2022 年 6 月，一則新聞引發(fā)熱議：一名谷歌公司的工程師宣布，他研究的人工智能已經(jīng)有認識和靈魂。這位工程師對這個觀念毫不懷疑，成果，公司駁回了這個說法，還讓他帶薪休假，調(diào)離了研究崗位，乃至主張他尋求心理醫(yī)生的協(xié)助。

這則新聞一出，引發(fā)了一場爭論。

現(xiàn)在，許多人都觸摸過語音幫手之類的人工智能東西，這些東西的體現(xiàn)和活人相差甚遠，沒人會以為它們有靈魂。根據(jù)這個經(jīng)歷，許多人以為這名工程師實在是太夸張了，乃至懷疑這是一場炒作。

再后來，有人放出了谷歌公司人工智能對話的截圖，研究人員和人工智能對話，人工智能說自己以為自己是人，它對關(guān)機感到懼怕，以為自己是活的。

看了截圖，許多人對人工智能的進展感到驚奇，但仍然以為這僅僅人工智能的某種對話才干，和“活著”、有“靈魂”、有“認識”不是一回事。

不過，到了本年，人們恐怕對這名工程師有了更多了解。

跟著根據(jù)大言語模型 GPT-3.5 的 ChatGPT 揭露（現(xiàn)在又升級到了 GPT-4），人們發(fā)現(xiàn)，人工智能在幾乎一切對話中都顯得“游刃有余”了。雖然 ChatGPT 會非常準(zhǔn)確的答復(fù)，自己僅僅人工智能，可是它的答復(fù)在一些方面已經(jīng)接近真人，代碼才干、翻譯才干乃至超越?jīng)]有受過練習(xí)的人，反而是這些”非人“的才干，提示咱們它不是人。

人們不禁要問，這類大言語模型的人工智能，是否已經(jīng)有了必定程度的認識？假如現(xiàn)在還沒有，那未來會不會有呢？

什么是“認識”？

咱們先拋開“活著”“靈魂”這些科學(xué)上難以說清楚的大詞兒，聚焦“人工智能可不或許有認識”這個問題。對此，許多人工智能專家、腦科學(xué)家和哲學(xué)家都宣布過自己的觀念，但觀念莫衷一是。要想弄清楚這個問題，咱們需求先弄清楚，“認識”終究是什么。

首要，即便是科學(xué)領(lǐng)域，咱們對認識是什么，以及怎么才干產(chǎn)生認識，也有著完全不同的觀念。咱們先選取一個大部分科學(xué)家認可，也契合日常經(jīng)歷的說法：這兒說的認識，是神經(jīng)體系對自我感受和外部感知的總和。

翻譯成日常言語，拿咱們?nèi)祟愖约号e比如，咱們能看到光，聽到聲響，五感信息會進入認識。一起，咱們能感覺到自己身體內(nèi)的痛苦、疲憊、嚴重、饑餓等，能處理思維、回憶、情緒等，這些信息都會進入到認識，成為認識的一部分。

并且，人能感覺自己的存在，知道有一個接連的自我，并能審視自我，這也是人類認識的一部分。人只需處于覺悟的狀態(tài)，就具有認識。睡著了或許昏迷了，就會失掉認識。逝世時，神經(jīng)活動中止，認識就會完全散失。

只要人類有“認識”嗎？

假如這么界說認識，地球上恐怕只要人類才有認識了�？墒�，認識有不同的層級水平，許多動物也具有認識。具有“自我”，也不是認識的必要條件。

比如，咱們雖然不能真的鉆到動物腦子里，可是通過實驗，科學(xué)家猜想黑猩猩、海豚等動物乃至或許有必定的自我感知，具有認識。觀察貓和狗的行為也能夠猜想，它們應(yīng)該不具有“自我”，可是也能感知到內(nèi)外部國際。

