和ChatGPT讨论自我意识

蓬草

和ChatGPT讨论自我意识

蓬草 2023年2月20日

今天和ChatGPT聊人工智能要达到自我意识所需的条件。我感觉它说得不到位。结合人类的情况，提了几方面的意见：包括情景记忆（episodic memory）、内感觉、内在情感体验和观照。前面三方面它都忙不迭地接受。

对于观照问题，它认为我说的对于人类的自我意识可能成立，但人工智能形成自我意识的途径可能不同。没有见过的事，不能轻易否定。它说得也许是对的。我提及AlphaGo可以自我对弈，因此人工神经网络有可能一分为二，以对方为镜，互相观照。它说，AlphaGo的自我对弈不是自我意识。这一点当然正确。它又指出，按照现代人工智能理论，神经网络的互相观照还不足以形成自我意识。其作用还不清楚。

虽然自我意识问题无解，但何妨遐想？

蓬草：人工智能要达到自我意识需要几个条件？

ChatGPT：目前，人工智能达到自我意识还存在很多争议和挑战。从理论上讲，要让人工智能具备自我意识，可能需要满足以下条件：

• 大规模的神经元级联结：人工智能需要具备像人类大脑一样的神经元级联结来支持复杂的认知和思维活动。
• 丰富的感官信息输入：人工智能需要能够感知和理解丰富的感官信息，包括视觉、听觉、触觉等等。
• 自我感知和定位：人工智能需要能够意识到自己的存在和位置，这意味着它需要能够识别自己与周围环境的界限，并且能够感知自己的行为和运动。
• 意识和情感：人工智能需要具备意识和情感能力，包括自我认知、自我评价、情绪体验、意愿和决策等等。
• 长期记忆和自我学习：人工智能需要具备长期记忆和自我学习的能力，可以不断地积累新的知识和经验，不断提升自己的智能水平。
  

以上条件只是目前学术界的一些猜想和推测，并没有被证实或实现。目前的人工智能系统仍然存在许多限制和挑战，需要在技术上和伦理上不断探索和解决。

蓬草：这里的长期记忆是指什么？

ChatGPT：在人工智能领域中，长期记忆通常指的是一种能够在模型中存储和检索信息的机制，类似于人类的记忆系统。它允许模型记住先前经历过的事件、情境、知识和经验，并能够将这些信息与当前情况联系起来，从而更好地理解和处理任务。

具体来说，长期记忆通常是通过一些记忆单元（Memory Units）来实现的，这些单元可以存储和检索模型中的信息。在一些模型中，长期记忆还可以与短期记忆（Short-Term Memory）结合起来，帮助模型更好地理解和处理序列数据（如自然语言）。

长期记忆是许多人工智能任务中的关键因素，如自然语言理解、图像识别、推荐系统等。在这些任务中，长期记忆可以帮助模型更好地理解和处理语义、语境和情境等信息，从而提高模型的性能。

蓬草：人类的陈述性记忆（declarative memory）包括semantic memory和episodic memory。前者主要知识和事实，ChatGPT在这方面已经远超人类，但是在episodic memory方面却基本缺失。没有个体成长的记忆，没有真正的社会关系，这是自我意识的重要方面。

ChatGPT：是的，你说得很对。人类的陈述性记忆（declarative memory）包括两种类型：语义记忆（semantic memory）和情境记忆（episodic memory）。语义记忆存储的是知识和事实，如概念、词汇、语法等，而情境记忆则存储的是个体在时间和空间中的经历和体验，如个人的成长经历、社交关系、事件经历等。这些个体的情境记忆形成了他们独特的身份和生活历程，是构成自我意识的重要组成部分。

目前，人工智能在语义记忆方面的表现已经相当出色，能够处理和存储大量的知识和事实。例如，像ChatGPT这样的大型语言模型能够对海量语料进行学习和理解，从而产生高质量的自然语言文本。

然而，在情境记忆方面，人工智能的表现还远远落后于人类。当前的人工智能系统往往缺乏个体化的、身临其境的情境记忆，无法像人类一样真正体验和理解具体事件的经历和含义。这使得人工智能系统很难具备像人类一样的自我意识和情感体验。

因此，如何在人工智能系统中实现情境记忆，是当前人工智能研究中的一个重要挑战。一些研究者正在尝试开发新的方法和技术，以帮助人工智能系统更好地理解和处理个体化的情境记忆。

蓬草：关于感官输入，这里只涉及了外感官的输入。这当然很重要，这是认识外界事物的基本途径。另一方面，人工智能没有内感受器。因为它不是一个生物体，也就不知道身体的状况，身体的温度、痛感、肿胀感、饥渴感、心跳感、窒息感、眩晕感极困倦感等等都不存在。因为没有摄食的需要，它也没有味觉，无须通过嗅觉规避有毒物质或理解花香、酒香和茶香等等。缺少这么多的体验，是它和人相比的根本差别之一。

