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AI應(yīng)用已滲透人類生活的各方各面，在很多比拼智能的領(lǐng)域，它們可以戰(zhàn)勝人類頂尖大師，甚至將領(lǐng)域拔高到人類本不可想象的層次，例如棋弈能手AlphaGo和蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)大神Alphafold。

不過AI現(xiàn)有的局限性也顯而易見，其中重要一項(xiàng)就是通用性不足、限于特定化任務(wù)。例如，人類棋手能每天開車去棋館，但要叫AI棋手開展駕駛的話，它就抓瞎了。

而在近些年成為行業(yè)焦點(diǎn)的通用人工智能AGI，其終極追求正是與人類智能無異的系統(tǒng)，像人類一樣執(zhí)行各種復(fù)雜任務(wù)的能力，模仿人類又超越人類的通用性和適應(yīng)性。

這就會(huì)引出一個(gè)很有趣的話題：一個(gè)完全模仿人類智能的AI，是否也應(yīng)當(dāng)擁有人類的心智，擁有所謂的“人性”？

根據(jù)《自然》雜志7月的最新報(bào)道，有國際科學(xué)家團(tuán)隊(duì)通過將大量原本針對(duì)人類志愿者的心理學(xué)實(shí)驗(yàn)投向AI，使其經(jīng)受“人性”訓(xùn)練，得到了一個(gè)表現(xiàn)出某些人類般心智特征的類ChatGPT系統(tǒng)，名為“半人半馬”(Centaur)。

給模型起名“半人半馬”致敬了希臘神話中上半身為人、下半身為馬的怪物

近幾十年來，認(rèn)知科學(xué)家建立起復(fù)雜的理論體系用以解釋人類心智的多種功能，包括學(xué)習(xí)、記憶、決策等。為驗(yàn)證理論，科學(xué)家通過實(shí)驗(yàn)觀察人類行為是否符合理論預(yù)測(cè)。

部分理論經(jīng)得起實(shí)踐檢驗(yàn)，甚至還解釋了人類心智的某些獨(dú)特之處。舉個(gè)例子，人類通常傾向于確定性選項(xiàng)而非風(fēng)險(xiǎn)決策，即便可能因選擇確定性(比如五千元必得收益)而錯(cuò)失高收益的機(jī)會(huì)(比如有望博得十幾萬的賭局)。

《自然》新研究的作者之一、德國亥姆霍茲慕尼黑研究中心的認(rèn)知科學(xué)家馬塞爾·賓茨(Marcel Binz)表示：“這些理論各自僅解釋心智的某一特征，但我們的最終目標(biāo)是整體性地理解人類心智，并揭示其各方面之間的聯(lián)系?！?/p>

賓茨對(duì)ChatGPT等大語言模型有濃厚興趣，認(rèn)為它們“展現(xiàn)出某種類人的特質(zhì)”?！霸儐柸魏螁栴}，它們都能給出合理回應(yīng)。ChatGPT是首個(gè)具備些許人類式通用智能特征的計(jì)算系統(tǒng)?！?/p>

Meta公司于2023年開源的LLaMA(Large Language Model Meta AI)模型是這種通用性的代表，促使賓茨及其團(tuán)隊(duì)設(shè)想：能否通過訓(xùn)練使其在多維度(而非單一維度)上模擬人類心智？

于是，他們決定讓LLaMA學(xué)習(xí)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

團(tuán)隊(duì)精選了160項(xiàng)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)以提供訓(xùn)練素材，包括來自6萬多名志愿者的超1000萬條行為反應(yīng)數(shù)據(jù)。這些實(shí)驗(yàn)涵蓋多種認(rèn)知任務(wù)：志愿者在游戲中操控飛船開展太空尋寶；記憶列表上的眾多單詞；嘗試在兩臺(tái)賠率不同的老虎機(jī)里博取最大收益……

接著，賓茨等人讓LLaMA像人類志愿者一樣參與每項(xiàng)實(shí)驗(yàn)。當(dāng)AI系統(tǒng)做出與人類相似的反應(yīng)時(shí)，研究人員給予獎(jiǎng)勵(lì)。“我們本質(zhì)上是在訓(xùn)練它模仿人類受試者的選擇?！?/p>

