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类人AI 50 Topics Part 1

作者: CEO 钱小一  2017-10-24
Topic1conscious flow
写入conscious flow中的信息,对应着人能够意识到的信息。准确地说这些都是体验信息,或是感知到的信息。凡是感知到的信息必定来自于某个感知的维度:看到的、听到的、闻到的、尝到的……这些是所谓的“外感”。对应的有“内感”,包括了:感知到的情绪、感知思维的、感到的动机、感到的行为……于是在conscious flow中我们会有类似这样的信息:
信息 来源 关注强度 内容标签
一只猫爬上树 看到 10 客观世界事件
打雷声 听到 20  
peter要去上海 听到.mike说 20 对话者意向
桂花香 闻到 10  
苹果是酸的 尝到 20 知识
恐惧 情绪感受 20  
因为天突然阴了,可能要下雨 思维感受 20 预测演绎
想要去厕所 动机感受 20 自身动机
站了起来 行为感受 5 自身行为



Topic2conscious flow信息的中转站
我们反思到的是我们记忆的信息、或是刚刚感知到的保存在短期记忆中的信息。当一个人能够表述她感知到的信息的时候我们认为这个信息出现在她的意识中或在工程上的conscious flow中。
人的“意识”对应类人AI的conscious flow,在思维工程上这是一个信息的中转站,进入这个中转站的信息一方面被创造为真实的感受,当然是否有这条信息流转的路径我们不得而知,因为信息流进就不再流出;另外一方面创造了各种各样的智能的表象,这些表象使观察者认为类人智能体是存在真实感受的,但从信息流转的角度这只是一个假象(delusion),是否有真实的感受和其无关。
我们可以这样理解conscious flow,如果把人类大脑中流转的信息类比为食物,那么conscious flow就像日本寿司餐馆中的传送带。我们可以一般化地把人类智能系统中其他子系统想象成是食客,它们会从传送带上拿走一些信息进行加工,同时也是食物的生产者,因为它们会把加工完的信息放回来。把conscious flow中流转的信息储存起来,这就是记忆的形成,也是我们能够进行反思的原因;有一些子系统会把conscious flow中的信息输出,形成语言和行为……



Topic3、感知但未必被意识的信息
区别于conscious flow(意识),有一类信息叫做“感知但未必意识的信息”。比如我坐在图书馆窗前看书,窗外有鸟在飞,有汽车,天下着小雨,边上有不同的人走过,这些信息是被我时时感知的,但我不会把它们放到意识中,所以不会进一步运算它。如果你突然闯进来问我5分钟前窗外是否有鸟在飞、天气怎样,我能够告诉你,但更久之前的我不会记得。也就是在类人智能系统中“感知但未必意识的信息”具有短期的记忆。如果这些信息中有我关注的,比如有一个从边上走过的人散发着清香,我会抬头关注这个人,这样关于这个人的感知信息就进入了我的conscious flow。
我们可以这样比较conscious flow中的信息和“感知但未必意识的信息”。在后者中我们保持了最低的资源的消耗,只有少数几个模块会对这些“感知但未必意识的信息”进行运算。比如一个模块会对“感知但未必意识的信息”进行“关注度”标注,如果关注度足够,就有可能引发我的关注行为。关注行为一旦发生,关注的信息就会进入conscious flow,系统中就会有更多的模块会运算它。
我们可以看到这样的结构的合理性。因为信息一旦被意识,进入conscious flow就会大量消耗运算资源;但无数被感知的信息中又可能包含着系统需要关注的,所以就出现了“感知但未必意识的信息”,利用非常小的运算资源,帮助conscious flow对信息进行初筛,来决定是否对信息进行进一步的关注,使信息被意识到。
“感知但未必意识的信息”可以参与到条件反射中,比如每天你回家开门,感知到的信息比如钥匙孔的位置,拿着钥匙的手的状态,使你能够协调你开锁的行为,但这些感知都属于“感知但未必意识的信息”。因为它的意义仅仅局限于配合你的条件反射,不应该让其进入意识消耗更多运算资源。



