电子展|人机融合进化的两种基本机制

随着信息科技的发展，人机融合进化的现实越来越清晰地呈现出来，但对其具体机制的整体理解仍然有限。今天就由电子展小编为你解读更多行业新趋势。

目前，在类群亲历性和广义智能进化研究的基础上，可以看到人机融合进化具有两种基本机制：一是人机一体化，即人机关系将经历一个从载体连接到融合更新的过程；二是人机个体类群化，即个体间关系将经历从简单的人机协作到人机类群化的过程。人机载体融合更新和类群化还只是远景，现在正在进行的是人机一体化，新进展是脑机接口等技术；而人机个体类群化则可以在ChatGPT等方面展现出更现实的重大进展。 由于通用智能进化有着共同性质，类群亲历性与广义智能进化密切相关。

作为原生智能，人类智能进化类群条件的获得和发展经历了漫长的生物自然进化过程。机器智能体构成一个类也需经历同样的类群文化的积淀，尽管迭代速率不同，但具有同样性质的过程。文化积淀是智能类群的软件部分，语境的发育和发展为典型。无论智能类群的硬件发展迭代速度多快，其软件部分的积淀都遵循与人类智能进化大致相同的规律。 因此，从机制上看，机器智能很可能不具备类群构成条件，因为人类智能的类群构成是通过生物体活动启动的。机器之间很可能不具备这种启动机制，这也是原生智能大优势和次生智能大劣势的共同深层根源。我们很难想象机器之间发生像人类那样的具身相互作用，而更高层次的信息相互作用一定建立在相应物能互相作用的基础之上。

由广义智能进化可以清楚地看到，如果在人类类群中进化，人工智能的通用化就不必重复生物进化的漫长历史，这是人工智能通用化发展的一种现实的途径。对于人工智能的通用化发展而言，人类已经具备了现成的类群条件，而且人工智能是由人类创造的，机器智能是在人类智能基础上形成的，机器智能融入人类智能生态不仅具有更丰富的多样性，而且可以形成更高层次的智能类群。因此，机器智能在人类智能类群中进化，不仅不需要重复生物进化的漫长过程，而且很可能是机器智能获得类群条件的唯一可能途径。 人的类群形成先是通过与生物载体之间的互动开始的，正是基于生物体之间的互动，才有了言语等更高层次信息性相互作用，这样才有了人类类群。信息的感受性关系理解和具身认知研究越来越深入地揭示了这方面内容的重要性。

当代信息科技对于信息及其基本特性的展开表明，信息既不是物质也不是能量，而是一种感受性关系，其成熟形态是信宿和信源间的感受性关系过程。作为感受性关系，信息具有创生性、涌现性和相互性（reciprocity）等基本特性。信息的创生性意味着信息世界的创造是信息创生意义上的整体建构，即创构。将信息理解为感受性关系可以清晰地认识信息编码及其与信息的关系：信息编码是将感受性关系的信息的物能化和观念化。 因此，数据不是信息，而是信息编码。信息编码有两种基本类型：信息的物能编码和信息的观念编码。前者典型的例子如物理信号和DNA，后者典型的例子如作为自然类（natural kinds）概括产物的概念和符号。信息的符号编码有一种特殊的方式，即信息的数字编码（bit）。信息的数字编码与信息的物能编码和信息的观念编码内在相关，因此算法可以通过信息的数字编码将观念和物能内在结合在一起，在物能和信息关系层面构成理论和实践的一体化。 由于感受性的不同，碳基智能体和硅基智能体在感受性互动中具有不同的性质。

