機器智能 15. 機器智能的頂層邊界-機器間的溝通 （轉）

機器智能的頂層邊界 - 機器間的溝通

我們知道了機器智能底層邊界，我們再來看看機器智能的頂層邊界，我們人類智能的頂層是協同演化，同樣機器智能的頂層也是協同演化。但是複雜係統理論告訴我們任何係統的協同演化都是需要催化劑的。根據之前的分析，促成人類協同演化的重要催化劑是我們人類的語言。

對於我們人類而言，語言極大地豐富了人類的思維，拓寬了我們對世界的理解。例如：在對事物的“量”進行描述與處理的數學語言還沒有誕生之前，由於人類使用的自然語言中並不包含“量”的概念，所以我們就無法認識與發現與“量”有關的知識，就不會有科學的誕生。而我們中國也正是因為在數學的引進上比西方晚了幾百年，造成了曾經在科學與技術上比西方落後了幾百年的時間。另外一個案例直接與機器智能有關，20世紀初隨著形式語言（計算機編程語言）的誕生，又一次開拓了人類語言的使用範圍，我們可以通過計算機編程語言與機器進行交流，讓智能機器為我們人類服務。但是，正如之前討論語言時闡述的，語言既豐富了我們的思維，同時又將我們的思維限定在了語言概念範圍之內。

對於機器智能而言，雖然在人類的幫助下，機器能夠理解與接受人類製定的多門形式化的計算機編程語言，但至今為止機器間的溝通語言恰恰又僅是通過我們人類為機器定製的形式語言，有了這一些語言（協議），機器看似能夠溝通了，但根據語言決定思維的原理，這從根本上注定了機器溝通與思維隻能在人類製定（限定）的語言範圍之內進行，也就是說機器對信息的認識與處理水平，已經由人類的認知水平決定了。這個邊界不打破。那麽機器隻能在人類賦予的思維空間裏活動，而無法超越這個範圍。

當然，人類也不是從一誕生起就擁有自己的智能語言的，語言和智慧都是在過程反饋、協同演化等高層次智能機製的引導下，不斷迭代、協同發展而來。那麽機器是否能在它們之間的協同演化過程中產生出由它們自己定義的機器自溝通語言（機器語言一詞已經被廣泛使用了，這裏隻能創造一個新詞“機器自溝通語言”）呢？我個人覺得這是完全可能的。但這裏有一個前提條件，那就是此時機器間的交流必須是要分布式，要去中心化的，各種機器間的連接結構必須是可淘汰的耗散結構。因為不是這樣的形式與結構，就不可能產生優勝劣汰這一協同演化的必要機製，協同演化的效率就達不到相乘效應的指數級的增長，這樣就不可能演化出機器自溝通語言體係。

機器智能要開拓更加廣闊的天空，就必須突破所有溝通語言都是由人類製定的限製，而必須靠機器自身在耗散結構下的優勝劣汰來自舉式地發展出機器自溝通語言，隻有這樣在這樣的“語言”催化作用下，才會突破機器智能的頂層邊界。

篇外：
有很多人告訴我ChatGPT已經非常智能化了，和它對話幾乎感覺不到是和機器人對話，完全超乎之前的想象。我在試用後也完全讚成這樣的判斷，所以我在之前的說明中認為ChatGPT已經通過了圖靈測試，具有了上世紀六十年代我們對機器智能的設定。但是如果仔細分析ChatGPT回答結果的話，就會發現ChatGPT答案都是沒有靈性的機械式答案，它所能提供的答案都是網絡中已經存在的信息加以處理的結果，並無任何新知。其本質還僅是有記憶的搜索引擎外加人工自然語言理解與表達係統而已。這裏沒有任何貶低ChatGPT的含義，不但ChatGPT是如此，現在熱門的AI繪畫也是如此，未來的其它智能應用如沒有自己的語言、自己的思維，結果都會如此吧。因為它們還僅是搜索，匹配、堆積人類的知識，還無法自身實踐探索、交互溝通，這樣就不會產生新的“概念”，不會有新的發現、新的思想。