拥有人类探索世界的好奇心,是让机器人变得更加聪明的关键因素之一。德国波鸿大学的人工好奇心专家瓦伦·康培拉指出,好奇的系统“不满足于只学习一种任务,而是希望同时学习多种技能”。法国国家信息和自动化研究所的机器人专家皮埃尔—伊夫·乌代耶强调,在算法中加入“内在动力”的想法,可以让机器在没有人类干预的情况下,自主学习各种各样的新任务。
此前,人工智能更多侧重的是人类左脑的能力,如理性能力、把握规则的能力;而目前研发关注的好奇心,则属于人类右脑的能力,与直觉、创造性等属性相同。目前的人工智能正开始向追赶人类右脑能力的方向大幅前进。
小到个人,大到社会,谈及聪明程度,都可从两个维度来衡量,即专业化和多样化。工业化时代,人类专注于提高完成某一项活动的能力,提高单位投入的产出量,这有利于公司做大做强。此前的人工智能主要模拟的是这种能力,例如通过把握下棋规则同人类竞赛。机器人因好奇心而变得更聪明,带来的将是多样化效率的提高,即同样投入,产出更多质的差异性。
美国经济学家鲍莫尔曾提出这样一个问题:音乐四重奏的效率是什么效率?显然不是小提琴脱离节拍拉得越快效率越高,其效率主要表现在对音质、音色的复杂辨析中。这就是多样化效率。人工智能最大的特点就是可以提高多样化效率,这些技术一旦应用于经济、社会,有可能大幅提高人类创新能力与体验能力,从而带来高质量的发展。
罗切斯特大学发展心理学家塞莱斯特·基德认为,新奇性和惊奇感是好奇心的两个关键参数。“孩子们更喜欢令他们感到意外的事物,或者是因果关系为他们所不知的事情。”这些参数若是转化为算法,机器人就能变身“好奇宝宝”。
不过,凡事都有两面性。我们乐于见到因为好奇而变得越来越聪明的机器人,但也要为它们的“好奇心”设限。俗话说“好奇害死猫”。如果机器人哪天不慎因好奇心按下了某个按钮,后果可能不堪设想。因此,人们要为机器人确立规则,包括设立伦理边界。人类需要告诉机器人,它可以做什么,不可以做什么。不管机器人如何“好奇”,都不能出离控制。
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