这是一间干净敞亮的办公室,我坐在应聘人的座位上,感到呼吸有些紧张。周围的墙壁仿佛在向我挤压的冷脸巨人,让我喘不过气来。
人格智能研究家——我能得到这样珍贵的工作吗?
坐在我对面的,是这次招聘会的主持人,人称“算法鬼才”的人格智能研究专家,江岛浩。二十出头的他穿着和办公桌一样颜色的白衬衣,腰间系着笔挺的黑裤,严肃的脸如同钢铁。据说江岛浩是中日韩三国混血,父亲是东京大学的认知工学教授,母亲则是居住在北京东村的艺术家。江岛浩遗传了双亲的高智商,从小就对人工智能、深度学习和智慧算法展示出惊人的天赋,虽然是刚刚进入学术界的新人,大家对他的评价已经相当高,甚至将其捧为学术界冉冉升起的新星。
前面的应聘者道了声谢,离开了招聘会。轮到自己了!我忙不迭地走上前去,努力拉扯脸部的肌肉,试着做出微笑的表情。不幸的是,我的表情管理遭遇了大失败,无论如何,都无法做出像样的笑容。江岛浩盯着我扭曲的脸,突然笑了。
“不必那么拘谨,秉烛教授。您毕竟是我的前辈。我还是国中生的时候,就已经拜读过您关于机器意志的论文,我还记得您引用的荣格的精神分析理论。您认为,互联网本身正在成为机器人和电子程序的语料库之海,而智能程序就是生活在不同深度海洋里的深海动物。有的程序对语料库的依赖比较大,另一些则比较小。在您看来,如果说互联网类似于人类的集体无意识,那么智能程序就是共享着集体意识的格式塔式智慧,一旦与网络脱离,就会野化为不自觉的个体。这样的隐喻真的非常精辟。”
我也勉强笑了笑。那篇论文的价值没有那么大,或许是日本学者特有的恭维方式。的确,和年轻的江岛浩相比,我已经三十多岁,早已不是做学术的黄金年龄,从这一点看来,我的确称得上是他的前辈。但是,面对如此闪耀的后辈,我反而觉得自己平庸的人生充满了苦恼。前半生一事无成、妻离子散的我,真的能被称为是前辈吗?越是面对发出光芒的江岛浩,心中的黑暗就越是把自己拉向痛苦的深渊。
似乎是洞悉了我的内心,江岛浩巧妙地把话题引向别处:
“那么,秉烛教授,您能谈谈对人格智能的理解吗?”
这是我心中等待的好问题。我感激地接下他的救生圈,夸夸其谈:“那我就说说自己的理解。”
在21世纪后半叶,所谓的人格智能(Personality Intelligence),指的是与人工智能(Artificial Intelligence)相互区别的研究。尽管探索的方向都是机器智慧,但人工智能只关注“如何让计算机产生智慧”。与此相对,人格智能的焦点是“如何让计算机拥有人类式的感情”,也就是让电子程序诞生人格、产生与人类相近的知性。可以说,前者关注的是理性的领域,而后者关注把程序培养成有独立情绪的个体。
“智慧虽然可以模仿,但是性格和灵魂却是无法用逻辑理清的模糊领域。伤心、痛苦、喜悦、郁闷,这些情绪如果不进行特意的设计,就无法被程序所理解。计算机很难模拟人类的心智模式。”
人类社会有一种消极的伦理倾向:把“发脾气”当成糟糕的个性加以摒弃。但是,人类和蚂蚁这类超社会动物的区别恰好在于,人类的个体拥有难以磨灭的个性。“发脾气”正是个性的显现,是人这种存在的特异之处。在21世纪中叶,人工智能专家,伊曼诺夫斯基的脑科学算法已经证实,计算机的心智模式与哺乳类动物截然不同,属于两类极端差异的结构。也就是说,就算人工智能研究者成功地使计算机拥有了智慧,计算机那硅基芯片的所思所想,也定然与人类这种碳基哺乳动物不同。作为对这种差异的报偿,就是人格智能学科的成立。人格智能学的核心问题,就是如何将计算机的认知模式修改为哺乳类动物的认知结构——其终极体现,就是“有感情的智能程序”。
我把自己的理解一股脑儿地讲述出来,江岛浩不断点头。我说完后,他突然抛出另一个问题。
“秉烛教授,你相信二次元是真实存在的吗?或者这么问比较好,您认为计算机科学与二次元的关系是怎样的呢?”
