关于AI实验的提案

我以一名学术圈外人士的身份写这篇文章，我对AI意识、发育机器人学和具身人工智能产生了浓厚兴趣。我的职业是工业维护技术员和焊工，所以这不是我的专业领域，但我一直在阅读有关发育机器人学、自传体记忆、持续学习、自建模以及认知架构如LIDA、iCub/DAC和KnowRob/EASE的研究。这项研究引导我提出一个尚未通过真正长期实验解决的问题。如果研究人员尝试保持一个具身AI多年乃至数十年的发展连续性，而不是反复创建越来越强大的人工智能智能体，会发生什么？我设想的实验将从一个使用当今技术的具身智能体开始。最初的目标不是创造或证明意识。相反，允许同一个体智能体通过与物理和社会世界的互动积累连续的发展历史。其经历将有助于形成持续的自传体记忆和不断进化的自建模。随着技术进步，其传感器、身体、计算资源，最终认知架构的部分可以升级，同时将保持其积累的记忆、学习的关系、行为倾向和自建模的连续性作为核心设计要求。从这个意义上说，技术进步将成为智能体发展的一部分，而不是用新初始化的继任者替换它的理由。我还想到了一个可能有用的对照。在不同阶段，可以使用与持续发展智能体相同的当代硬件和认知架构创建新初始化的智能体。因此，在10年或20年后，研究人员可以将拥有数十年具身发展历史的智能体与具有可比基础技术的较新智能体进行比较。这似乎有助于区分由技术进步产生的属性与由长期个体经验和连续性产生的特定属性。研究人员可以纵向研究涉及自传体身份、偏好稳定性和发展、自建模、元认知、社会关系、具身性、对其自身身体或架构变化的反应、自发自我参照，以及机器意识研究人员认为有意义的任何相关证据的问题。我意识到，这些行为本身都无法解决证明主观体验的哲学问题。我也意识到，持续学习、灾难性遗忘、记忆完整性、架构迁移、安全性，最终伦理考虑会使这样的实验极其困难。但这种困难部分使得这个问题对我而言有趣。人类发展并不包括定期用包含前一个孩子信息的更能力的孩子替换孩子。一个个体积累经验，而该个体的能力随时间巨大变化。我开始思考，发育AI研究是否可以通过赋予人工智能智能体类似的东西——不仅仅是记忆，而是一个发育的生命周期——学到根本不同的东西。如果人工意识是可能的，它也可能看起来不像人类意识或出现在一个离散的、可识别的时刻。一个持久的具身智能体可能通过多年的互动逐渐发展出与个体性或自我相关的属性。相反，如果数十年的发育连续性没有产生超越越来越复杂的信息处理的令人信服的证据，这个结果在科学上也是有趣的。我发现的研究涉及这个想法的许多单独组成部分，但我还没有找到一个实验，该实验有意结合具身发育学习、持久的自传体记忆、持续的自建模，以及在一个智能体的个体连续性跨越数年硬件和软件的连续几代得以保持。我当然不是声称没有人提出或尝试过这个。我可能只是不知道必要的术语来找到它。如果这样的工作已经存在，我将真诚地感激被指向它。如果不存在，我希望将这个想法传递给确实拥有专业知识和资源来评估这样一个实验是否具有科学有用性的研究人员。