從Stable Diffusion、Midjourney等掀起的有關AI繪畫的讨論，再到眼下于網際網路上爆火的chatGPT，人工智能的熱潮似乎一浪高過一浪，有關AI的話題總能讓人心潮澎湃。甚至有科技界人士認為，2023年的科技主角仍将是人工智能，而不是所謂的風口元宇宙、區塊鍊、Web 3等。但是，你有沒有想過，我們關于人工智能的定義，或者當下對于人工智能的看法是否有可能完全走偏了？
至少傑夫·霍金斯持有不同的看法。盡管chatGPT看似智能到了可以寫出毀滅人類的計劃書、“生成式人工智能”（Generative AI）如 Midjourney 等可創作出獲獎藝術作品，然而在包括霍金斯在内的衆多人工智能研究者看來，在這股“深度學習”浪潮下所湧現的模型們卻并不具備真正的智能。他們認為，人工智能的長期目标應該是創造出能夠不斷學習新任務、靈活解決新問題的類人智能機器。差別于當下這些經由大量資料訓練、在執行某些具體任務上達到甚至超出人類水準的這些機器智能，上述的人工智能被稱為“通用人工智能”（Artificial General Intelligence）。
霍金斯認為，要想創造出上述這種真正的通用人工智能，我們需要首先對大腦進行逆向工程。而生物學家和醫學家對大腦的探索，仍然面臨有很多未知，至今仍缺少一個宏大的統一理論來解釋大腦的運作機制。在翻閱無數科研論文、從事腦科學研究近40年後，霍金斯提出了“千腦智能”的理論。他指出，我們的大腦之是以能了解這個世界并基于了解來行動，是基于大腦内的一個世界模型，并且大腦會通過移動和與世界的互動來進行學習，而我們的大腦中擁有關于世上一切事物的成千上萬個模型，這些模型會一起工作以達成共識，以形成關于特定事物的統一的感覺。千腦之“千”，即在于這些模型之衆。但不管模型的數量之巨，大腦其實是基于同一套通用算法來建構和了解外部世界的。
依據“千腦智能”理論，要想通往“通用人工智能”這一目的地，我們似乎應該另辟蹊徑，而不是沿用眼下所采取的大規模資料訓練這條道路。霍金斯寫就的《千腦智能》一書也入選了比爾蓋茨2021年的年度書單，他稱本書“非常适合沒有神經科學或電腦科學背景的非專業人士閱讀。”如果你對人工智能或人類大腦有所好奇，《千腦智能》應該會給你極大的啟發。
傑夫·霍金斯
在《千腦智能》近日于國内上市之際，霍金斯接受了36氪的采訪，以下為采訪實錄，經編輯：
36氪：請您簡單介紹一下“千腦智能”理論吧。
霍金斯：随着我們的成長，我們的大腦學會了一個世界的模型。我們依靠這個模型來知道我們在哪裡，識别物體，并思考未來。我們之是以能夠了解這個世界，是因為我們有這個内部模型；它是使我們聰明的原因。我在Numenta上司的研究團隊在了解大腦，特别是新皮層如何做到這一點方面取得了重大進展。在我的書《一千個大腦》中，我描述了這個理論。一個基本要素是，我們通過移動來學習。如果不移動并與世界互動，就不可能達到人類水準的了解和智慧。該理論的另一部分，也是令我們驚訝的一部分，就是大腦并不學習某樣東西的一個模型，而是學習有關該事物的成千上萬個模型。以一個簡單的東西為例，比如一個咖啡杯。我們過去認為，大腦中隻有一個咖啡杯的模型。我們現在了解到，大腦中有成千上萬個關于咖啡杯的模型，事實上，它擁有關于所有事物的許多模型。這些模型一起工作以達成共識，這就是為什麼我們有一個單一的感覺。
我們推斷，新皮層必須使用參考架構來組織我們所學的一切。是以，我們預測參考架構将在新皮層的任何地方被發現。有越來越多的證據支援這一假設。但正如你所說，将參照系與更多的概念性和抽象性思維聯系起來可能很困難。在我的書中，我就這個話題寫了一整章。我讨論了如何将曆史和數學了解為基于參考架構的。但說實話，我們離完全了解這一點還有一段距離。
36氪：關于大腦新皮質，您感到最為激動人心的研究發現是什麼？
霍金斯：我們的研究帶來了許多關于神經元、大腦中的電路和整個新皮質的令人興奮的發現。但現在最令人興奮的是，我們已經開始創造出在相同原理上工作的機器。當我們開始研究時，我們認為更好地了解大腦對于制造真正的智能機器是必要的，但我們不知道這将需要多長時間。現在，前進的道路已經明确。
36氪：您在書中提到了皮質柱的關鍵在于建立于其中的參考系，我們在思考有形物體的時候能夠很容易地了解參考系的概念，但是在我們進行抽象思維或者思考一些概念性問題的時候，似乎就沒那麼容易能了解參考系在此發揮的作用了，您能否為我們更清楚地說明一下？