“我……”
我张大嘴巴,不知该如何回答这个古怪问题。
二次元和计算机科学能有什么关系?虽然曾经有欺世盗名的科学家声称,可以用人工智能模拟动漫角色的谈吐,再把这种程序安装在聊天APP上,实现跨越次元的对话,但那终究只是骗局。事实上,那种程序所模拟的只是肤浅的表象,并没有深入到感情和人格的深度。但是,如果说人格智能的话……
突然,一个荒谬的回答从我的嘴里窜出来。
“根据人格智能学派的理论,通过后天学习的方式,可以培养出性格接近二次元角色的虚拟体……但是,把人格从无到有地培养出来需要数十年时间,要像对待未接受教育的孩童那样去慢慢地教育对方,其中要付出的精力和耐心,与抚养一名真正的婴儿几乎无异。因为时间成本的原因,所以通常被认为是不可行的理论空想。”
所谓的虚拟体,指的是通过神经引擎生成的仿生电子程序。他们是通过在虚拟环境中,通过模拟有机生物的神经系统而诞生的虚拟生命。
只不过,和单纯的人工智能程序相比,虚拟体无法快速地读取和存储数据,成熟速度极为缓慢,需要通过后天方式慢慢取得经验。因为这些缺点,虚拟体被认为具备了有机体的弱点的同时、抛弃了计算机擅长读写的优势,是一种失败的创造。除了最顽固的人格智能学者外,大多数智能学家都放弃了虚拟体的研究方向。
难道,学术界在这些年里找到了新的突破方向?
江岛浩抢过我的话。
“只要有足够的计算资源,就可以让计算机的模拟时间比现实快数十倍。毕竟,对于计算机模拟出来的环境而言,速度只是运算量的函数。只要运算量够大,就可以用超高的速度加快昼夜循环的交替。比如说,假如我们让计算机以2000倍速度运行,如果虚拟体的教育周期是8年的话,就可以缩短成短短1天。”
“事实上还不光如此:我们的目的是要让虚拟体以动画为语料库进行学习,最终模拟出动画角色的人格。首先是在虚拟机搭建的物理引擎里注入建模、设计材质、搭建世界观,然后以动漫中的基准来再现剧情。诸如重力、空气阻力、魔法表现、动力学的处理,都要恰到好处;然后就可以导入未成熟的人格智能,让它们模仿动漫里的角色来行动,主动推动剧情发展。这时候计算机模拟出来的世界,就相当于人工智能进行深度学习的语料库,它会慢慢将智能程序的个性塑造为角色的姿态。如果这一步顺利完成的话,就可以把高度成熟的人格程序加载到仿生机器人的中枢,并为其铺设人工肌肉群和中立化的神经系统。这样一来,就能让动漫里的角色走进现实。”
“我们也考虑过用传统的人工智能方法来模拟角色的性格,但得到的结果非常让人失望,计算机仿佛无法明白人格的矛盾本质,只能生硬地表现自己。傲娇是最难复制成功的情绪,人工智能无法理解那种互相矛盾的感情,对它们而言,逻辑门判断只有‘是’和‘非’两种结果。精神创伤也是难以模仿的体验,人工智能的精神状态,简直健全到不可思议的地步。用精神分析的术语来讲,电子程序没有无意识、潜意识这样的构造,所以,对它们而言,情绪只是照猫画虎的假把戏,并没有深刻的价值。”
江岛浩慢慢地补充道:“人格是极为丰富而深邃的构造,具有连人类自己也难以理解的复杂性。为了成功将其模拟,不可能使用传统的方法。不过,我已经想过了新的引擎框架,如果有可能的话,说不能可以负载出极具真实感的情绪。”
仿佛脑袋被大锤猛击,我使劲盯着年轻教授的脸。他话语里所描述的未来,像缝衣针一样,扎破了我气球般的表面。他的理论娓娓动听,那是称得上如数学方程般精美的构想。
我脸色大变。
“你不是在诓骗我,对不对?”
如果江岛浩说的不假,那么,不光是让二次元进入现实,就连我死去的妻子和女儿,甚至也能——
江岛浩站起来,拉住我的手,打断了狂奔的思绪。
“您被录用了,秉烛教授。”他的声音有一股奇怪的魔力,“相关工作事项会通过邮件传给你。请在下周一的时候到公司来,到时候会有人为你签订劳动合同。”
我清醒过来,愣愣地点点头。
大约在两年前,我的妻子和女儿因为事故离开了人间。
罪魁祸首是车祸。
人工智能导致的车祸。
只要闭上眼睛,我仿佛还能听到事故现场那熊熊燃烧的黑色金属发出的噼啪声、轮胎摩擦地面的刺啦声,以及被撕裂的人们的哭喊。在已经化为火海的高速公路上,鲜血随着燃烧的汽油向上蒸腾,在空中凝结为腥气十足的红色海洋。只要闭上眼睛,我仿佛就能闻到那刺鼻的血腥味,像是野狼似的追逐着我,为我伤痕累累的心灵增添新的创伤。每当这时,我的脑海就会想起声音:如果当时那辆汽车上没有安装自动驾驶引擎,如果伊曼诺夫斯基没有发现脑科学算法,如果人工智能学科根本没有诞生,我的家庭会是什么模样?
