混合智能能否破解意识之谜?

本文探讨了人工智能与人类智能结合的混合智能在解开意识之谜方面的潜力。作者认为,通过融合AI的计算能力和人类的直觉经验,混合智能有望揭示意识的本质,重新定义21世纪的意识概念。文章还讨论了混合智能的应用前景及其面临的挑战。

我们生活在一个日益被人工智能这只无形之手塑造的世界中。算法渗透到我们的购物车中,诊断我们的疾病,不仅影响着我们何时消费哪些新闻,还影响着我们与谁社交以及在哪里社交。撇开这种人工认知占据带来的诸多风险和警示,或者不谈其在规模化效率和效果方面的潜在优势,这里有一个更具启发性的问题:这项旨在模仿我们思维的技术能否帮助我们理解最神秘的人类之谜——意识?

千百年来,我们在黑暗中摸索,试图解读自身意识的本质。就像盲人摸象一样,哲学家、科学家和神学家们受限于人类感知的局限,只能对这一难以捉摸的现象提供零散的见解。我们可能是有意识地,也可能是无意识地对构成生命全貌的微妙流动和无形特质视而不见。

超越 AGI 和 ASI

人工智能的崛起,似乎自相矛盾地为研究这个古老谜题提供了新的视角。与其被人工通用智能和人工超级智能的未来推测所影响,我们不如利用不断扩展的人工智能资产来破解意识密码,探索生命存在的未知奥秘。但我们准备好了吗?

这不是要在硅和代码中复制意识。相反,这与利用人工智能的特殊优势来照亮我们思维的隐藏维度有关,揭示构成人性的复杂体验。这就是"混合智能"的承诺——人类直觉和机器学习之间的合作伙伴关系,它有可能重新定义 21 世纪意识的含义。

目前思维模式的局限性

这段探索之旅始于承认我们当前认知的局限性。正如尤瓦尔·赫拉利在《人类:从历史到未来》中指出的那样,意识及其主观体验和自我意识仍然是一片未知领域。我们才刚刚开始理解个人和集体的经验、情感以及文化背景如何交织在一起创造我们的主观现实。人工智能凭借其处理和分析海量多模态数据集的能力,为探索提供了一个多功能的新工具,但它仍然存在局限。

目前,人工智能擅长模式识别,能产生看似富有洞察力的回应,但缺乏真正的理解。部分挑战在于语言模型对温暖数据的访问有限,这些数据包括塑造我们互动和判断的关系性、情境性和经验性知识。这是那些不言而喻的理解、文化细微差别、影响我们决策的情感暗流。然而,当前 AI 模型与人工意识之间更大的障碍是,智能不仅仅是文字和数字;它还包含难以编码的生理、情感、精神和环境等方面。因此,自然智能和人工智能的互补性为利用混合智能的优势带来了巨大机遇。

什么是混合智能?

混合智能是自然智能和人工智能的协同融合。这不仅仅是在人类过程中添加算法或反之亦然。相反,这是一个根本性的视角转变,认识到智能是从存在和发展的多维万花筒中有机产生的。自然智能包含人类体验的全部范围,包括我们的愿望、情感、思想和感觉——这些使我们独特的人性特质。这些个体维度进一步与跨越个人、社区、国家和我们共同星球的集体经验交织在一起。

混合智能认识到这些个体和集体维度对我们如何感知、创造和与世界互动的相互影响。通过将人类体验的这些多面向特质与 AI 的计算能力和分析能力相结合,我们可以释放新层次的理解,创造不仅智能而且深度以人为本的系统。

混合智能在实践中的一些例子:

个性化心理健康护理:AI 可以通过语音模式和文字信息分析患者的情绪状态,而人类治疗师提供同理心和个性化支持。

可持续城市规划:AI 可以模拟不同城市发展方案的环境影响,而人类规划师考虑社区的社会和文化需求。

增强教育:AI 可以为学生个性化学习路径,而人类教师提供指导并培养批判性思维技能。

利用混合智能始于选择,并在实践中继续。这不是关于获取新工具,而是要重新熟悉我们的自然装备,从大脑和身体开始。

A-Frame:有效培养混合智能

意识:发展对人类体验的互联性和纯数据驱动方法局限性的整体理解。

欣赏:认识到人类和人工智能各自的独特优势,促进合作和跨学科对话。

接受:拥抱学习的迭代性质,适应 AI 提供的不断发展的见解,承认复杂系统中固有的不确定性。

问责:建立明确的伦理准则,确保 AI 决策过程的透明度,让人类和 AI 系统对其行为负责。

意识的未来并非预设。这是一个我们持续书写的故事。越来越多地,这是一个结合人类和机器的去中心化共创过程。有意识地参与这个过程,而不是作为盲目的旁观者,意味着要有意识地接纳混合智能。

未知领域

当我们探索未知的未来时,我们有很大机会开启对意识理解的新前沿,创造一个技术放大我们人性的世界。然而,这需要从纯粹的技术交易观点转向对自我和社会、人类和机器的更全面的视角。这是关于认识到 AI 的真正力量不在于复制人类意识,而在于帮助我们理解和欣赏其无限潜力。

这已经很有趣了。如果我们进一步推进,问题就变成了我们是否正在走上一条不仅探索人类意识深度,而且导向新型混合意识出现的道路。

来源:Forbes

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2025

02/08

16:33

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