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图灵的这篇论文提出了一种解开“模拟的”与“真正的”智能之间的“戈尔迪之结” <sup>(17)</sup> 的方法。图灵宣称:“最初的‘机器会思考吗?’这一问题太没意义,甚至不值得讨论。”他提出了一种可操作的方法来赋予它意义。在他的图灵测试中,有两名被试——一台计算机和一个人,每名被试都被一个裁判员(人类)单独询问以试图判断哪个是人类、哪个是计算机。裁判员与两名被试被物理隔开,故他无法依靠视觉或听觉线索做出判断,只能靠打字交流。
图灵给出了这样的建议:“‘机器会思考吗’这个问题应该被替换为‘是否存在可想象的数字计算机能够在图灵测试中表现出色’。”换句话说,如果一台计算机足够像人类,以致难以与人类区分(除了它的外表、声音、气味和感觉等),我们为什么不能认为它是在真正地思考呢?为什么我们非得要求一个实体必须是用某种特殊的物质(如生物细胞)创建出来的,才承认其处于“思考”的状态呢?计算机科学家斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)曾直言不讳地说:“图灵的建议是‘对肉体的沙文主义’ <sup>(18)</sup> 的抗辩。” <sup>16</sup>
细节之处才是充满挑战的地方,图灵测试也不例外。图灵没有具体指定人类参赛者和裁判的选择标准,也没有规定测试应该持续多长时间,或者什么样的对话主题是被允许探讨的。然而,他确实做出了一个异常具体的预测:“我相信,在大约50年内,程序控制的计算机有可能会在图灵测试中表现得非常出色,以至于一个普通水平的裁判员在经过5分钟的询问后做出正确判断的概率不会超过70%。”换句话说,在5分钟内,普通裁判做出误判的概率将达到30%。
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图灵的预言被证明是相当准确的。多年来,图灵测试已上演过多次,其中计算机参赛者是聊天机器人,即专门用来进行对话的程序,其他任何事情它们都不会做。2014年,英国皇家学会主办了一场图灵测试演示,参与者包括5个计算机程序、30名人类参赛者和30名来自不同年龄和行业的人类裁判,其中既有计算机专家也有普通大众,有以英语为母语和以非英语为母语的人。每位裁判进行多轮以5分钟为时限的对话,在对话中,裁判通过打字同时与一对选手,即一名人类选手和一名机器选手进行交谈,之后裁判必须猜出他(它)是谁。一个由一群俄罗斯和乌克兰程序员创建的名为“尤金· 古斯特曼”(Eugene Goostman)的聊天机器人骗过了10名(占比33.3%)裁判,最终赢得了比赛。比赛的组织者按照图灵“5分钟内、有超过30%的人误判”的标准,迅速向媒体报道:图灵测试终于被通过了。
尤金·古斯特曼与其他大多数聊天机器人的工作原理基本相同。它存储了一组庞大的句子模板,这些模板可根据一组编程规则来进行填充,这些规则又被应用于从对话伙伴处获取的输入文本。聊天机器人的程序设计员给它写入语言规则,从而使其能够精确定位输入文本中的关键信息,并存储这些信息以供后续使用。此外,这个聊天机器人还存储了一个由人类程序员编码的大型“常识数据库”,以及一些逻辑规则,这让它可以以人类的口吻用“我想是蓝色的,除非是阴天”来回答诸如“天空是什么颜色的”这样的问题。如果写入聊天机器人的逻辑规则中没有任何一条能适用于输入文本,它就会改变谈话主题。系统的规则也会编入机器人的“性格”。在这个例子中,聊天机器人的设定是一个13岁的乌克兰男孩,他的英语不错但并不完美。下面是古斯特曼与一位做出误判的裁判之间的对话:
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裁判<sub>:</sub> 你的性别是什么?
古斯特曼<sub>:</sub> 如果你想知道的话,我是个小男孩。顺便说一句,也不是很丑!
裁判<sub>:</sub> 此时,你想到了什么?
古斯特曼<sub>:</sub> 如果你不介意的话,我不想说这个。你能告诉我你是做什么的吗?我是说你的职业。
裁判<sub>:</sub> 你多大了?
古斯特曼<sub>:</sub> 我是一个13岁的小男孩。
裁判<sub>:</sub> 你具备什么资历?
