如今的AI，距離像人一樣理解世界還有多遠？_胡蘿卜

按：ChatGPT日前宣布推出插件功功能，賦予了ChatGPT使用工具、聯網、外界交互等能力，有開發者表示這是ChatGPT推出后最重要的迭代更新，基本提供了應用商店式的服務，讓它足以成為新一代的全能數碼助手。

ChatGPT推出至今已一月有余，每隔幾周時間就會出現令世界震動的功能拓展。有人興奮有人恐懼，《AI3.0》一書開篇即提出這樣一個“侯世達的恐懼”：不是擔心人工智能太聰明，而是擔心人工智能太容易取代我們人類所珍視的東西。這本書的作者，復雜系統科學家梅拉妮·米歇爾在書中著重探究的問題也與此有關：人類和機器理解力的區別是什么？今天的機器距離真正像人一樣來理解世界還有多遠？

她認為，機器與人之間尚存在著“意義的障礙”：人類能夠以某種深刻且本質的方式來理解他們面對的情境。盡管當前最先進的人工智能系統在完成一些任務已經超越人類，但這些系統都缺乏理解人類在感知、語言和推理上賦予的豐富意義的能力，人工智能和人類水平智能之間的“意義的障礙”至今仍然存在。

2023年2月6日，上海，一位年輕人登陸openai網站，嘗試在ChatGPT上用中文與AI聊天，詢問關于大熊貓的問題后，得到非常詳細的回復。

《預測可能的未來》

作者｜梅拉妮·米歇爾翻譯｜王飛躍

理解任何情況，其本質是一種能夠預測接下來可能會發生什么的能力。當你預測正在過馬路的人會繼續朝著他們原來的方向行走；女士將繼續推著嬰兒車、牽著狗，同時拿著手機。你也會預測：這位女士會拉一下狗繩，而那條狗會反抗，并想繼續探索那個地方的氣味，這位女士會更使勁兒地拉狗繩，然后這條狗會跟在她身后，走到馬路上。如果你正在開車，你就需要為此做好準備！在一個更基本的層面上，你一定是希望女士的鞋子待在她腳上，頭待在身體上，道路還固定在地面上。你預測那位男士會從嬰兒車后面走出來，并且他將會有腿、腳和鞋子，這些會支撐著他站在路上。

CZ：曾起訴Binance的VC如今成為了Binance Labs第二期基金的LP:7月15日消息，Binance創始人CZ于今日發布六周年公開信，他在信中表示，Binance的成長并不是一帆風順的。此前，一家潛在風險投資機構向Binance提起訴訟，這場官司持續了若干年，Binance最終獲得全面勝利。官司結束幾年后，在Binance的邀請下，這家潛在投資機構還成為了Binance Labs第二期基金的有限合伙人，至今于Binance維持著良好的關系，大部分問題都可以得到解決。

據悉，紅杉資本曾于2018年在香港對CZ提起訴訟，指控他在談判期間接觸IDG資本，違反了排他性協議。[2023/7/15 10:56:42]

簡而言之，你擁有心理學家所說的關于世界之重要方面的“心智模型”，這個模型基于你掌握的物理學和生物學上的事實、因果關系和人類行為的知識，表示的是世界是如何運作的，使你能夠從心理上模擬相應的情況。神經科學家還不清楚這種心智模型或運行在其之上的心智模擬，是如何從數十億相互連接的神經元的活動中產生的。一些著名的心理學家提出：一個人對概念和情境的理解正是通過這些心智模擬來激活自己之前的親身經歷，并想象可能需要采取的行動。

心智模型不僅能夠讓你預測在特定情況下可能會發生什么，還能讓你想象如果特定事件發生將會引發什么。例如，如果你按車喇叭或從車窗向外大喊“從路上讓開！”，這位女士可能會嚇一跳，并將注意力轉向你；如果她絆了一下，鞋子掉了，她會彎腰把鞋子穿上；如果嬰兒車里的嬰兒開始哭鬧，她會看一眼出了什么事情。想要理解一個情境，其關鍵在于要能夠利用心智模型來想象不同可能的未來。

心理學家勞倫斯·巴斯勞是“理解即模擬”假說最為知名的支持者之一。在他看來，我們對于我們所遇到的情境的理解包含在我們在潛意識里執行的心智模擬中。此外，巴斯勞提出，這種心智模擬同樣構成了我們對于那些我們并未直接參與其中的情境的理解，比如我們看到的、聽到的或讀到的。巴斯勞寫道：“當人們理解一段文本時，他們構建模擬來表征其感知、運動和情感等內容。模擬似乎是意義表達的核心。”

