一旦我们遭遇外星人工智能

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也许我们发现不了外星人，但是我们能够发现漫游宇宙的外星人工智能。

M104星系。ESO

有一个问题无人能解。100亿岁的银河系，为生命提供了足够多的机会，使其中至少有一个种族，能够挣脱泥潭，飞向星空，征服每一个所到之处。然而这样一个种族并未出现。这就是费米悖论——如果说生命并不稀有，那么他们在哪？我们搜索天空，寻找智慧的迹象，结果却一无所获，于是这个谜让人更加费解。智慧，就像夜晚航行在无垠大海中的小船。任何接触，都极不寻常。

针对这种终极静默的另一种解释，是任何幸存下来的智慧文明，都与我们十分不同，遵循着根本不同的演化方式，因此我们甚至无法想象它们的形态或行为。于是发现和识别它们，也是不可能的。这么说，不免让人沮丧。

但是仍然存在一种可能，它存在于这两个极端之间。其可能性甚至是最大的。即第一次接触或第一个发现到来时，出现在我们视野中的，是一种机器智慧。

这个想法并非近年才有。1940年代，数学家John von Neumann对计算中存在的非生物自我复制体系进行了探索，这种体系无需人为操控。晚些时候，1980年代，有人将这一概念进行了扩展。在实体工程领域，或许也有可能存在一种能够自主，能够自我复制和空间旅行的装置，它们可以在宇宙中漫游，寻找物质原料，复制出越来越多的自己，并在恒星周围的宇宙空间或人类殖民地里，建造能源设施。

要让这种装置拥有真正的人工智能，是一个相当复杂的工程。但我们不妨猜测一下它们的目的，以及它们的智能形式。而答案，不妨假设存在于可能存在的外星人工智能机器身上。

这样的机器可能拥有超能力，拥有超越我们人类的能力，来进行认知或分析。对于这类人工智能，我们人类可能非常难以理解，无论是它们的动机，还是通讯方式的差异。对于它们来说，和我们交流，就像和婴儿说话。也有可能像是要用古老的象形文字来讨论莎士比亚的作品。一个专门用来处理浩瀚数据流的外星系统，甚至可能都无法降低它的思考速度，来注意到我们的交谈意愿，无论我们是否拥有技术。

外星人工智能也有可能是咄咄逼人而令人生畏的，因为他们的本质是机器：一种由非生命组件构成的机器，就像用陶土或泥巴塑成的巨人一般。生物学意义上的外星人则可能会害怕，可能会拥有一些与我们相同的特点。这种共情的行为和意愿可能是进化的杰作。但人造实体无需遵从进化法则，因而能够将异己性提升到新的层次。

与外星人工智能相遇，不仅指向我们自身的未来，同时也会导致我们的世界观发生重大转变。哥白尼1500年代指出地球不是宇宙的中心时，推动发展了一个重要的科学观点：我们在宇宙中没有什么特殊性和重要性。而如果我们接触到一个外星人工智能，那么这一认识会在很大程度上发生改变：如果我们遇到的唯一智慧本质上是一种机器，那么我们实际上就具有一定的特殊性。

我们在宇宙中发现的人工智能，也有可能并非是全知全能的。我们也许会发现，我们面对的是某些“专家”型智慧——它们精通某些特殊任务，但在其他领域能力受限。

比如谷歌的围棋大师AlphaGo，通过学习人类棋局而掌握了极高的围棋技能，击败了所有顶级人类棋师，并逐代进化。如果我们进行分析，就会发现它们的下棋策略不像人类，且深不可测。

类似的专家型人工智能可以帮助我们解答科学上的疑问，且能保持极为温顺的品性。Alpha系统的专家已经开始研究如何让人工智能来解开蛋白质折叠之谜，亦即氨基酸链是如何缠绕、扭曲、叠合在一起，形成生物基本结构的。虽然我们对分子过程有所了解，却难以预测它们究竟是如何起作用的。

此外，在对宇宙进行模拟，对气候和天气进行预测方面，我们可以利用计算机将其背后的引力、流体力学和热力学现象数字化，通过数十亿次以上的迭代计算，还原力和运动的结果。现在，这样的计算受限于处理器的速度和精度。但是能够深度自学的人工智能可以做得更好。专家型人工智能能够跳过计算循环，直接看到可能的答案，而非缓慢地再现它。机器的专家直觉甚至能够自行推断，作出科学发现。专家型机器简洁有效，极具实用价值，在拓展人类的发现和探索能力方面极具革命性。