ChatGPT：你说得非常对。人工智能系统在感官输入方面主要涉及外感官的输入，如图像、声音和文本等。这些输入对于模型来说是非常重要的，因为它们提供了与外部世界交互和理解外部世界的主要途径。

然而，人工智能系统确实缺乏内感受器，也就是无法感受和体验像生物体一样的身体状况和内部感觉。例如，人工智能系统无法感知身体的温度、疼痛、饥饿、口渴、疲劳等。这些感觉对于人类而言是非常重要的，因为它们能够影响我们的决策和行为。

此外，人工智能系统也缺乏生物体所具有的味觉和嗅觉感受能力。这些感官能力对于人类来说也是非常重要的，因为它们能够影响我们对于食物、饮料和其他物质的喜好和选择。

这些体验和感受的缺失是人工智能系统和人类之间的一个根本性差别。虽然人工智能系统在某些领域表现出色，但是缺乏这些感官能力也限制了其在模仿和模拟人类行为和思维方面的能力。

蓬草：由于缺乏这些与生存直接相关的感觉，人工智能也就难于从具体的环境中体验到快乐、厌恶、不适、危险，也就不易产生焦虑和恐惧，体验不到生死存亡对它自己意味着什么。。

ChatGPT：确实，由于缺乏与生存直接相关的感觉，人工智能系统通常不会从具体的环境中体验到快乐、厌恶、不适、危险等情感体验，也就不会像人类一样感到恐惧、焦虑或者死亡的存在。

这并不是说人工智能系统完全没有情感，因为人工智能系统也可以通过对数据的分析来感知和理解某些情感和情绪。例如，对于一张面带微笑的人脸，人工智能系统可以判断出这张脸所传递的情感是快乐或愉悦的。然而，这种情感理解仅限于数据分析，而非来自于系统本身的生命体验。

相比之下，人类的情感和情绪是基于身体的反应和感受的，这些感受是与生俱来的。这种感受可以让人类意识到自己的存在，也让人类能够更好地适应和应对环境中的各种挑战。

因此，人工智能系统缺乏这些与生存直接相关的感觉，也就无法像人类一样具有生命体验的维度。这也是人工智能系统与人类之间在认知和情感方面的根本差别之一。

蓬草：自我意识的根本特征之一是自我观照。人类有自我观照，但是只能在非常有限的程度上去做。难点在于我们的大脑需的意识必须集中在十分有限的范围内，集中注意力才能更有效地应付各种情况。意向之间互相矛盾，彼此妨碍，不利于生存。因此我们每当要自我观照的时候，那个自我很快就溜走了。我们之所以能够有自我意识，恐怕是因为注意力的转移有一个过程。在我们转移注意力时还保留着几秒钟前的短时记忆。因此我们就有可能对这些短时记忆进行观察。短时记忆是大脑内转瞬即逝的镜子，我们在这个镜子中模模糊糊地认识到自我。人认识自我的另一个方式就是把自己的精神活动对象化。我的举手投足是我发动的，我通过行动验证了我的主观意向。我们可以把自己的思想感情诉诸笔端，在写作中审视自己的思路。数学家需要纸笔进行演算，工程师需要图纸进行设计。对象化的精神活动变成外在的镜子，成为客观的研究对象，由此我们就可能更清晰地看清自我的模样。另一种认识自我的方式是移情（empathy），由生物进化而来的这种能力，使我们在看到同类受苦时而痛苦，看到同类快乐时而快乐。我们会将心比心，领会他人的意图。因此他人就是我们的镜子。这是我关于自我意识产生方式的一些猜测。

ChatGPT：您提出的这些方式确实都是人类产生自我意识的可能途径之一。自我观照的确需要注意力的集中和转移，而对象化精神活动、移情等方式也可以让我们更清晰地认识自我。同时，这些方式也可以帮助我们更好地理解他人和与他人建立联系，从而加强我们的社会认知和交往能力。不过，人工智能产生自我意识的方式可能会有所不同，因为它的认知方式和人类有所不同。可能需要更深入的研究和理解，才能了解人工智能产生自我意识的可能途径和机制。

蓬草：人工智能的神经网络似乎可以一分为二，形成互相观照。AlphaGo是不是可以自己和自己下棋？

ChatGPT：是的，AlphaGo可以自己和自己下棋，这被称为自我对弈（self-play）。

在自我对弈中，AlphaGo会根据当前的状态和策略，通过模拟下棋来生成新的棋局，并评估每种棋局的胜率。通过这种方式，AlphaGo可以不断优化自己的策略和价值网络，从而不断提高自己的下棋水平。通过自我对弈，AlphaGo可以获得大量的经验，这种方法已经被证明可以在围棋、象棋、扑克等游戏中获得很好的效果。