霍金斯：我們推斷，新皮層必須使用參考架構來組織我們所學的一切。是以，我們預測參考架構将在新皮層的任何地方被發現。有越來越多的證據支援這一假設。但正如你所說，将參照系與更多的概念性和抽象性思維聯系起來可能很困難。在我的書中，我就這個話題寫了一整章。我讨論了如何将曆史和數學思維了解為是基于參考架構的。但說實話，我們離完全了解這一點還有一段距離。
36氪：您在書中提到，“目标和動機不是智能的結果，也不會自行出現”，那應該怎麼培養它出現呢？
霍金斯：重要的是要明白，智能并不要求有類似于人類或任何其他動物的目标和動機。智能機器不是在進化壓力下為生存而重新創造的活物。目标也不會在一個系統學習世界模型時自發出現。是以，智能機器的任何目标都必須由人類來實作。這并不比為自動駕駛汽車或搜尋計算機病毒的程式設定 "目标 "更困難。
36氪：您在書中說，“對大腦進行逆向工程和了解智能是人類将要進行的最重要的科學探索”，為什麼說這一任務是最重要的？
霍金斯：人類所做的一切我們認為有趣的事情，都是我們大腦的産物。隻有大腦才會提出問題。隻有大腦才能創造出複雜的工具。隻有大腦才了解通過提出問題和使用工具尋找答案而獲得的知識。大腦是科學、工程、文學以及我們所取得的其他一切成就的核心。第二，我們的智力和知識是使我們的物種有趣的唯一東西。智能是人類物種的生态位。第三，通過建造智能機器，我們将能夠大大增加我們關于宇宙的知識。
36氪：您說“舊腦結合錯誤的信念會導緻真正的生存風險”，既然錯誤的信念與新皮質有所關聯，這些錯誤的信念可以看做是新皮質的不足之處嗎？
霍金斯：我不會說錯誤的信念是一個缺點。大腦是一個信仰系統。我們所相信的，以及我們對世界的内部模型是什麼，是一體的。如果我們的模型不能反映實際的世界，那麼我們的信念就會不準确。我們大腦的世界模型不可能是完整的，總會有不準确的地方，這就是模型的本質。然而，我們知道如何不斷提高我們對世界的了解，使我們的模型更加準确。這就是科學過程。
在我的書中，專門有一章是關于信仰的。一些錯誤的信念改變了人類的行為，拒絕新的證據，拒絕科學過程。這些錯誤的信念是特别難以消除的。這是一個迷人的話題。
36氪：您對于“新舊”大腦之間的關系是怎樣看待的？您認為有一天人類會不再需要舊腦了嗎？
霍金斯：人類是生物動物，我們需要整個大腦來生存。智能機器不是活的生物體，我們将得以決定保留我們 "舊大腦 "中的多少，如果要保留的話。我們人類在不久的将來必須處理的一個迷人的問題是，我們是否願意編輯我們的基因來“改善”我們的身體和大腦。我不知道這個問題的答案，但似乎不可避免的是，我們将有能力通過基因編輯改變我們的大腦。
36氪：您的書中提到了對人工智能進行探索所采取的兩條不同道路，眼下我們看到基于“深度學習”和大規模資料訓練的第一條道路正為人們所津津樂道，比如生成式AI所帶來的變革，在您看來，沿用這條道路進行人工智能探索是否有一定的風險？
霍金斯：我不認為今天的人工智能有任何基本風險。一些人和政府如何使用它當然有風險，但今天的人工智能如果不被濫用，就會很有用。然而，我不認為今天的人工智能是通往AGI的可行途徑。 正如我在書中所寫，我相信有一套基于大腦工作方式的标準，智能機器需要具備這套标準。基于大腦的人工智能将按照與今天的人工智能不同的原則工作，并為人工智能的發展提出獨特的挑戰。
36氪：您在這本書的最後還強調了人類尋找地外智能體的探索，為什麼您認為與宇宙中的其他智能體取得聯系是如此的重要？
霍金斯：我認為我們不太可能與其他同時代的智能生物聯系起來。宇宙幾乎肯定創造了其他智能生物，但他們與我們同時存在的可能性很小。我在書中讨論了這背後的邏輯。我所主張的是思考我們如何為未來存在的智能生物留下資訊，當我們可能不再存在的時候，也要思考我們如何尋找過去存在的智能生物的資訊。我們目前在尋找地外智能體（SETI）方面的努力并不适合于此項任務。
人類一直在努力了解宇宙。宇宙的年齡有多大，它是如何運作的？我們是如何來到這裡的，我們的未來是什麼？在我看來，了解大腦和創造強大的智能機器是我們繼續進行宇宙探索的最重要步驟。
書名：《千腦智能》（A Thousand Brains）
作者簡介
傑夫·霍金斯
- 科技界一代傳奇，美國有名的發明家、計算機科學家和神經科學家，于2003年當選美國國家工程院院士。Palm掌上電腦創始人，Numenta公司創始人。
- 多年來深耕對大腦的探索，緻力于解釋大腦是如何工作的。他認為隻有把人類智能弄明白，才能制造出像人類大腦一樣工作的機器智能，著有《千腦智能》《新機器智能》。