從AI“類(lèi)人”的圈子里跳出來(lái)

一方面，在基因科學(xué)中，解讀人類(lèi)基因程序語(yǔ)言的意義在于解讀地球生物圈的程序代碼。我們?cè)诮炭茣?shū)上就學(xué)過(guò)，基因是編譯氨基酸的密碼子。除了極少數(shù)的不同之外，地球上已知生物的遺傳密碼均非常接近。因此，根據(jù)演化論，遺傳密碼應(yīng)在生命歷史中很早期就出現(xiàn)。而這一點(diǎn)，對(duì)研究物種的誕生有著非常重要的意義，在以后，我們不排除“人造”地球生物圈的可能性。

另一方面，我們目前提到的機(jī)器人、計(jì)算機(jī)等人工智能是沒(méi)有意識(shí)的，即使我們不斷地嘗試，想讓AI變得更像人，但機(jī)器所做的主要還是認(rèn)知的事情，做的是一個(gè)Pattern Recognition，聽(tīng)聽(tīng)聲音，看看圖像。人腦的高級(jí)功能還是無(wú)法移植到AI上。自深度學(xué)習(xí)以來(lái)，AI一直沒(méi)有重大的理論突破，也證明了創(chuàng)造出具有意識(shí)、情感的非生命還是很難的。

美國(guó)哲學(xué)家約翰·希爾勒曾經(jīng)提出“中文房間”的實(shí)驗(yàn)理論來(lái)反駁電腦和其他人工智能能夠真正思考的觀點(diǎn)。在這個(gè)思維實(shí)驗(yàn)里，只要計(jì)算機(jī)擁有了適當(dāng)?shù)某绦�，理論上就可以說(shuō)計(jì)算機(jī)擁有它的認(rèn)知狀態(tài)以及可以像人一樣地進(jìn)行理解活動(dòng)。

在這個(gè)理論基礎(chǔ)上，我們或許可以開(kāi)一個(gè)比較大的腦洞，就是跳出人工智能一定要作為仿生機(jī)器、“類(lèi)人AI”而出現(xiàn)的圈子，而是利用動(dòng)物的思維，模擬動(dòng)物的程序，這或許會(huì)是一個(gè)具有極大潛力的空間。

來(lái)自澳大利亞新英格蘭大學(xué)的基爾斯蒂·阿爾伯特就曾驚嘆于螞蟻的智能，“螞蟻比我們想象的要聰明太多——我們把螞蟻叫做超個(gè)體， 因?yàn)樗麄冃纬闪嗽S多與人類(lèi)大腦類(lèi)似的網(wǎng)絡(luò)�！� 的確， 與人類(lèi)的社交系統(tǒng)相比，蟻群的社交系統(tǒng)相當(dāng)?shù)木�密�?/p>

如果把這個(gè)“人造”生物圈當(dāng)作一個(gè)生物進(jìn)化的實(shí)驗(yàn)工廠，那么我們或許可以從中總結(jié)出一套有別于人類(lèi)的某個(gè)物種的程序語(yǔ)言，要說(shuō)明的是，這種動(dòng)物專(zhuān)屬的程序是一直存在的，比如螞蟻的社交行為，只是在進(jìn)化過(guò)程中沒(méi)有動(dòng)物會(huì)自己總結(jié)下來(lái)。當(dāng)人類(lèi)能夠縱觀整個(gè)生命歷史時(shí)，總結(jié)歸納一個(gè)物種的程序語(yǔ)言也未嘗不可，而那意味著人類(lèi)能夠創(chuàng)造以新的程序語(yǔ)言為基礎(chǔ)的“動(dòng)物智能”。

與其讓AI不斷進(jìn)行人工標(biāo)簽數(shù)據(jù)的積累學(xué)習(xí)，不如先構(gòu)建一個(gè)動(dòng)物行為的知識(shí)圖譜，進(jìn)行系統(tǒng)化訓(xùn)練，一旦訓(xùn)練成功，對(duì)于人們來(lái)說(shuō)，受益將會(huì)是永久性的。

最重要的是，當(dāng)基因科學(xué)獲得突破，人類(lèi)將有機(jī)會(huì)獲得動(dòng)物、植物的非公式性變量波動(dòng)（即情感波動(dòng)），那么，將這樣的波動(dòng)作為數(shù)據(jù)庫(kù)植入到AI中，或許可以解決我們?cè)谌粘Ｉ�活中�?dòng)物語(yǔ)料庫(kù)不足、語(yǔ)義不明晰的問(wèn)題。如果動(dòng)物存在真情實(shí)感，通過(guò)基因技術(shù)+AI技術(shù)，我們或許可以實(shí)現(xiàn)人與動(dòng)物的情感交流。