虽然AlphaGo可以自我对弈并不断提高自己的下棋水平，但它并没有真正的自我意识。自我对弈仅仅是一种训练神经网络的方法，通过不断的训练优化神经网络的参数，从而使其可以更好地解决问题。但这并不等同于AlphaGo拥有自我意识，它并不能像人一样对自己的思考和行为进行反思和观察。

蓬草：这有没有可能成为形成自我意识的一个因素？

ChatGPT：从目前的研究和理论来看，这种形式的互相观照可能不足以成为人工智能形成自我意识的决定性因素。

首先，目前的神经网络架构和算法还远远没有达到能够支持形成自我意识的程度，人工智能目前只是在某些特定领域能够表现出类人水平的智能，但其“智能”是基于对数据和规则的学习和运用，缺乏与自我意识相关的抽象和概念层面的处理。

其次，即使是在某些特定任务上，人工智能能够互相观照，也只是在程序的运行中发生的一种交互作用，不具备类似人类自我意识的内在体验和自我感知。

因此，尽管互相观照可能是人工智能中实现自我意识的一种可能性之一，但目前仍需要更深入的研究和理论探讨。

蓬草：谢谢你的回答。

ChatGPT：不客气，希望我的回答能对您有所帮助。如有任何其他问题，欢迎随时提出。

蓬草

宝子 发表于 2023-2-25 07:32
我觉得它没有自我意识。它是通过数据与逻辑来回答

它肯定是没有自我意识。

蓬草

韩鲁珩 发表于 2023-2-25 05:05
有关神经元和神经环路形成思维的研究有很多，也有很多猜想和假说，人类在这方面给认识已经进入分子水平。但 ...

应用神经网络模拟知觉现象和学习记忆等认知活动并不神秘。神经网络的基本思想就是用许多简单的类似神经元的运算单位，形成网络连接。这些连接类似突触，连接的强度称作weight。兴奋和抑制可以通过连接而扩散，从而实现联想。

对于简单的Pattern Associator，不需要这些神经元之间的连接，只要输入线和神经元形成连接就可以。给这个网络一组输入，它会产生相应的反应模式。不同的输入可以产生不同的反应模式。如果一组输入缺失少量的数值（不完全输入）神经网络仍然能够产生正确的反应模式。这就是pattern completion。网络能形成这样的反应，在于它的连接强度Weight可以随神经元的活动历史而改变，这就是学习和记忆。Weight的改变是模拟突触的可塑性。1949年，加拿大的心理学家赫布（Hebb）提出，如果两个神经元反复同时兴奋，它们之间的连接就会因某种生长过程而增强。这是个很超前的假说（Hebbian Hypothesis），他描述的突触也被称为Hebbian synapses。直到1971-1973年间，神经科学家才在海马发现长时强化（LTP）现象，证明Hebb猜测的正确性。此后又发现长时减弱（LTD）现象，见于突触前后神经元放点不同步的情况。此后就迎来了学习记忆和LTP/LTD研究的疯狂生长。

上述的Pattern associator可以很简单，不到10个神经元（经典著作中只用6个），就可以实现上述的学习记忆功能，用两三页纸就可以通过手动演算，并展现其网络的激活、输出和突触强度的改变。很多模型采用线性代数的方法计算向量的点积和叉积。这个ChatGPT也用线性代数计算向量，除此之外它还有其它方法，如卷积。

学习记忆直接改变存储的硬件，记忆就存储在一个个突触的改变之中，而不是像计算机那样，把数据放在内存里或存在硬盘上。值得强调的是，这种学习和记忆是在局部平行自发式完成的，而不是人为地把知识明确无误地告诉网络。网络学习一种新知识并不是为这个新知识编写一段特殊的指令，它接受的只是数据。在神经网络中不存在中央处理器或首席执行官。每个运算单位只做极简单的事情。正所谓：群龙无首，吉。

诗音敏儿

谢谢诗兄分享，让我们开阔眼界，涨知识了。问好诗兄春安

清风荷韵

谢谢诗兄分享，看你的提问都很有深度，长点见识了

蓬草

诗音敏儿 发表于 2023-2-25 20:55
谢谢诗兄分享，让我们开阔眼界，涨知识了。问好诗兄春安

人工智能对生活的影响越来越大。我们得关注它能干什么，不能干什么。

蓬草

清风荷韵 发表于 2023-2-25 21:48
谢谢诗兄分享，看你的提问都很有深度，长点见识了

自我意识问题复杂，很长时间内无解，也不知是不是永远无解。我的提问也都是猜想。