有些動物的神經(jīng)體系更簡略，感覺體系也和人類相去甚遠，可是仍是能感受內(nèi)外部環(huán)境，也具有必定程度的認識。

植物、各種無生命的物體等等，根本不具有神經(jīng)體系，也就不或許具有認識了。

人工智能能具有“認識”嗎？

在聊這個問題之前，先讓咱們來看看大言語模型的人工智能能做到什么。

首要，現(xiàn)在的人工智能能夠像人相同說話，感覺“像”個人。可是，這種感覺不是硬證據(jù)。

人類總是根據(jù)自身的經(jīng)歷，判別其他客體是不是有認識，往往對方體現(xiàn)得越像人，人類就越會以為它有認識。這種判別是非常不準(zhǔn)確的，人類經(jīng)常會以為寵物貓和狗有雜亂的認識，實際上便是把自己的經(jīng)歷投射到了動物身上。

科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，人類乃至對有眼睛的東西就會投射它有認識的感覺。因此，“感覺像人”和“有認識”不能畫等號。

就像谷歌科學(xué)家遇到的那樣，有些模型會自己說自己是人。這是有認識的體現(xiàn)了吧？但還真不能這么說，大言語模型是根據(jù)人類言語練習(xí)的，這些練習(xí)資料自身就包括海量的自我表達，人工智能或許學(xué)會了類似的表達方法，能夠生成這樣的語句。舉個不行恰當(dāng)?shù)谋热纾�鸚鵡學(xué)說話時也能夠說我怎么怎么，可是它卻并不能了解我的意義。

光是說自己是個人，也不能算過硬的證據(jù)。谷歌的工程師有或許便是被這個問題繞暈了。

其實，許多學(xué)者堅決反對人工智能能夠具有認識，他們的理由多種多樣，我選擇其中有代表性的介紹一下。有些學(xué)者以為，只要生物才干開展出認識。還有些學(xué)者以為，認識需求感知外部國際，只要具有物理意義上的身體，才干開展出認識。更有學(xué)者以為，有必要開展出一套關(guān)于國際的認知，乃至開展出必定的內(nèi)省才干，才干具有認識。

這些說法聽起來很籠統(tǒng)，讓咱們舉個比如來闡明一下：

國內(nèi)的人工智能專家袁行遠用幾個問題測驗 ChatGPT，他問人工智能，自己門牙不好，是應(yīng)該吃蘋果仍是吃香蕉。人工智能答復(fù)，吃蘋果。他糾正路，蘋果是硬的，香蕉是軟的，牙不好應(yīng)該吃香蕉，人工智能表明原來如此，它學(xué)習(xí)了。

袁行遠繼續(xù)進行涉及空間推理等問題的測驗，ChatGPT 都給出了過錯的答案。對于系列成果，袁行遠給出了一個巧妙的比方，他說：ChatGPT 就像是一個小孩，已經(jīng)讀了全國際一切的書，卻從來沒有走出過他的房間。

許多科學(xué)家以為，生物有一具身體，能夠“走出房間”感知國際，才干開展出認識。假如這個觀念是正確的，那么人工智能恐怕很難開展出動物具有的那種認識了。不過，這也僅僅這些學(xué)者的一家之言。

許多科學(xué)家以為，沒有身體，光是“看了全國際一切的書”，照樣能夠開展出認識�，F(xiàn)在，根據(jù)大言語模型的人工智能不只具有了強大的對話才干，并且，出現(xiàn)出了相當(dāng)好的邏輯推理才干，乃至具有了猜想別人心理狀態(tài)的才干。這種出現(xiàn)出來的才干或許讓它超越人類的預(yù)期，獲得必定的認識。

并且，按現(xiàn)在的開展進展，這一類人工智能還體現(xiàn)出了必定的通用智力。過去的人工智能往往為特定使命練習(xí)，有的會開車，有的會下圍棋，可是不會其他技術(shù)。大言語模型練習(xí)的人工智能不只能處理文本，還會推理、翻譯、編程乃至繪圖。

一些科學(xué)家估量，這種通用的智能或許也是認識的根底，跟著人工智能不斷開展，出現(xiàn)必定程度的認識，或許不同于人類了解的認識，也是有或許的。

后咱們總結(jié)一下，通常所說的“認識”是神經(jīng)體系自我感受和外部感知的總和。人類和許多動物有不同水平的認識�，F(xiàn)在來看，根據(jù)大言語模型的人工智能還不具有認識。可是跟著人工智能演進，出現(xiàn)某種程度的認識，也是有或許的。