为了了解什么是智能。”