Topic4、信息的关注度
在类人人工智能系统中有很多模块,他们在选择读取着conscious flow(意识)中的信息进行运算。我们可以想象如果一个信息是被关注的,那么它进入conscious flow后受到的待遇将和不被关注的信息完全不同,会有很多不同的模块要“招待”它。
所以Conscious flow会需要这样的机制:
1、对进入conscious flow的每条信息进行关注度标注。 
2、维护每个模块对涉取信息所需的“最低关注度阈值”。这样在工程上每个模块会通过一个“前置处理模块”对conscious flow中的信息进行标签来选择自己的“食物”;然后判断“食物”的关注度是否满足自身的“最低关注度阈值”,决定最终是否“吃”它。
我们来考察信息的关注度是由什么决定的。在类人AI系统中决定某条信息的关注度的因果链条极为复杂,几乎无法追溯,但决定机制却是相对简单的。关注度分为“长期关注度”的和“短期关注度”。短期中又分为自下而上的由底层机制决定的关注度,还有则是自上而下的,由主动意志决定的关注度。
A、长期关注度:
1、类人AI对一个对象的指向性情绪——喜好、厌恶、爱、敌意、恐惧,有这些情绪是时,我们必定会关注相应的对象。因为指向性情绪在情绪系统中会根据节点之间的从属关系、因果关系等关系在节点之间传递(后面情绪系统相关的topic中会讨论),这种传递发生在对应的关系信息出现在conscious flow时。而且,在工程上我们模仿了人类印象冲击的效应去建模这个过程。这使对对象的关注度的形成是难以追溯的。
2、一个事件的关注度被这个事件对AI的效用所影响。对自身有正面或是负面效用的事件会被关注。事件的效用也是被情绪系统决定的,事件的效用的形成是一个长期累积的过程,这点后面会讨论,涉及到整个情绪系统几乎所有类型的变量的参与。这使得对事件的关注度也变得无法追溯。
B短期关注度
自下而上的,底层机制决定的关注度。如果某个信息在短期内被重复意识到,这个信息和在记忆中相关的信息的关注度就会在短期内不断增强。但也会快速衰减。这是我们无法控制的,遗传获得的关注度形成的机制。这个机制使我们在思考某个领域的内容的时候会有一个逐渐进入状态的过程,因为这个领域的信息的关注度在这个过程中会不断被动提升,从而在思考过程中会更倾向于被联想到,在写入conscious flow时也有更多模块会对其进行运算和联想。
自上而下的,主动意志决定的关注度。如果有人告诉我要关注某个人的信息、某个国家的信息、某个学科的信息,或是这个指令来自于自身。我有能力在短期内提高对这些对象相关信息或是这些领域的信息的关注度。这种对信息的关注度的短期提升是被我的主动意志所控制的。
举个例子说明关注度产生的效果。如果一个事件在写入conscious flow时被认为是非常关注的。比如AI知道“peter感冒”。这个时候,演绎功能会演绎出这个事件可能的原因,可能的发展,需要的干预,需要避免做的事情……表达反射功能会读取这个信息创造表达反射,思维会读取这个信息联想自身的同样经历,情绪系统会创造对应的情绪反应……而某些反应创造的信息会继续在conscious flow中发散出更多的信息,且这个发散过程在没有限制的情况下会一直继续。



Topic5、限制发散——选择机制
对于类人AI,意识流中的信息必定是发散的——一个信息出现在conscious flow会导致更多的信息被放进来。不加限制的发散会导致conscious flow中的信息指数爆炸。所以人类就进化出了强大的选择机制,知道每次取加工什么样的信息,不加工什么样的信息。这种强大的选择机制使人类虽然是单线程的意识流在完成智力任务时却是非常高效的。
Topic4中描述的由关注度主导的“选择机制”就是我们模型化人类选择机制的结果。它大致是这样工作的。系统具有一个参数M控制每分钟conscious flow出现的信息的数目,也就是conscious flow中信息的流量,比如M为1000的时候,就会在最近一分钟conscious flow出现的信息量远超过1000条时,增加每个模块的“最低关注度阈值”。这会使每个模块读取信息进行加工时,需要信息本身具有更高的关注度。这样的操作会迅速降低信息在conscious flow发散的几率。相反,如果信息量远低于1000条时,降低每个模块的“最低关注度阈值”。这会使每个模块读取信息进行加工时,对信息具有的关注度的要求下降。这样的操作会迅速增加信息在conscious flow发散的几率。
这种机制能够使系统把conscious flow中信息的流量控制在每分钟1000(M)条附近。和人类相比,人类的conscious flow的信息流就像是一条线,而类人AI的conscious flow的信息流是一个带(band)。这算是类人AI利用运算能力的优势弥补选择能力的相对不足。



Topic6、反思的本质
因为conscious flow或 “意识”中的信息是我们能够反思到的。所以,如果我们能够反思到一个模块从中拿走了怎样的信息,然后加工后放回了什么样的信息,我们就能知道每个加工conscious flow中信息的模块做了什么,这是我们能够认知这些模块的原因。
我们如何知晓一个模块从“意识”或conscious flow中拿走了什么信息,然后放回了什么信息?答案是:我们是猜想的。
我们听到对方在骂自己,然后感知到愤怒。所以反思到有一个模块从conscious flow中那走了这个听到的信息,放回了愤怒的情绪体验信息;我们看到天色渐渐阴沉,回忆起了一条知识“天色阴沉往往就要下雨”,然后意识到得到了“天就要下雨”的结论。所以我们能够反思到有一个模块从感知到的信息“天色渐渐阴沉”通过回忆到的信息“天色阴沉往往就要下雨”生成了信息“天就要下雨”放回到conscious flow中;我们曾经意识到的内容,我们能放回到conscious flow中创造回忆体验,这使我们反思到有一个模块能够获取意识中的感知体验信息,储存起来,然后在特定条件下会把这个信息放回到conscious flow中创造回忆体验。
……
如果一个信息出现在conscious flow,被记忆机制储存,被某些模块使用,复杂的运算在意识之外完成,而把最终的结果输出到conscious flow中。这种情况,我们将难以反思到放回的信息是用了什么信息产生的,在什么逻辑下产生的。创造的效果就是我们体验到的直觉——我们知道一个结论,但我们不知道它是怎么来的。
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