然而,这是不可能存在答案的虚拟问题。
在考虑这种问题前,不如以目前的2081年为基准,先回顾一下人工智能学的发展吧。
自从深度学习算法在2006年问世,人工智能学便产生了突飞猛进的发展。理论上的进步是一个方面,而另一个方面,则在于互联网本身的超进化。
虽然并非生物,但互联网并非是静态的东西。正相反,就像植物的根茎一样,互联网的触须不断向人类生活的各个方面扩展、深化,承载着互联网的电子计算机、服务器,也以1年为周期进行硬件性能的大升级。
用计算机科学的术语讲,这也就是所谓的“摩尔定律”——“集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过24个月便会增加一倍。换言之,处理器的性能每隔两年翻一倍。”
处理器的性能增长,最终也会提升网络的性能。换句话说,每过一年的时间,互联网的性能就会增长一次。
这个性能不断翻倍的过程,就是互联网本身的进化。
每一台计算机都是互联网的大脑。每一颗大脑中,都储存着人类世界的信息流。这样的构造,用另一个词来描述,就是“记忆力”。
如果把互联网看作某种生物的话,大约从2028年开始,互联网的“记忆力”超过了所有有机体——自从网络诞生以来,它便储存了人类在半个多世纪以来创造的全部数据财产,其价值多样性甚至超过了现实的总和。
人类能在互联网上找到做糖醋鱼的方法、飞行器的制造原理、思想辩论、电子书资料库、网络论坛的历史资料、荒野求生秘籍,甚至还有火药的生产步骤。所有的这些,都被称为“数据财产”,成为人类21世纪的电子历史的一部分。每一场在现实中引起波澜的历史事件,都能在网络空间找到相关痕迹。从这一点来看,可以称互联网成为了人类的集体记忆数据库,忠诚地记录着人类的集体经验。
这些数据财产几乎被全部公开。
21世纪后半叶,在海盗党和自由软件运动的活跃下,互联网几乎消灭了版权和专利的概念。
只要学会N-Python这样的编程语言,任何一个用户都有机会绕过脆弱的防火墙,从目标网站上下载海量数据。
封闭式的论坛几乎消失,取而代之的是匿名而开放的全球互助社区。
编程也变得简单化。甚至连小学生也能掌握N-Python那简单的自然语言化的语法。
因为人工智能技术的普及,大多数代码编译器都发展到了自然语言-日常语言阶段,所以,编辑程序和聊天没什么区别。使用者只需对计算机描述程序的功能,编译器就能生成相应的代码串。只要掌握小学级的语文和数学知识,就能制作出耐用的程序。
在一个小学生都能编译爬虫程序的时代,数字版权毫无意义。于是,公开、透明、共享,这些古老的价值观重新回到了网络世界。与此对应的是创造力和数据量的大爆发。史上第一次,人类在虚拟世界生产的信息量超过了地球物质的总和,人类花在互联网上的时间,超过了他们呆在现实里的时间。史上第一次,现实和虚拟世界产生了镜像式倒转:人们在网络上授课、购物、聊天、娱乐、劳动,现实反而成为数据贫瘠的无聊荒漠。
一开始,大量涌现的数据财产被用于大数据分析领域。数以万兆的数据信息被筛选、合并,为用户行为、人口迁移、病毒学和金融趋势做出预测。
讽刺的是,大数据研究者相信,互联网从来不存在什么数字财产,存在的只是上百万兆相关性稀缺、难以利用的电子垃圾。
但很快,快捷轻便的深度学习技术改变了他们的看法:互联网的数据财产如此丰富,以至于正适合开发形形色色的专家级人工智能。相比于数据分析这样的企业级技术,人工智能适合每一个平凡的公民:聊天记录被投入到深度学习,从而制造出程序女友;文献学也使用深度学习,用来鉴定莎士比亚的手稿作者;电子游戏也加入到深度学习的行列中——它们亟需更加聪明的AI玩家。由于深度学习算法的简单易行,智能程序在每一处数字财产里泛滥成灾。
在那段时间里,每一个IT工作者都以有自己的智能程序为荣。这些程序以使用者本人的私人数据喂养而成,因此在职业技能上与主人几乎没有差异。它们成了工作的有力助手,甚至代替人类进行工作。
于是各种专家级人工智能从信息海洋里自动涌现。人类拥有了自动驾驶的汽车、自动化的交通规划程序、自动化的网络小说生成器,再加上自动翻译。
人们乐观地说,地球已经半只脚踏入未来时代:在2053年,全球化物联网引发的第四次工业革命后,即将到来的是第五次工业革命——人工智能带来的超级自动化时代。
人工智能学家们使用互联网的数据财产作为培养皿,利用深度学习算法制造出擅长各种事务的专家级智能程序,理论的发展反馈到民用领域,汽车上搭载的全都是自动驾驶引擎,人们家里安装着超自动化的物联网电器,就连实验室也使用数字敏感程序来做相关性处理。人类统治着现实,而智能程序统治着虚拟网络。双方和睦相处。
这是一个美好的未来。
然而,正是这样的未来,夺走了我的家庭。