當機器人具有自我知覺,真的不可怕嗎?

作者 | 發布日期 2015 年 02 月 08 日 0:00 | 分類 尖端科技 , 機器人
Artificial Intelligence

當機器人與人類一樣,可以彼此學習、塑造、改變、進化——虎嗅君不禁驚恐地感受到了人工智能的暗黑面。



上週, 百度於美國矽谷舉辦了其首次海外The Big Talk,會上多位矽谷在深度計算、人工智能方面的專家分享了當前全球領先的科研成果和理念,其中康內爾大學(Cornell University)創造性機器實驗室負責人胡迪·利普森(Hod Lipson)分享了他所在實驗室的最新成果——具有自我知覺並能自適應環境的下一代機器人。

 

用大數據培育機器人,以深度學習來完成機器人的自我知覺

利普森跟大家探討的是目前已經起步的一項機器人技術,叫機器人的自我知覺(self awareness)。「這不是一項你要在明天才能見到的技術,我打賭這是你在有生之年就會看到的技術。」

利普森給自我意識的定義為一種自我想像(self imagine)的能力。他打了個比方,你能想像自己明天要去海灘嗎?你能想像出海洋的味道嗎?你能現在去感知到沙子嗎?你能想像你在我眼裡的樣子?

「為什麼你能夠想像你並沒有真正經歷過的情境,就是因為自我知覺,你是有意識的。從某種程度而言,你並不是基於你確實經歷過的經驗來做出決策的。這就是我所描述的自我知覺的定義,這是我們人類有——而我們希望機器最終也有的能力。」

「達爾文說過,並不是最強壯的物種或是最聰明的物種才可以生存下來,而是最能夠對環境做出反應、變化的物種最終生存了下來。所以適應非常重要。十多年前,我們開始了決定不再只是設計、製造機器人,我們要培育(breed)機器人。」

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利普森所說的機器人其實包含兩個層面的,一個是用超級計算機模擬機器人(模擬器),另一個是通過 3D 印表機製造機器人。

那什麼叫做培育機器人呢,利普森解釋說:「我們會根據機器人的表現來對其『獎勵』,做得好的就複製他們並在一些地方做出小的改變,這樣它們在特定任務裡——比如在地板上爬行就會越做越好,因此他們就會被覆制更多。這樣,我們讓進化不斷持續,最終得到有意識的機器人。」

「我們用 3D 印表機把這些機器人製造出來,讓他們從虛擬的環境裡走到真實的世界裡。這些機器人是經過深度學習技術不斷培育出來的,而不是由人直接設計出來的。這很令人激動。雖然目前還只是塑料,但我們未來會把它列印成鈦的。現階段,我開始設計更複雜的機器人。其中一個不可思議的機器人,它有風動引擎,它可以跳起來,可以在地上翻跟斗,我正在跟我的同事們證明,這種培育機器人的技術是能夠成功的。因此我們製造了這個機器人。我們把它放進了一個大籠子,他們在這個籠子裡不斷地向前向後翻跟頭等,你能看到這些動作是隨機的自我完成的,也就是說它正在學習如何走路。」

「我們從機器人身上收集數據,通過傳感器收集傳感數據、捕捉動作的數據以及機器人 所感受到的數據。我們將所有這些數據收集起來,並用於培育模擬器。因此,不只是給模擬器以數據,我們現在同時給機器人和模擬器餵食數據。因此,機器人的表現越來越好,我們的機器人同時有了自我模仿及自適應的能力。」

「機器人已經開始可以在它的環境裡學習自我模仿並基於此進行直覺判斷。當事情並非它所直覺判斷的,它就會加上自己的自我想像。接下來讓我給你們展示這種機器人。」

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這些機器人會學習走路。他們首先會創造很多假設,通過它的發動機去隨機移動並感知,感受左右的搖擺。它們會收集所有這些數據並生成他們的假設/判斷。