机器的感受性缺乏人类感受性那种自然特性，这意味着作为感受性关系的信息是不同的，智能体之间的感性活动也有所区别。这种区别是否会成为智能类群形成上的障碍，甚至涉及是否可能的问题，显然意味着与人工智能体在人类类群中的社会化相比存在现实性上的巨大反差。 在人类进化发展过程中，交往是智能类群形成的个体间互动方式。但是机器和机器如何像人类身体那样打交道？机器和机器不可能建立起和以生物体为载体的人类那样互动的关系，因此不借助人类独自形成类群的可能性是一个有待深入考察的问题。而与人交互从而实现社会化，很可能不是通用机器智能是否可能的问题，而是机器智能通用化必须如此的问题。 在从原生智能到次生智能的进化过程中，生物体不仅是智能的一个不同载体，而且是广义智能进化的内在机制。

实际上，即使智能机器可以通过其他方式自己建立类人类群关系，也存在一个类群环境形成过程漫长而人类类群环境在先的情况。因此，更为重要的是讨论人工智能在人类类群中的社会化甚至通用化。 与人机融合进化的两种基本方式相联系，人工智能在人类类群中的通用化也相应涉及两种具体机制：一是通过硬件融合实现进化的人机硬融合进化；二是人工智能体像人类个体那样在人类类群中社会化，这是人机软融合进化机制的高层次。 人工智能体像人类个体那样在人类类群中实现社会化，解决了通用人工智能与外部环境建立关系的问题，而所存在的更关键问题则是类人智能的内部关系，也就是通用智能的核心机制。如果通用智能的核心机制得以突破，拥有通用智能内部关系的机器智能体就可以作为更高层次的智能类群和人类一起发展。科幻电影《超能查派》就演绎了机器人像人类小孩那样跟随人类成长，像成人带小孩那样为人类所“带大”的情景。

而在现实实践中，无监督机器学习已经开始关注这方面的研究。新研究成果表明，婴儿认知发展科学可能是解锁下一代无监督学习方法的关键。 在人工智能发展的通用化方式中，可以看到两个重要方面：一方面，机器智能在速度上更具优势，这足以让人类担忧；另一方面，人工智能硬件和软件的发展将呈现一个重要事实，即在人机融合进化过程中，如果通用人工智能的核心机制落后于硬件与人类的融合速度（这不只是大概率事件，很可能就是事实），现成的人类软件优势就会与人工智能的硬件优势相结合，以人类为主体开始人类智能和人工智能的深度融合进化——脑机接口所晓示的人机硬融合进化，特别是在人机硬融合基础上软融合的更大空间发展。

新一代人工智能发展中人类语境的大数据纳入就充分表明，这种可能性不仅越来越大，而且越来越重要。通过ChatGPT及其短短几个月的应用已经可以看到，人机融合进化主要体现在三个方面：一是通过大数据纳入人类语境；二是在预训练中的人机互作；三是用户使用中的人机相互成长。 ChatGPT所展示的人机语境融合进化不仅表明了人工智能融入人类语境的现实路径，而且启示了人工智能深度融入人类进化的开始。人机融合进化的基本机制表明，无需担心机器人突然独立于人类发展成为超越人类智能的智能群体，即使机器智能在人类类群中得到通用，这种可能性也不大。因为其所处的类群约束使其就像在狼群中长大的狼孩——是在人群中成长的“机孩”。而上述论证更为根本也更为关键的根据，在于根本不可能出现一个单独的超级机器智能，它异于人类，并且能够超越人类智能。

只是在这种情况下，关于人类智能和机器智能的关系，会涉及更深层次的探索。必须从智能类群的层次及其发展和性质的需要更好地解释这样一个问题：在广义智能进化过程中，为什么会存在高层次智能体平等对待低层次智能体的内在需要。而在人机硬融合进化的发展中，我们有根据不必担心机器智能对人类造成伤害的问题。但在这一发展过程中，由于会涉及人工智能的人类利用越来越复杂，我们切不可掉以轻心，还有很多问题需要深入探讨。 现在可以得出明确结论的是这样一个大概率事件：与人交互从而实现社会化是人工智能通用化，也是机器智能进化的必经之路，而其可能（至少是先进入）的途径是人机软融合进化。

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文章来源：传感器专家网