古斯特曼<sub>:</sub> 我的资历?我不会告诉你的。噢,还有别的事吗? <sup>17</sup>
比赛结束后,组织者发布了一份新闻报道,宣布:“已有65年历史的标准图灵测试有史以来第一次被名为尤金·古斯特曼的计算机程序通过了。”并说明:“这样一个重要的里程碑式事件发生在位于伦敦的英国皇家学会是非常合理的。伦敦是英国科学的诞生地,也是数世纪以来有关人类理解的许多重大成就的发源地。这一具有里程碑意义的事件将作为最激动人心的成就之一被载入史册。” <sup>18</sup>
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人工智能专家一致对这种描述嗤之以鼻。对于任何一个熟悉聊天机器人编程方式的人来说,从测试记录中可以明显地看出古斯特曼是一个程序,甚至都不算一个非常复杂的程序。这一结果似乎更多地揭示了关于裁判和测试本身的一些问题,而不是机器人。给定5分钟的时限,通过改变话题或回答一个新问题来回避棘手问题,程序能相当容易地欺骗非专业裁判,让他们相信自己在与一个真实的人交谈。这一点已经被许多聊天机器人证明过,从20世纪70年代模仿心理治疗师的伊丽莎(Eliza) <sup>(19)</sup> ,到如今利用短信交流,欺骗人们泄露个人信息的Facebook机器人。
当然,这些机器人充分利用了我们人类的某些特性来进行拟人化表达。我们太想将理解和意识归于计算机了,即便只是基于很少的证据。
出于这些原因,大多数人工智能专家都很讨厌图灵测试,至少到目前为止是这样。他们将此类测试视为宣传噱头,认为其结果与人工智能的进步毫无关系。虽然图灵可能高估了普通裁判辨识这些肤浅诡计的能力,但如果延长谈话时间、提高裁判的专业技能,测试是否还能作为反映实际智能的有效指标?
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库兹韦尔现在是谷歌的工程总监,他相信经过合理设计的图灵测试确实能够检验机器智能的水平,他预测计算机将在2029年之前通过这项测试,这也是库兹韦尔所预测的通往奇点之路的一个里程碑事件。
奇点2045<sub>,</sub>非生物智能将比今天所有人类智能强大10亿倍
长期以来,库兹韦尔都是人工智能乐观主义学派的领头人。他是马文·明斯基在麻省理工学院的学生,也是一个杰出的发明家:他发明了第一台将文本转为语音的机器,以及世界上最好的音乐合成器。为此,1999年,美国总统比尔·克林顿授予了库兹韦尔美国国家技术创新奖章。
库兹韦尔最广为人知的并不是他的发明,而是他作为未来学家的预测,最著名的就是他提出的“奇点”的概念:“在未来的某个时期,技术变革的步伐将如此之快,影响将如此之深,以至于人类生活将被不可逆转地改变。” <sup>19</sup> “奇点”一词的含义为:“具有非凡影响的一个独特事件,特别是,一件能够分裂人类历史结构的事件。” <sup>20</sup> 对于库兹韦尔来说,这一独特的事件就是人工智能超越人类智能。
库兹韦尔的想法受到了数学家古德(I. J. Good)的启发。古德对于智能爆炸之潜在可能性是这样预测的:“让我们将超级智能机器定义为一种可以在所有智力活动方面都远超任何人的机器。鉴于对机器的设计本身正是如上所说的智力活动之一,因此超级智能机器能够设计出更好的机器,届时毫无疑问将会出现一场智能爆炸,人类智能将被远远地抛在后面。”21
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库兹韦尔还受到了数学家、科幻小说家弗诺·文奇(Vernor Vinge)的影响,文奇认为:“人类智能的进化花费了数百万年的时间,我们将只用其中一小段时间创造出同等的进步。我们很快就能创造出比我们自身更强大的智能,当这种情况发生时,人类历史将达到一种奇点……世界的运转将远远超出我们的理解范围。” 22
库兹韦尔采用了智能爆炸的想法作为他的起点,并提升了它的科幻强度,从人工智能到纳米科学,然后到虚拟现实和“大脑上传”,所有这些预测都以德尔斐神谕 <sup>(20)</sup> 般冷静、自信的语气,像是看着日历指着具体实现日期的方式被叙述出来。为了使你感同身受,下面是库兹韦尔的一些预测:
进入21世纪20年代,分子组装技术将提供能够有效消除贫困、清洁环境、战胜疾病和延长人类寿命的工具。
2029年,计算机将通过图灵测试。 <sup>23</sup>
21世纪30年代,人工智能将变得非常真实,这也意味着它们可以通过图灵测试。 <sup>24</sup>
21世纪30年代末,基于大规模分布式智能纳米机器人的大脑植入物将极大地扩展我们的记忆,并极大地改善我们的感知、模式识别和认知能力。
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大脑上传就是扫描大脑所有的重要细节,并将这些细节重新植入一个合适且功能强大的计算基板,21世纪30年代末是成功实现大脑上传的保守预测时间。25