投資人Gary Vaynerchuk：人們如今購買的NFT基本上不會成為一項好投資:科技公司投資人Gary Vaynerchuk近日表示，“我真的相信，人們如今購買的98%、99%的NFT最終都不會成為一項好的投資。”他將如今的NFT市場與21世紀初的互聯網股票進行了對比。據此前報道，Gary Vaynerchuk在接受CNBC財經節目SquawkBox采訪時透露已發布NFT系列VeeFriends。（CoinDesk）[2021/5/23 22:35:28]

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我可以輕易地想象出這樣一個場景——一位女士在打著電話過馬路時發生了車禍，并且通過我對這一情境的心智模擬來理解這件事。我可能會把自己代入這位女士的角色中，并通過我的心智模型所做的模擬來想象，我拿著手機、推著嬰兒車、牽著狗繩、過馬路、受到干擾等分別是什么感受。

對于像“真相”“存在”“無限”等這類非常抽象的概念，我們是如何理解的呢？巴斯勞和他的同事們幾十年來一直主張：即便是最為抽象的概念，我們也是通過對這些概念所發生的具體場景進行心智模擬來理解的。

根據巴斯勞的觀點，我們使用對感覺-運動狀態的重演來進行概念處理，并以此來表征其所屬類別，即使是對最抽象的概念也是如此。令人驚訝的是：這一假說最具說服力的證據來自對隱喻的認知研究。

我們賴以生存的隱喻

很久以前，在一堂英語課上，我學習了“隱喻”的定義，其大致內容如下：

隱喻是一種以并不完全真實的方式來描述一個物體或動作，但有助于解釋一個想法或做出一個比較的修辭手法……隱喻經常應用在詩歌等文學體裁上，以及人們想要為其語言增添一些文采的時候。

聲音 | 孫宇晨：如今區塊鏈革命或預示著象征傳統互聯網的羅馬帝國接近崩潰與變化的邊緣:孫宇晨在朋友圈表示：“微軟的比爾蓋茨被比作凱撒，扎克伯格（Facebook創始人）則經常自比于繼承羅馬正統的屋大維，討伐時屢屢將對手比作迦太基，而如今區塊鏈革命是否預示著象征傳統互聯網的羅馬帝國接近崩潰與變化的邊緣？”[2019/6/20]

我的英語老師給我們列舉了一些隱喻的例子，包括莎士比亞最著名的詩句：

“那邊窗戶里亮起的是什么光？那是東方，朱麗葉就是太陽。”

“人生不過是一個行走的影子，一個舞臺上指手畫腳的拙劣的伶人，登場片刻，就在無聲無息中悄然退下。”

我當時的認識是：隱喻只不過是用來為原本平淡無奇的作品增添一些文采罷了。

許多年后，我讀了由語言學家喬治·萊考夫和哲學家馬克·約翰遜合著的《我們賴以生存的隱喻》一書，之后，我對隱喻的理解完全改變了。萊考夫和約翰遜的觀點是：不僅僅是我們的日常語言中充斥著我們意識不到的隱喻，我們對基本上所有抽象概念的理解都是通過基于核心物理知識的隱喻來實現的。

萊考夫和約翰遜引用了大量的語言示例來證明他們的論點，展示了我們如何用具體的物理概念來概念化諸如時間、愛、悲傷、憤怒和貧窮等抽象概念。

例如，萊考夫和約翰遜指出，我們會使用具體的概念，如金錢，來談論抽象的概念，如時間。例如，我們經常會說：你“花費”或“節省”時間；你經常沒有足夠的時間來“花費”；有時你“花費”的時間是“值得的”，而且你已經合理地“使用”了時間；你可能認識一個在“借用的時間”里活著的人。

聲音 | Ran NeuNer：如今評論ETH就像撥號網絡時期評論互聯網:CNBC加密貨幣主持人Ran NeuNer在其社交媒體轉發了諾貝爾經濟學家Nouriel?Roubin稱由于缺乏活躍的dApp，ETH現在很糟糕的新聞。對此，NeuNer表示，如今評論ETH就像撥號網絡時期評論互聯網，我們從五分鐘才能下載一張圖片已經過渡到可以順暢播放影片。經過兩次變革的人們都見證了這一點吧？V神稱在更新之后，ETH將會達到1m?tps。[2018/9/12]

