【隨筆】人工智能，神經網絡，生命現象，以及創新

上次那篇 【隨筆】人類文明與人工智能 （<<<點擊閱讀）沒有被網管移走，謝天謝地！續上次話題，前幾天馬雲回國，大概就在兩天前，我看國內傳出報導馬雲似乎在婉轉地批評說，人工智能應該是用來造福人類，而不是用作開發人臉識別。所以馬雲還是挺敢說的。

我的評論：“人臉識別”說到底是為統治階級服務的工具，而chat gpt則是為娛樂大眾，是服務大眾的工具。一個是為權貴開發，另一個是經濟驅動，高下立判。關於兩種體製下的AI就點到為止。再多說本帖子也保不了了，嗬嗬。

先說生命現象。從阿米巴細胞說起。阿米巴細胞是真核細胞，因為它是單細胞生物，所以也是真核細胞生命體中，最原始最簡單的生命形式。阿米巴細胞是可以在營養液中沿著培養皿底部移動的。人們很早就發現了兩種現象。一是假如你在培養皿的兩端，一處加熱，一處製冷。你會發現阿米巴會移動，一直移到它最適合的溫度處（攝氏37度）停留下來。另外一個就是假如你在培養皿的一端放入糖類，阿米巴就會向著放糖的地方移動。這是因為阿米巴細胞表麵有糖的受體，受體會引導細胞向糖原（假設此處的糖濃度最高）的方向移動。

這裏你會發現，即使是最簡單的單核細胞，它也是具有自我意識的認知（Cognitive-self consciousness）。再往上發展的生命體中，都保留了自我保護的意識和追逐食物這兩種本能。上升到我們人類，自我意識認知體現在人喜歡紮堆，特別是跟你喜歡的人在一起，趨利避害等。這在潛意識裏就有了。另外就是，當人肚子餓了的時候，人對食物的嗅覺會驅使他或她加快步伐向食堂衝去，等等。

另外一個有趣的生命現象是關於神經網絡。神經元是怎麽聯絡到一起的呢？大概是上個世紀八十年代被發現的。那就是在培養皿中的神經元，加入神經營養因子（NGF等），神經元的觸突會沿著NGF的濃度梯度伸出它的觸突或樹突，試圖與其他神經元建立聯係。神經元之間的所謂“神經網絡”也是靠濃度梯度的引導完成的，神經元是靠分泌神經營養因子來吸引其他神經元與它建立聯係的。一般來說，一個神經元可以跟幾百甚至上千的神經元建立聯係。但這並不是完全平等的網絡。有的神經元，如果它建立的聯係（觸突）不夠多，它就會在人出生前後死去。而存活下來的神經元所建立的神經網絡也是不平衡的，有的神經元可以與上千個其他神經元建立聯係，有的可能隻有幾百。這就是神經元之間的差異，對個人來說，也可以造成個體差異。後麵再說。

那麽思想是怎麽來的呢？在高級的生命體中，思想首先是自我存在意識（見上），然後再加上信息收集和記憶（這兩者即是我們通常說的“洗腦”或教育過程），再加上邏輯推理和決策（後兩者是自我學習過程）完成的。記憶的物理基礎是海馬回的神經元所組成的神經回路（神經網絡的一種）。但是我們人類還有情緒反應，即喜怒哀樂，以及懼怕等。這方麵因為我不熟悉，怕誤導讀者，故隻提一下。但我們知道情緒是會影響記憶（痛苦的記憶會更持久）和推理和決策的。

目前的AI（人工智能）所基於的神經網絡跟我們人的大腦還是有區別的，起碼前者是平衡的，而後者是不平衡的，有的神經元權重高，有的則低。若以自動駕駛為例，AI實際上是具備完整的思想（思維能力）的，這包括自我意識，信息收集和記憶，邏輯推理和決策等。自從穀歌的超算 AlphaGo 擊敗韓國圍棋王李世石後，AI在某些方麵超過我們人類的智力，已經是不爭的事實。除了記憶能力超強，現在的 ChatGPT 甚至還具有糾錯和自我學習的能力，那就更上一層樓了。

就我們人來說，因為人類的神經網絡是不平衡的，即有的神經元有更多的觸突聯係。這個過程是發生在人的胚胎生長階段，完全是不可控的，也可能是隨機的過程。因此即使是同卵雙胞胎，接受同樣的教育，但他們對同一事情也會做出不同判斷。同樣，同一個案件交由兩個法官裁定，或者是同一法官在不同日子裏裁定，可能就會做出不一樣的裁決。這就注定我們人會經常犯錯誤。除了我們大腦的神經網絡是不平衡的以外，我們還受到情緒波動，外在壓力和身體狀況的影響。

但是這些因素，比如神經網絡中的差異等，在AI的“神經網絡”中，似乎是可以完全避免。有研究表明，AI能夠更為平穩的執行指令。我猜想如果所有路上駕駛的汽車都是AI的話，交通事故的發生肯定會大大地減少。

那麽是不是統統都交給AI管理行不？當然也是不行的。因為到目前為止，AI並沒有展現出創新的能力。

為什麽AI沒有創新能力呢?

我們得從創新的本質說起。什麽是創新？

先舉兩個例子。一個是以前我看電視時，由GE插的廣告裏看到的。說的是某一次一個研究員誤將一個燒杯裏的溶液倒入另外一個燒杯裏，第二天他來到實驗室，結果他發現第二個燒杯裏形成了一種非常非常堅硬的塑料材料。這是一個新的發明和發現。第二個例子是，人的體內被注射阿托品（迷走神經阻斷藥）後，普遍會產生血管舒張的降低血壓的現象。但是當研究人員將動物的血管取出來測試時，他們總是發現阿托品引起血管收縮。後來有一次，他們在體外實驗時，突然發現阿托品引起血管舒張！然後他們回頭尋找原因時發現，這次實驗中，血管的內膜是完整的。於是他們就發現，阿托品是作用在血管內膜細胞上，然後後者產生一種EDRF（即後來的NO分子），EDRF再作用在血管平滑肌上，造成平滑肌的舒張（諾貝爾醫學獎）。

所以，創新多是來自人類的某些錯誤或失誤，然後人們在尋找或者總結錯誤發生的原因時，出現了創新。假如AI永遠是忠實執行人類給它的指令，永遠不會（或者很少會）發生錯誤，那麽它也就沒有機會創新了。

所以，要AI也能夠創新，其基本條件勢必要放鬆對AI的約束。但這樣就會帶來危險。比如，人們想發現Tesla在什麽條件下可以飛行。但在通常情況下，Tesla的時速是被控製在每小時一百英裏下的。為了要測試Tesla會不會飛行，於是就將Tesla的最高時速增加到每小時六百英裏，再做出各種危險的換道動作。這樣是不是就對Tesla的乘客和其他高速公路上的車輛會造成危害？

跟AI不同的是我們人類在通常情況下，是受道德倫理和習慣約束的，我們人還具有empathy，是社會動物，因此有同事，親友和家庭等。這些都是製約因素。但是AI有嗎？前麵說到，AI可能會產生仇恨（假如你給它灌輸非常極端的思想），那麽它會不會有妒忌心呢？這些我們都不知道吧？

這也就是為什麽一籠·馬斯克在幾天前呼籲，暫停所有的AI研究。先把AI研究的規範建立起來，類似一個新版的日內瓦公約。在最大程度上，在獲得AI的益處前，先保護我們自己免受其害（如果我對他的呼籲理解正確的話）。