文 | Omni實驗室
近期,谷歌DeepMind高級科學家Alexander Lerchner發表了一篇論文。
結論非常清晰:
算法符號操作在結構上不可能有能力產生意識,無論模型多大、架構多復雜、是否擁有人形身體。
仔細看這句話,AI有意識這件事兒不是現在不行,而是從邏輯上看永遠都不行~
這篇論文的標題為《The Abstraction Fallacy: Why AI Can Simulate But Not Instantiate Consciousness》
(譯 | 《抽象謬誤:為何人工智能只能模擬意識,但不能實例化意識》)
論文發出后,引發廣泛討論~
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(一) 主流范式錯在哪里?
Lerchner要反駁的,是目前AI意識討論中最主流的一個理論框架——計算功能主義。
計算功能主義拆開來看包含幾個核心信息:
1.意識的本質是一套因果拓撲結構,跟底層物理材質沒有關系;
2.同一套功能可以在人腦的生物神經元上實現,也可以在硅基芯片的數字電路上實現;
3.只要一個數字系統精準復刻了意識的因果邏輯,主觀體驗就會自動涌現;
說白了就是一句話:意識不挑硬件,碳基還是硅基都不重要。
但Lerchner認為,這套理論看著沒有錯誤邏輯,但實則從一開始就建立在錯誤的前提上。
他給這個錯誤起了個名字:抽象謬誤。
(二) 抽象謬誤:把地圖當成領土
他為抽象謬誤提供了兩個比喻:
1、地圖不是領土
無論把一張城市地圖畫得多精細,完整復刻每一條街道、每一棟建筑、每一個紅綠燈,這張地圖都不會變成它描述的那座城市。
地圖是對城市的抽象關系描述,城市是具備真實物理因果力的實體存在。
2、公式不是引力
寫在紙上的萬有引力公式可以精準描述引力規律,但這個公式本身不會產生質量,也不會產生引力。
公式是對引力的抽象邏輯描述,引力是物理世界的內在因果屬性。
Lerchner認為,計算功能主義正好陷入了這個謬誤:
把對意識行為和邏輯的抽象符號模擬等同于意識本身的真實生成。
一個系統可以把意識的行為模仿得惟妙惟肖,但這只是模擬,模擬不等于真正擁有。
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(三) “制圖者”:被忽略的前提
論文引入了兩個關鍵概念:“模擬”和“實例化”。
模擬可以理解為對某一現象的外部行為復制。
比如一臺機器可以模仿心臟泵血的動作,但它不會因此變成真正的心臟。
真正的心臟有其內在的物理構成和熱力學動態,這是“實例化”。
論文嚴格區分了這兩個概念的前提,是找到了整個計算范式中一個長期被忽略的要素——制圖者(Mapmaker)。
制圖者,是任何一個擁有主觀體驗的生命體,它完成的工作是對物理世界的語義切分。
計算機里運行的0和1不是宇宙的固有屬性,物理世界不“知道”什么是1什么是0。
芯片里只有實實在在的電壓和電荷的連續流動,是人類觀察者為這些物理信號設定了閾值,賦予它們符號意義。
如果沒有一個擁有主觀體驗的主體來“制圖”,物理世界的狀態就只是狀態,不構成任何符號。
計算功能主義假設了物理狀態到符號狀態的映射關系,但從來沒有想過這個映射要在哪里才能真正成立。
換句話說:一套算法可以在不同的解讀框架下構成完全不同的意義~
同一個物理載體可以承載不同的抽象關系,真正賦予它意義的是對它做出解讀的那個認知主體。![]()
(四) 算力解決不了的問題
Lerchner認為,意識的來源不是系統規模問題,不是復雜性問題。
無論模型參數堆得多大,無論神經網絡架構多復雜。
如果底層機制仍然是符號操作,那么意識就永遠不可能從中憑空出現。
有人可能會追問:具身化的機器人呢?
給它裝上攝像頭和傳感器,讓它和環境交互,是不是就能具備意識?
Lerchner認為不能。
機器人采集到的信號只是連續的物理信號,不管是通過ADC(模數轉換器)還是其他方式轉換為數字信號.
運算的核心仍然在跑那些被提前賦予了符號意義的數字。
運算之前的信號輸入已經被做了字母表化。
運算過程中的邏輯演化同樣是建立在已符號化的數據之上,最終輸出同樣只是符號操控的結果。
整個過程從輸入端到輸出端,都沒有脫離符號操作的框架。
(五) 接受批判,但暫不宣判
有學者對Lerchner的論證表示了一定程度的支持。
其中一種觀點認為:
這篇論文成功挑戰了計算功能主義中過于天真的簡化解讀~
也有效提醒了學界不要只憑外在行為的復雜性就隨意為AI賦予本體論地位。
同時,也有中立立場觀點認為:
Lerchner對計算功能主義的批判很有價值,但無需立即得出“所有算法都不能擁有意識”的強結論。
目前的系統確實沒有令人信服的意識證據,計算的本體論地位確實存在爭議,但這些并不足以成為最終宣判。
其實
當討論AI是否有意識這個話題的主體從局外的哲學家變成了業內的科學家時,問題的性質就已發生變化。
這種觀點的對立并不會阻礙技術前行,反而讓人們更清楚~
真正值得珍視的,不是對意識的模擬,而是意識本身。
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