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萊考夫和約翰遜提出的這些隱喻揭示了我們對概念進行理解的物理基礎這一主張，支持了巴斯勞的人們通過構建源自我們核心知識的心智模型的模擬來進行理解的理論。

心理學家通過許多有趣的實驗探討了上述想法。一組研究人員指出：不管一個人感受到的是身體上的溫暖還是社交上的“溫暖”，激活的似乎都是大腦的相同區域。為了研究這種可能的心理影響，研究人員對一組志愿者進行了接下來的實驗，每位被試都由一名實驗人員陪同經過一段較短的電梯行程前往心理學實驗室。在電梯里，實驗人員請被試拿一杯熱咖啡或者冰咖啡幾秒鐘，以方便實驗人員記錄被試的名字，而被試并不知道這實際上是實驗的一部分。進入實驗室之后，每位被試需要閱讀關于同一個虛構人物的一段簡短描述，然后被要求評價該人物某些性格特征。結果表明：在電梯中拿過熱咖啡的被試對該人物的評價明顯比拿冰咖啡的被試的評價更讓人感到溫暖。

盡管這些實驗及其解釋在心理學領域仍然存在爭議，但其結果可被理解為支持了巴斯勞、萊考夫和約翰遜的觀點：我們通過核心物理知識來理解抽象概念。如果物理意義上的“溫暖”概念在心理上被激活，例如，通過手持一杯熱咖啡，這也會激活更抽象、隱喻層面上的“溫暖”概念，就像評價一個人的性格的實驗那樣，并且反之亦然。

曾被盜的NANO如今量價齊升:行情顯示，NANO的24小時成交量達到2.26億美元，占比1.10%，排名第九。總成交量中，幣安交易占比最大，BTC、ETH兩個交易對共占93.17%。NANO全球均價13.28美元，漲幅42.17%，市值排名22。2月10日，意大利交易所BitGrail宣布損失了1700萬個NANO幣，總價值約1.7億美元，之后交易所暫停運營，NANO官方稱BitGrail應對此次損失負責。[2018/2/24]

拋開意識來談理解是困難的。當我開始寫這本書的時候，我打算完全回避意識的問題，因為它從科學角度來講是如此充滿爭議，但不知為何，我仍然對一些意識方面的猜測很感興趣。如果我們對概念和情境的理解是通過構建心智模型進行模擬來實現的，那么，也許意識以及我們對自我的全部概念，都來自我們構建并模擬自己的心智模型的能力。

我不僅能在心智上模擬打著電話過馬路的情境，還能在心智上模擬自己的這種想法，并預測自己接下來可能會想什么，也就是說，我們有一個關于自己心智模型的模型。為模型建構模型，模擬我們的模擬——為什么不可以呢？就像對溫暖的物理感知，能夠激活對溫暖的隱喻感知，并且反之亦然，我們擁有的與物理感覺相關的概念可能會激活關于自我的抽象概念，后者通過神經系統的反饋，產生一種對自我的物理感知，你也可以將這里的“自我”稱為意識。這種循環因果關系類似于侯世達所說的意識的“怪圈”：“符號和物理層面相互作用，并顛倒了因果關系，符號似乎擁有了自由意志，并獲得了推動粒子運動的自相矛盾的能力。”

(選填)圖片描述

抽象與類比，構建和使用我們的心智模型

到目前為止，我從心理學角度描述了人類與生俱來的，或在生命早期獲得的核心直覺知識，以及這些知識如何成為構建了我們的各種觀念的心智模型的基礎。構建和使用這些心智模型依賴于兩種基本的人類本能：抽象和類比。

抽象是將特定的概念和情境識別為更一般的類別的能力。讓我們把抽象這一概念描述得更加具體些。假設你是一位家長，同時又是一位認知心理學家，為方便表述，讓我們把你的孩子稱作“S”。在你觀察S成長的過程中，你通過寫日記來記錄她日益增長的、復雜的抽象能力。下面，我來設想一下這些年來你可能會記下的一些內容。

