1995年，Manuel Blum 因計算復雜性理論及其在密碼系統和程序檢驗中的應用而獲圖靈獎。在今年的第三屆世界智能大會上，Manuel Blum 發表了題為“邁向有意識的人工智能，受神經科學啟發的計算機體系結構”的演講，一起來聆聽大師的智慧。

Manuel Blum, 1995年，因計算復雜性理論及其在密碼系統和程序檢驗中的應用而獲圖靈獎。美國國家科學院院士，美國國家工程院院士，美國藝術與科學學院院士。現任美國卡內基梅隆大學計算機科學學院教授。2019年5月16日，Manuel Blum在第三屆世界智能大會上，以“邁向有意識的人工智能，受神經科學啟發的計算機體系結構”為題展開演講。 Manuel Blum：朝著有意識的人工智能發展，這是電腦的架構，是由一個神經科學家所開發的。這是一項聯合研究，我們就這個理論也發布了一篇論文。我們所講的認知神經科學，要求我們去理解大腦的運作。1980年，Bernard Baars提出這樣的一個理論。我們去理解所開發的項目，也就是全球空間模型，這個模型可以幫助我們更好地理解什么是意識。而且有一個正式的計算機架構，因為這個模型的啟發而得以開發出來。 這個模型是由認知神經科學家所提出來。基于這個模型可以開發出更為靈活高效的機器，這也是未來機器發展的走向。

曼紐爾·布盧姆（右一） 我在這里探討的是意識。為什么要講意識？這個架構和意識又有什么關系呢？我們認為意識能夠讓人有能力和靈活性。同樣基于意識的架構，能夠賦予計算機和機器人以非常強大的能力和靈活性。這里有很多的學生，我希望你們未來能夠打造出有意識的電腦。 首先，什么是意識？人的意識或者人的感知能力，就是我們所注意到的任何事情。無論是處于清醒狀態還是睡眠狀態，當然如果你睡覺的時候沒有做夢，那是沒有意識的。但是只要你能夠看到、聽到、感受到、聞到、品嘗到，這都是意識。你的感受、你的喜悅、你的悲傷、你的恐懼，這都是意識。我們內心的自我獨白也是意識。我們每天無時無刻不在自己內心和自己進行對話。我們在晚上做夢的時候會夢到各種各樣的圖像，這些圖像看上去栩栩如生，反映出我們大腦的故事。基本上我們大腦內部所感知到的東西，這也是意識。

我們舉幾個例子。什么是有意識的計算？什么是沒有意識的計算？你們去參加過party嗎？當你看到一個人，感覺非常面熟就是不知道他叫什么名字。他叫什么名字呢？想不起來。你沒有在意這件事，算了吧，想不起來就想不起來吧。但是過了半小時，你突然想起來他叫什么名字了。這就是你的潛意識或者無意識地在進行計算。 如果我們生命中沒有意識，那什么樣的狀態？就是睡覺，而且是沒有夢的睡覺。有一種疾病就是人有意識，但是卻看不到東西。患者的視覺功能是正常的，但是他們卻看不到東西，這就是所謂的盲視。患者看到東西卻沒有意識，因此覺得自己是盲人。但是他們真的是盲人嗎？把患者放到一個房間，這個房間有入口，里面有很多的障礙物，讓他們避開這些障礙物，到房間的另一端，他們是能夠做到的。他們往往做到之后也感到非常驚奇，覺得難以置信。

圖片來自大科技 意識讓我們的生命充滿了活力。意識來自于哪里？認知神經科學家Bernard Baars指出，意識來自大腦的結構。這里講的不是神經元，而是在神經元更基礎之上，更高一個層面的架構系統設計。神經科學家于1989年提出來一個理論叫做劇場意識，這是一個聰明絕頂的理論，就是以劇場作為類比來描述“什么是意識”。意識就是在舞臺上的演員憑借短期的記憶從事一系列的表演。短期記憶，一個非常非常短的記憶，它就是你的意識。舞臺上的演員憑借這個短期的記憶在進行表演，有很多很多的觀眾坐在暗處觀看。這些觀眾不見得有意識，那這就是長期意識，長期記憶。

基于這個理論進一步的完善，讓它成為一個正式嚴謹的理論。我們看一看，左邊是輸入，我從上面開始講吧。這個頂端有一個中央指揮員，就像是一個導演，劇場上這些演員怎么調動由他說了算。右邊的這個圖像是我們短期記憶，也就是短暫的存儲，短暫的信息庫存。基于此，我們再進一步地前進到輸出這個環節。在最下面，是各種各樣的長期記憶處理。 這是個聰明絕頂的模型。我多年來就想找到這樣的模型，但是一直沒有找到。后來幸運的是Bernard Baars發明了這個模型，但是這不是一個“放之四海皆準”的藍圖，你不能憑著這個模型就造出一個有意識的機器。作為計算機科學家，我和其他的聯合研究員對這個模型的完善也做出一些貢獻，就是對人工智能、智能圖靈機器給出一個正式的定義，而且有相應的理論。

