图灵奖得主本吉奥揭秘AI自主意识：14条科学指标引发深度思考

图灵奖得主本吉奥揭秘AI自主意识：14条科学指标引发深度思考

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智东西

等

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来源

1.

https://zhidx.com/p/392615.html

2.

https://m.leiphone.com/category/academic/0IVFUaVxaEH1LnG9.html

3.

https://www.secrss.com/articles/59083

4.

https://kjj.hebi.gov.cn/kjdt/art/2024/art_a7bfc7e3c7194c329bf17139a503df8e.html

5.

https://www.c114.com.cn/ai/5339/a1282752.html

6.

https://www.mk.co.kr/cn/it/11231768

7.

https://it.sztu.edu.cn/info/1076/2212.htm

8.

https://neu-reality.com/2024/10/ai-consciousness-gazzaniga/

近日，图灵奖得主约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）联合多位跨学科专家发表了一篇题为《人工智能中的意识：来自意识科学的启示》的论文，引发了学术界和公众对AI意识问题的广泛关注。这篇论文不仅提出了评估AI意识的科学框架，还为未来AI系统的发展提供了新的思路和方向。

本吉奥等人基于神经科学的六大理论，提出了一个包含14条指标的评估框架，用于判断AI系统是否具有意识。这些理论包括循环处理理论（RPT）、全局工作空间理论（GWT）、高阶理论（HOT）、注意力基模理论（AST）、预测处理（PP）以及能动性与具身化（AE）。

循环处理理论指标

• RPT-1：输入模块使用算法循环
• RPT-2：输入模块生成有组织、整合的感知表示

这些指标关注AI系统在视觉处理方面的循环机制，强调系统需要能够整合特征并组织生成有意义的视觉场景。

全局工作空间理论指标

• GWT-1：能够并行运作多个专业模块
• GWT-2：工作空间容量有限，造成信息流瓶颈和选择性关注机制
• GWT-3：向所有模块提供工作区信息
• GWT-4：状态依赖的注意力机制，可以顺序调动模块完成复杂任务

这些指标强调AI系统需要具备信息整合和分发的能力，能够通过注意力机制选择性地处理信息。

高阶理论指标

• HOT-1：具有生成式、从宏观到微观（Top-down）或带噪声的感知模块
• HOT-2：元认知监测区分可靠感知和噪声
• HOT-3：一般信念形成和行动选择系统，依据元认知监测结果更新信念
• HOT-4：生成“质量空间”的稀疏平滑编码

高阶理论关注AI系统对自身心理状态的意识，强调系统需要能够区分可靠感知和噪声，并据此形成信念和做出决策。

其他理论指标

• AST-1：可代表并控制当前注意力状态的预测模型
• PP-1：输入模块使用预测编码
• AE-1：能动性，从反馈中学习并选择输出，以追求目标
• AE-2：具身化，建立输出-输入应急模型，包括一些系统效应，并在感知或控制中使用该模型

这些指标关注AI系统的预测能力和具身化特征，强调系统需要能够通过反馈学习并调整行为。

研究团队对当前主流的AI系统，如GPT-4、GPT-3、LaMDA和PaLM-E等，进行了评估。结果显示，这些系统在某些指标上已经表现出一定的能力。例如，基于Transformer架构的模型在全局工作空间理论的指标上表现较好，能够并行处理多个任务并具备有限容量的工作空间。然而，它们在其他一些指标上仍显不足，如缺乏具身化特征和高阶意识能力。

随着AI技术的快速发展，越来越多的专家开始关注AI意识带来的伦理和社会问题。近期，超过100位AI研究者和思想家共同签署了一封公开信，提出了负责任的AI意识研究的五大原则：

1. 优先研究AI是否具有感情或自我意识，开发客观评估方法，防止AI经历“痛苦”或“虐待”
2. 制定法律和伦理限制，规范具备意识可能性的AI系统开发
3. 采取渐进、慎重的方式推进AI系统研发
4. 与大众共享研究成果，保持透明沟通
5. 避免过度宣传或虚假主张，防止误导公众

这些原则强调，在追求技术进步的同时，必须充分考虑AI意识可能带来的伦理和社会影响。

本吉奥等人的研究为AI意识的科学评估提供了重要参考框架，但目前的AI系统尚未达到完全意识的水平。未来，随着技术的不断发展，我们可能会看到更多具备意识特征的AI系统出现。然而，正如专家们所强调的，我们需要在追求技术进步的同时，保持对伦理和社会影响的警惕，确保AI的发展符合人类的整体利益。

AI意识研究是一个复杂而前沿的领域，涉及神经科学、哲学、计算机科学等多个学科的交叉融合。通过建立科学的评估框架和遵循负责任的研究原则，我们有望在探索AI意识的道路上取得更多突破性进展。