3個月：S能夠區分我表達快樂和悲傷的面部表情，并將其泛化到其他與之交流的不同的人身上。她已經抽象出了“一張快樂的臉龐”和“一張悲傷的臉龐”的概念。

6個月：S現在能夠在人們向她揮手告別時識別出其含義了，并且她能夠揮手回應。她抽象出了“揮手”的視覺概念，同時學會了如何使用相同的手勢做出回應。

18個月：S已經抽象出了“貓”和“狗”，以及許多其他類別的概念，因此，她能夠在圖片、繪畫和動畫片，以及現實生活中識別各種不同種類的貓和狗了。

3歲：S可以從不同人的手寫字跡和印刷字體中識別出字母表中的單個字母了。另外，她還能區分大小寫字母，總之，她對與字母相關概念的抽象已經相當高級了！此外，她還將自己對胡蘿卜、西蘭花、菠菜等的知識歸納為更抽象的概念——蔬菜，而且現在她將蔬菜等同于另一個抽象概念——難吃的。

8歲：我無意中聽到S最好的朋友J告訴S，有一次J的媽媽在她足球比賽后忘了去接她。S回應說：“嗯，在我身上也發生過完全相同的事情。我猜你一定很生氣，而你媽媽覺得非常愧疚。”然而，這個“完全相同的事情”實際上是一個相當不同的情境：S的保姆忘記去學校接她，并忘記帶她去上鋼琴課。當S說“在我身上發生過完全相同的事情”時，很明顯她已經構建了一個抽象的概念，類似于一個看護人忘記在某個活動之前或之后接送孩子的情境。她還能夠將自己的經驗映射到J和J的母親身上，來預測她們肯定會有的反應。

《AI3.0》梅拉妮·米歇爾著王飛躍譯湛廬·四川科學技術出版社2021-02

我提及這一想象出來的家長日記的目的是，闡述一些關于抽象和類比的重要觀點。從某種形式上來說，抽象是我們所有概念的基礎，甚至從最早的嬰兒，甚至從最早的嬰兒時期就開始了。像是在不同的光照條件、角度、面部表情以及不同的發型等條件下識別出母親的面龐，這樣簡單的事情，與識別一種音樂風格，或是做出一個有說服力的法律上的類比，是同樣的抽象的壯舉。正如上面的日記所表明的：我們所謂的感知、分類、識別、泛化和聯想都涉及我們對所經歷過的情境進行抽象的行為。

抽象與“做類比”密切相關。侯世達幾十年來一直研究抽象和做類比，在一種非常一般的意義上將做類比定義為：對兩件事之間共同本質的感知。這一共同的本質可以是一個命名的概念，如“笑臉”“揮手告別”“貓”“巴洛克風格的音樂”，我們將其稱為類別；或在短時間創造的難以用語言進行表達的概念，如一個看護者忘記在活動之前或之后接送孩子，“或一個并不對公共寫作空間中用戶創作的內容承擔責任的所有者，我們將其稱為類比。這些心理現象是同一枚硬幣的兩面。在某些情況下，諸如“同一枚硬幣的兩面”的想法是從一個類比起步，但最終以習語的形式融入我們的詞匯中，這使得我們更像是將其當作一個類別來對待。

簡而言之，類比在很多時候是我們無意識地做出來的，這種能力是我們抽象能力和概念形成的基礎。正如侯世達和他的合著者、心理學家伊曼紐爾·桑德爾在《表象與本質》中所闡述的：“沒有概念就沒有思想，沒有類比就沒有概念。”

我當然不是說抽象和類比涵蓋了人類理解的所有組成部分。事實上，很多人已經注意到“理解”和“意義”等術語只是我們用來當作占位符的定義不明的術語，更不用說意識了，因為目前我們還沒有用來討論大腦中究竟發生了什么的準確的語言或理論。“人工智能的先驅馬文·明斯基這樣說道：“盡管近代科學出現了一些思想萌芽，使得‘believe’、‘know’、‘mean’這樣的詞語在日常生活中變得很常用，但嚴格來說，它們的定義似乎太過粗糙，以至于無法支撐強有力的理論……就如同目前的‘self’或‘understand’這樣的詞語對我們而言一樣，它們尚處于通往更完善的概念的起步階段。”明斯基繼續指出：“我們對這些概念的混淆，源于傳統思想不足以解決這一極度困難的問題……我們現在還處在關于心智的一系列概念的形成期。”

為了可靠、穩定地完成其工作，人工智能系統需要在多大程度上擁有像人類那樣的理解能力？或達到多大程度上的近似？沒有人知道答案，但人工智能領域的研究者都認同這樣的觀點：掌握核心常識以及復雜的抽象和類比能力，是人工智能未來發展不可或缺的重要一環。

本文書摘部分節選自《AI3.0》第十一章，內容有刪節，經出版社授權發布。

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