有意識的圖靈機器不是要做無法計算的任務，這是沒辦法做到的。只是能夠把那些可以計算的任務以更加高效的方式做出來，能夠給我們提供一個打造有意識的機器的圖紙，能夠讓我們更好地去理解意識，讓我們知道為什么機器有可能是變成有意識的。

現在，這樣的機器已經在建造之中，至少有一個這樣的軟件。有兩個團隊在做，其中一個團隊負責人是華盛頓大學的教授，另外一個團隊負責人是哈工大的王長喜教授。這是意識的架構，由簡單的圖靈機器所啟發的。還有Bernard GWM的模型，這兩者結合在一起我們就可以對有意識的圖靈機器給出一個定義，界定已具備的幾個特點。

這里我們看一看一個正式的、有意識的圖靈機器。在這上面有一個鐘表在計時間。每一個有意識的機器，它的每一步都在進行計算，而且在周遭有一個環境，包括有意識的個體本身。有意識的AI，有7個層級，像輸入輸出、短期記憶、長期記憶、向下的數向上的數。這里我用一個深入淺出的方式來講，給大家看一個圖表，就像Bernard的圖表一樣。 這是有意識的圖表機器架構，看起來像Baars提出的模型，短期記憶是黃色的部分，這是我們感知到的有意識的部分。中央指揮官在最上面這個導演我們是沒有的，在我們的機器中取消了這個東西，直接輸入，從這條直線沒有直接輸入到短期記憶，在這個模型中短期記憶并沒有直接的輸出。但是我們有外界的輸入進入下面長期記憶，長期記憶也在運作。長期記憶處理發出信號產生產出。長期記憶的處理經歷了某種類型的競爭，來決定到底哪些東西是可以進入到短期記憶。一旦進入短期記憶，就要進行廣播，向所有的長期記憶處理器進行廣播。 我們提出一個觀點就是，我們所開發出的這種意識，短期記憶中的東西都進行廣播，向所有的長期記憶處理器進行廣播，讓長期記憶知道你對什么東西是有意識的。

這就是競爭的進行。而這個競爭必須要簡單地競爭，而且要求的速度非常快，幾十億個長期記憶進行競爭，經過競爭后只有一個長期記憶進入短期記憶，所以要非常地快。 短期記憶非常短，就是一個小塊。大家知道小塊是什么意思嗎？經濟學家經常用這個詞，這個小塊也就是所謂的數字或者一個詞或者一個字母，或者是一個字母表比如說英文的字母表。我們對字母表其實是沒有意識的，我們只知道ABCD，我們可以一直數下去，但是這個小塊呢，指的是一個提示器。它能夠指到你想要的東西。 比如說下面減5，如果是痛苦的話，減7，如果是高興的話，又是另外的一個數值。那5比3要大，所以痛苦的分值要比高興的分值要高，所以痛苦就在競爭中脫穎而出，勝出進入短期記憶。我們可以看到像恐懼是負5的得分，所以他們勝出了，在競爭中向上傳負7，痛苦的分值是負7，在競爭中勝出，往上傳，往短期記憶傳。所以像這樣的活動持續不斷的，總是有些東西在競爭中勝出，而進入短期記憶。

在這個模型里面有這樣一個小塊，會進入短期記憶，那心理學家就說短期記憶能夠容納2個小塊，但是在我們模型里面我們只設置了一個小塊。

圖片來自網絡 我給大家展示一下，長期記憶處理器到底長什么樣子。它對外界的輸入進行采集，然后再經過競爭，輸入到短期記憶，再形成產出，進入外界。這是一個很有意思的點，當一個嬰兒出生的時候，是沒有這樣的連接的。當有知覺的、有意識的圖靈機器剛剛創造出來的時候也是沒有知覺的，就像一個剛剛生出的嬰兒一樣。但是隨著嬰兒不斷的成長，也就是隨著機器不斷的成長，這些處理器反反復復的進行競爭，反反復復地在競爭中勝出，進入短期記憶。比如說其中一個長期記憶處理器，處理的東西勝出了，然后他會反反復復問一個問題。其他的一些處理器會試圖回答這個問題，產生了想要的答案。比如說和A回答B的問題，A和B就形成鏈接。這樣一個鏈接讓意識的程序逐漸變成了無意識的程序，然后就中斷了，基本上就意識不到它的存在了。

接下來給大家看一個例子，展示它運作的機制。這里可以看到模型，有意識的模型。比如說你摸了一個爐子，你的手指被燙了，這個輸入就進入長期記憶的處理器，被標注定義為痛苦。這個痛苦傳到旁邊的處理器，很快就產生了輸出。這個輸出就是你把手很快從滾燙的爐子邊挪開。與此同時，這個產出也會進入到短期記憶。因此，你只是會在你被燙的時候才感知到這個痛苦。然后進行廣播，其他的一些處理器，比如控制水的處理器，這個東西太燙不能喝。
那到底什么是有意識的圖靈機器？它對什么有意識？就是短期記憶有意識，它的小塊能夠對信息所在的地方進行定位。為什么短期記憶如此短，如此微小，這也是有答案的。 哪些東西能夠進入短期記憶？長期記憶的處理器是如何產生的？什么樣的長期記憶處理器才能夠形成意識？這有很多很多的問題，都是需要解答的。