為了測試它們的自適應能力,我們做了一件非常殘忍的事情,我們掰斷了它的一條腿。你能看到它自己通過自我想像進行的自適應,它的自我想像裡失去了一條腿。你能看到這條粉紅色的腿比其他的短。用這樣的新的自我想像,它找到了新的方法去前進。

「你知道,如果說我要去設計一個缺一條腿的機器人,我可以製造一個運行更好的機器人。但這裡的我們做的不是說通過傳感器告訴機器人它少了一條腿,而是讓它自我感知並動態地改變。機器人的自我想像改變了,於是機器人的行為方式就改變了。換句話說,它自適應了。」

 

機器人變得可以思考自己的思考

「截止到目前我展示給你們的是,機器人根據自己的機械構造身體來進行適應,但你能想像嗎,機器人可以思考自己的思考。

機器人不是自我塑造,而是塑造彼此。我們已經有了這樣的理念,人類就是彼此塑造的,你塑造了我,我也塑造了你。你可以思考,我可以想你在想什麼,你可以想我是怎麼想你的,循環往復。而我們也可以這麼用於機器人。」

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這種令人驚嘆機器人之間的彼此重塑能力,意味著機器人的「覺醒」,從積極的方面去觀察和利用,可以為人來帶來更便捷、更高效的生活。

利普森提到,大橋可以自我發現自己的弱點,比工程師們更快更準地發現,因為有自我意識。

想像一下自動駕駛的汽車會自我塑造,汽車自己知道什麼它們可以做到,什麼它們不能做到。在自動駕駛汽車的生態裡,每一輛自動駕駛汽車還會去塑造其他車輛,並能夠更好地在行車環境裡預判其他車輛要做什麼和如何做到。

為什麼這些如科幻電影般的未來科技在今天就能夠發生,利普森認為:「這些想法其實很早以前就有了,但是因為兩項技術,才得以成就今天的機器人學。其中一個是新的製造工藝,即 3D 列印,另一個是深度學習的突破。」

利普森介紹說,今天我們已經可以列印電池、列印肌肉,甚至電線和電子設備都可以列印。因為 3D 列印科技的未來可能性,明天的機器人將同科幻電影裡的機器人完全不同了,它們的機體結構不再會只是冷冰冰金屬、機械,而會是更有機的組織,可以把設備、元器件都包裹在裡面。

而在深度學習方面,過去二十五年的時間裡該科技的前進步伐並沒有像今天看起來那麼令人興奮,而之所以最近有了大踏步地跨越,一方面是大數據地不斷支持,另一方面是能夠對大數據進行處理的成本低廉的超級計算機的大量「服役」,與上一代依靠雲計算進行深度學習模型的計算不同的是這一代科技,穩定性和高性能性是推動深度學習實現突破的關鍵。

 

避談機器人會殺人的可能性

利普森對自己實驗室的進展看起來十分興奮,「如果你相信機器人會殺死人類,那麼你將錯過巨大的科技進步的機會。」但在回應機器人殺人的可能性上,利普森似乎有些避重就輕。「我不會擔心機器人會傷害我們,我擔心的是,一些人會利用機器人傷害別人。」

這就像我們都深知生物克隆技術對於人類進步的巨大可能性,但我們也都能想像它可能帶來的災難性後果。

當然,對此樂觀的不止是利普森,百度首席科學家吳恩達也更願意看到人工智能進展的積極面,「在過去的半年時間裡,有一些人士談論邪惡的機器人會殺人,或是恐懼計算機未來有天會變成比我們還要聰明,它們將佔領世界。我們就在前線,塑造這項技術。相信我們知道今天該如何做,目前看來一切都非常好,而不必擔憂邪惡的會殺人的機器人。我個人不相信這些猜測有現實的可能性。」

(本文由 虎嗅網 授權轉載;首圖來源:Flickr/Global Panorama CC BY 2.0) 

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