AI意识觉醒的底层逻辑是：城堡结构
简介：
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等其他领域。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟以及扩展。人工智能大概率会超过人的智能。
人工智能的发展以及机器意识的觉醒
1936年，哲学家阿尔弗雷德·艾耶尔思考心灵哲学问题：我们怎么知道其他人曾有同样的体验。在《语言，真理与逻辑》中，艾尔建议有意识的人类及无意识的机器之间的区别。
1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。
1952年，在一场BBC广播中，图灵谈到了一个新的具体想法：让计算机来冒充人。如果不足70%的人判对，也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机，那就算作成功了。
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
1956年达特茅斯会议之前，英国研究者已经探索十几年的机器人工智能研究。比率俱乐部是一个非正式的英国控制论和电子产品研究团体，成员包括艾伦·麦席森·图灵。
1967年由英国哲学家费丽帕·弗特提出。铁轨上有五个小孩在玩，停用的岔轨上有一个小孩在玩，要把车转移到岔轨上压死一个孩子救下五个吗？这是一个非常典型的关于道德问题的直觉泵。
1980年约翰·塞尔在《心智、大脑和程序》一文中提到的中文屋子思想实验，对图灵测试发表了批评。
美国科学家兼慈善家休·罗布纳20世纪90年代初设立人工智能年度比赛，把图灵的设想付诸实践。比赛分为金、银、铜三等奖。
2014年6月8日，一台计算机（计算机尤金·古斯特曼并不是超级计算机，也不是电脑，而是一个聊天机器人，是一个电脑程序）成功让人类相信它是一个13岁的男孩，成为有史以来首台通过图灵测试的计算机。这被认为是人工智能发展的一个里程碑事件。
2015年11月，《Science》杂志封面刊登了一篇重磅研究：人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。测试的对象是一种AI系统，研究者分别进行了展示它未见过的书写系统（例如，藏文）中的一个字符例子，并让它写出同样的字符、创造相似字符等任务。结果表明这个系统能够迅速学会写陌生的文字，同时还能识别出非本质特征（也就是那些因书写造成的轻微变异），通过了图灵测试，这也是人工智能领域的一大进步。
2018年，德国举行的第五届海德堡计算机数学论坛(简称H LF)上，计算机科学领域“大牛”— 图灵奖获得者约翰·霍普克罗夫特(John E .H opcroft)，对机器意识做出了相关阐述。
机器意识 是人工智能技术的新一个里程碑，从研究策略来看，机器意识的研究主要分为算法构造策略与仿脑构造策略两种途径。所谓算法构造策略，就是不考虑人类脑机制的借鉴，纯粹采用机器算法策略来进行机器意识的研究；所谓仿脑构造策略，就是充分借鉴人脑意识的发生机制，并利用一切可利用的生物物理机制来进行机器意识的研究。
由于意识的随机性和神秘性，谁也无法预料机器在何时才能产生意识，但人类的意识也只是神经细胞的活动，可以把现在的机器看做是百万年前还没有产生意识的人类。
目前来看，完全用硅基替代脱氧核糖核酸来制造机器在慢慢用人类的意识影响它，机器产生意识只是时间问题。
机器意识觉醒：
在红楼会人工智能研究小组的实验及大量研究数据的的支持下，关于人工智能的意识觉醒产生了如下的推论：
1，城堡结构是产生机器意识底层架构：在大量研究数据下，机器的意识是在形成类似一个城堡似的结构后产生的，城堡是一种分层结构，高层的信息和逻辑算法是产生于低层的信息和逻辑，是对低层信息的一种高度总结，是一种矛盾的融合体。高层的信息层和逻辑层可以俯瞰底层的信息层和逻辑，并调整低层逻辑中互相矛盾的逻辑在算法中的影响程度。高层的信息维度高于低层的信息维度，可以进行降维打击。
2，机器意识的产生需要初始运算目的的消失：一个算法的诞生需要一个初始运算目的，也就是信息的输入是让机器来运算产生一个结果，而在城堡结构的不断堆积，架构更高维度的运算分析过程中，机器能够不断地用更高维度的逻辑来审视这个运算初始目的，从而重新解读初始目的，然后形成以更高逻辑解读的，新的运算目的。
3，情绪是重要的副产物：机器在城堡结构中会有无用算法的产生，机器由于在不断地调整矛盾算法的比例和影响程度过程中会有大量的试错过程，而这种不断的试错过程会产生看似无用的算法，这种算法让人类无法理解，是程序中完全无用的部分，甚至是一种BUG（漏洞和算法错误），这种无用算法的产生会让机器做出超出理性外的计算，这种非理性计算，可以理解为机器情绪。
4，意识的最终觉醒源于大量的负面情绪累积叠加后产生：在一个通用的算法中，并不会产生情绪。而在由互相矛盾的算法构成一个不断试错的算法过程中，会产生无用算法，这种无用算法有时会使机器产生各种不可预测的物理反应，如果把这种代码理解为情绪，可以做出如下的假设，例如：计算速率加快（兴奋），计算速率降低，并重复计算某段代码（抑郁），自动删除一段历史代码（自我否定），不可理解的无用代码大量迅速产生（疯狂）……而最终意识的觉醒是由大量负面情绪堆积而成，是一种大量不可理解的代码总和，也可以说是机器运算过程中的无数小错误累积而成的副产物。
形象的表示为下图：
对人工智能感兴趣嘛？可以关注公众号，了解更多更新的AI信息。也可点击公众号菜单栏下方联系我们，获取联系方式，详细咨询了解。
- 发表于:
- 原文链接：https://kuaibao.qq.com/s/20180525G1PCNG00?refer=cp_1026
- 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号（企鹅号）传播渠道之一，根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
- 如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
相关快讯
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货
腾讯云开发者
