给智能研究指一条路

Jeff Hawkins是个很厉害的人物，作为Palm平台的主要发明人，他在掌上电脑方面有普通人难以企及的地位。他设计出来的东西很简洁，很直接，快捷好用——这一切都与MS的WindowsCE平台形成了鲜明的对比。因此很久很久以前我发现他写了一本书叫做《On Intelligence》，我就觉得有机会一定要买回来看。后来在豆瓣看到有人提到有大陆的翻译版本，就找回来看了，叫《人工智能的未来》。
正如豆瓣网友指出的，这本书的译名有问题，应该叫做“真智能”而不是“人工智能”，书中作者是有刻意区别的。另外，封面设计和装帧也远远算不上好看——可见出版社本来并没有在这本书上面投入多少的精力。我的意见，如果能在译文校对上多下点工夫，在配上几幅浅显漂亮的大脑结构图片（而不是像现在这样只有几幅干巴巴的示意图），这本书完全能够成为一本很好的大脑研究的科普书籍，并且有机会影响整整一代智能研究工作者。出现类似于“多少年后大家纷纷写文章表示自己当初之所以要从事智能的研究，完全是因为霍金斯的那本《On Intelligence》”这样的场面。然而，既然已经被出版社毁了一大半，我们也就不抱这样的期望了。

书的内容是简洁而有启发性的，除了详细描述理论细节的第六章稍微有些麻烦，其他章节都很好懂。作者的理论是围绕着“什么是智能”这样一个问题展开的——什么是智能？
过去我们往往以为，智能是一种行动的能力。无论是与人下棋，还是写文章，智能最终需要用行动来体现。然而，如果我们只是静静的躺在黑暗中，难道我们就失去了我们的智能吗？作者霍金斯提出了一种解释智能的新构架，那就是记忆-预测理论。
根据这一架构，我们的头脑无时无刻不在用过去的记忆预测下一步将要发生的事情，并与外界输入的信息进行比对，正因为如此，我们才是智能的。让我们举几个简单的例子。
比如我们走进自己的家，我们的头脑会自动预测我们将要看到的东西，是门吗？还蓝色的？把手还在？门铃还在？打开门，鞋柜还在？鱼缸还在？鱼呢？还在？一旦出现异常，我们的头脑就通过一个层级的形式，不断的从低到高的去用过去的记忆类比解释新的信息。就像一个部队，从士兵开始往上汇报，直到有一个层次的长官在过去见过类似的信息，能够进行类比，产生解释。
比如说我们阅读，我们头脑的不同层次会不断的作出预测。这个成语的后两个字是这样的吗？是的。这句话后半句是这样的吗？是的。这一段是这样的吗？是的。我们不但在不同层次上不断的作出预测，并且这些预测都是并行的，同步的。因此我们看到“今天的天气很___”，无论是“热”还是“冷”，我们的大脑都能够顺利的接受；而一旦看到“猪”之类超出预测的词语，那么，我们的头脑会认为这是有问题的。如果是这样的，我们说，我们的头脑是懂得中文的。
是的，我们的大脑通过记忆-预测来解释现有的事物，用记忆-类比来解释新的事物。这些都是在我们头脑中同步的、自动的发生的。我们不得不这样做，因为我们的神经元工作的很慢，传输一次脉冲需要5毫秒，也就是1秒钟内大概能走200步，这可是比计算机要慢得多的速度。幸好我们的记忆工作的很好，他们处理的都是一些与时间-空间有关的、恒定化的的模式，我们的大脑按照层次来记忆和提取这些模式。
一个有趣的问题是，动物是否也有智能？按照霍金斯的理论，动物同样有类似的记忆-预测模式，因此从这个角度来说，他们同样是有智能的。但是人类和他们相比，有几点重要的进步。第一，大自然最开始用DNA来储存记忆，记忆的改变只能在一代与一代之间通过自然选择发生，而发展到目前用生物电的形式来储存记忆，我们的头脑相对以前的动物来说容量也更大了，我们能在最短的时间内学习新的模式，应对自然界的变化，并且我们的思维的广度也是过去的动物无法比的；第二，我们发展出了语言，这使得我们除了直接获得自然界的模式之外，还可以通过语言作为输入，获取新的记忆，我们获取新的模式的速度是动物无法比。
另外一个有趣的问题是，如果我们只有记忆-预测的话，那么，创造力是什么？如果我们仔细的考虑，可以发现，创造力不过是一种较高层次的记忆-预测而已，我们从过去的事物中提取模式，应用在新的事物上，以期能够解决所面临的问题，这就是创造力，不是么？

霍金斯的理论为我们描绘了智能的美好的未来。要知道，大脑只是一个安静的黑盒子而已。它所知道的一切，都有赖于外部的电信息输入。我们完全可以制造出这样的智能机器，给他们输入关于全球气候的信息、或者是关于城市人口交通的信息，让它们训练出相应的记忆、模式，用他们对未来的现象进行预测。他们没有别的输入，因此他们不会像我们一样，有情绪、欲望。从这个角度出发，他们是我们最好的工具，而不是敌人。
一个很好的理论，不是么？真的很希望有更多的年轻人读到这本书。

原发于：
http://www.happysky.org/archives/690