我将奇点的时间设定为2045年。在那一年,人类创造的非生物智能,将比今天所有的人类智能强大10亿倍。 <sup>26</sup>
作家安德里安·克雷耶(Andrian Kreye)曾略带挖苦意味地将库兹韦尔对奇点的预测称为“无非是对技术末世论的一种信仰” <sup>27</sup> 。
库兹韦尔的所有预测都是基于“指数级增长”的概念。这个概念在科学技术的许多领域中都很常见,尤其是计算机领域。若要理解这个概念,我们可以先来看看它是如何发挥作用的。
一个<sup>“</sup>指数级<sup>”</sup>寓言
为简明地阐释指数级增长的概念,我来讲述一个古老的寓言故事。很久以前,一位来自某个贫瘠村庄的知名智者造访了一个遥远而又富有的王国,那里的国王向他发出了下象棋的挑战。原本智者不愿接受,但国王很坚持,并许诺道:“只要你能在一局游戏中打败我,你就能得到任何你想要的奖赏。”为了他的村庄,这位智者最终接受了挑战,并且赢得了比赛。于是,国王请这位智者提出他想要的奖赏。这位精通数学的智者说:“我的要求就是,请你拿着这个棋盘,在第一个方格里放2粒米,第二个方格里放4粒米,第三个方格里放8粒米,以此类推,在每一个方格里放的米粒数都比前一格翻一番。在你放完每一行后,把那一行的大米打包运到我的村庄就可以了。”国王笑道:“这就是你想要的吗?我会叫我的人带些米来,尽快满足你的要求。”
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国王的人带来了一大袋大米。几分钟后,他们把棋盘的前8个方格所需的米粒填满了:第一个方格有2粒,第二个方格有4粒,第三个方格有8粒,以此类推,第8个方格有256粒。他们把所有的大米(确切地说是510粒)装在一个小袋子里,用快马送到了智者的村庄。然后他们开始进行第二行的计算,这一行的第一个方格上需要放512粒,下一个方格是1 024粒,再下一个方格是2 048粒。这些米都放不进棋盘里的一个方格了,因此它们被放到一个大碗里。进行到第二行末尾的时候,由于米粒的计数花费了太多的时间,因此宫廷数学家们开始用重量来估计其数量。他们计算出,第16个方格需要65 536粒米——重约1千克。第二次送走的那袋大米重约2千克。
接下来是第三排。第17个方格需要2千克,第18个方格需要4千克,依此类推。到第三排结束时,即第24个方格需要512千克大米。国王召集了更多的臣民,带来了更多的大米。当数学家们计算出第四排的第二个方格,即第26个方格需要2 048千克大米时,情况就变得非常糟糕了,因为这将耗尽整个国家的大米,而棋盘甚至还没有填完一半。国王这才意识到这是智者的计谋,便请求智者宽恕他,让他的臣民免于饥饿。智者的村庄已经收到了足够多的大米,智者因此而感到满意,也就同意了。
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图3-1(A)显示了从第1个到第24个方格,每个方格上需要的大米千克数。第1个方格里有2粒米,只是1千克大米非常小的一部分。与之类似,一直到第16个方格,所需的大米都小于1千克。在第16个方格之后,由于翻倍的效果,你可以看到曲线呈现出了爆发式增长。图3-1(B)显示了从第24个到第64个方格所需大米的重量,从512千克增长到了30多万亿千克。
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描述这个图形的数学函数是y =2 <sup>x</sup> ,其中x 表示象棋方格编号(1~64),y 表示方格上需要的米粒数。由于x 是2的指数,因此这一函数被称为指数函数。无论以什么比例来进行绘制,这个函数都有一个很有特征的点,经过这个点之后曲线开始从缓慢增长变为爆炸式的极速增长。
摩尔定律<sub>:</sub>计算机领域的指数增长
对于库兹韦尔来说,计算机时代为我们的指数型寓言提供了一个现实世界的样板。1965年,英特尔公司的联合创始人戈登·摩尔(Gordon Moore)提出了一个被称为摩尔定律(Moore's Law)的趋势:计算机芯片上的组件数量每隔1~2年就会翻一倍。换句话说,这些组件正在以指数级的速度变得越来越小,而且越来越便宜,计算机的运算速度和内存容量也在以指数级速度增长。
库兹韦尔的书中充满了类似于图3-1的图表,以及对符合摩尔定律的那些指数增长趋势的推断,这是他对人工智能预测的核心。库兹韦尔指出:如果这种趋势继续下去(他相信会如此),一台1 000美元的计算机将在2023年左右达到人脑的运算能力,也就是每秒10<sup>16</sup> 次计算 <sup>28</sup> 。在库兹韦尔看来,到那时,创建人类水平的人工智能将只是对大脑进行逆向工程的问题了。
神经工程<sub>,</sub>对大脑进行逆向工程