訓(xùn)練得到“半人半馬”后，研究團(tuán)隊(duì)就要測(cè)試其模擬人類心理的水平了。

在首輪測(cè)試中，賓茨等人將一些人類志愿者的反應(yīng)信息拋給AI(此前從未有接觸)，結(jié)果系統(tǒng)基于已知信息準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了志愿者后續(xù)的行為。

到游戲測(cè)試環(huán)節(jié)，“半人半馬”復(fù)刻了人類的智謀。以太空尋寶游戲?yàn)槔?，系統(tǒng)自主開發(fā)出與志愿者相同的尋寶策略；不僅如此，當(dāng)研究人員改變游戲情節(jié)，把飛船換成飛毯后，AI與人類的響應(yīng)一致，都是將原有策略直接轉(zhuǎn)移至新情境。賓茨感嘆：“系統(tǒng)展現(xiàn)出顯著的泛化能力?！?/p>

進(jìn)入邏輯推理測(cè)試環(huán)節(jié)，機(jī)器再現(xiàn)“人性”：人類能答對(duì)的題，它也答對(duì)；人類容易答錯(cuò)的，它也往往判斷有誤。

最后，賓茨等人放了個(gè)大招——石頭剪刀布。2022年的一項(xiàng)關(guān)于人類心理學(xué)實(shí)驗(yàn)曾通過此博弈游戲探索人類如何觀察、學(xué)習(xí)、預(yù)判他人的行為模式。這回，要讓“半人半馬”經(jīng)歷同樣的對(duì)局。

結(jié)果令人驚喜。AI與人類一樣，都能觀察判斷對(duì)手的猜拳策略，準(zhǔn)確識(shí)別對(duì)手的行為模式甚至預(yù)判其下一步行動(dòng)；但當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)把猜拳對(duì)手從真人玩家換成算法后，AI也像人類一樣，難以拆解對(duì)手策略。

引用賓茨的觀點(diǎn)：“‘半人半馬’能更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)真人對(duì)手而非算法玩家的行為，這證明系統(tǒng)確實(shí)掌握了人類認(rèn)知中一些至關(guān)重要的東西?！?/p>

新成果獲得學(xué)界高度評(píng)價(jià)。

斯坦福大學(xué)認(rèn)知科學(xué)家拉斯·波爾德拉克(Russ Poldrack)評(píng)價(jià)道：“這確實(shí)是第一個(gè)能像人類一樣完成各種類型任務(wù)的模型，令人印象深刻?！?/p>

紐約大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家伊利亞·蘇霍盧茨基(Ilia Sucholutsky)驚嘆：“‘半人半馬’的表現(xiàn)顯著優(yōu)于傳統(tǒng)認(rèn)知模型?！?/p>

當(dāng)然，也有部分同行持保留態(tài)度。荷蘭拉德堡德大學(xué)計(jì)算認(rèn)知科學(xué)家奧利維亞·格斯特(Olivia Guest)指出，由于研究者構(gòu)建“半人半馬”時(shí)未采用任何認(rèn)知理論框架，其預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)人類心智運(yùn)作機(jī)制的揭示作用有限。

印第安納大學(xué)認(rèn)知科學(xué)家加里·盧皮安(Gary Lupyan)強(qiáng)調(diào)，他們的終極追求是能解釋人類思維的理論?！澳繕?biāo)不在預(yù)測(cè)，而在于理解本質(zhì)?！?/p>

賓茨坦然承認(rèn)，“半人半馬”系統(tǒng)現(xiàn)階段還無法指向某種新的心智理論，但他也期待這款語言模型成為檢驗(yàn)新理論的基準(zhǔn)，展現(xiàn)單一模型模擬多元人類行為的高超水準(zhǔn)。

賓茨團(tuán)隊(duì)正著手將心理學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫規(guī)模擴(kuò)充至5倍于現(xiàn)狀的水平，并計(jì)劃對(duì)系統(tǒng)作進(jìn)階訓(xùn)練。

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