假如这种机器发展模式能够出现在人类社会中，那么它也能够出现在宇宙各处，并进而影响到宇宙探险的方式。专家型人工智能可以成为生物体生命跨越星际空间的终极工具：它比生物体更加牢不可破，但同时又不致于过分聪明，以致于在为了完成我们的科学目标而漫游宇宙的过程中，出现伦理上的困扰。或许，将数以百万计的人工智能探险家发射升空，是发展过程中无法绕开的一步。它们可能会被送往别的恒星和行星系统，并被设计成有能力找寻这些地方令人感兴趣的特点，比如某些天体物理学现象，或生命是否存在。这些机器能够反映它们生物学造物主的动机；也许只是好奇，也许另有目的。

在宇宙中漫游的专家型机器，也可以组成更大更强的人工智能。也许一个人工智能总成，是由大量较小的专家型人工智能组合而成的，专家型人工智能中的每一个都有自己的专长和使命，但一旦它们联合起来，就会变得强大无比。它们联合的方式可能会是局部性的，也可能是生物神经回路结构般的分布式连接。它们有的专司面部识别，有的专司语言学习，有的专司计算。也有可能存在某种专司如何将各个专家联合起来的人工智能，为机器培育至上的意识。

而对于这样一种人工智能来说，最大的挑战应该是如何让那些专家型人工智能面对复杂的真实环境。大自然并不总是有确定的目的；它充斥着无效的信息、随机性和不计其数且又相互影响的碎片。例如一个胚胎的诞生，它要暴露在恒常的变化中。起初只是几个细胞，它所感知的世界比分子层面高不了多少。但随着它发育出能够感知光、声音、触摸和气味的器官，开始感知更加丰富多彩的外部世界，其本身开始变得越来越复杂。

总而言之，让人工智能变得更优秀的方法，是让人工智能及其各部分探索这个凌乱的宇宙。一个行星就已经足够复杂，而宇宙中充满了这样的世界。它们为人工智能提供了数不清的实践场所，每一个都有独特的自然选择过程和发展机遇。将专家型人工智送往宇宙各处，可以让它们茁壮成长。

通往优秀人工智能的道路可能仅在表面上与生物进化有相似之处。人类大脑的原始发育期，核心过程看起来就像是背水一战。它开始于干细胞在一种名为神经管的初始结构上的增殖，在发育中的胚胎内，其增值速度可达每小时1500万个。而紧随其后的是学习。大脑成型后，经验作为一种独特的方式，贯穿了我们的生命。尽管我们有惊人的可扩展性，有吸收和精通所有技巧和知识的能力，但作为个体，我们同样也受制于基因的束缚。事实上，尽管我们能够持续学习和改变，终了一生，也很少能够奇迹般地在新的领域成为天才。

而机器是不受束缚的，尤其当它们被设计成能够进化时。专家组件来来去去，随意组合，处于永恒的变化中。某些认知技能可能适用于某种特定的环境，但在另一种条件下却很碍事。也就是说，机器智慧具有高度的流动性、可变性和快速的进化能力。由此，遍布宇宙的机器人工智能将会是形形色色的，让人眼花缭乱。

从某种意义上来说，这种很像地球生命核心微生物机器的人工智能，能够形成穿越宇宙的最小智慧单元，并最终结合在一起，就像进化生物学家Lynn Margulis认为的那样，制造出类似于多细胞生物的较大实体甚至是自我意识。事实上，在一个生物学物种经历无休止的自然选择或自我毁灭过程消亡后很久，这样的机器仍然能够存在。

辨认来自地球以外的人工智能可能会是困难的。就像生活在12世纪蒙古草原上的人，会认为一辆自动驾驶的汽车是魔法同时又毫无现实意义一样，我们可能会对鉴别或解释已经存在了数十亿年的专家型机器束手无策。同样，专家型机器可能也对寻求和我们或任何其他智慧对话缺乏积极性。

但是一旦相认，且只要有一次接触的机会，就足以改变一切。它们或许会告诉我们，银河系充满了智慧，并且推断我们的未来注定会伴随着生物学意义上的退化和消亡。最重要的一点，是我们会得知我们可能是现存的唯一认识到这些事实的自然意识。因为制造这些人工智能探险家的生物学祖先，很可能已经在远短于这些星际机器持续存在的时间尺度内发生了演化，或已经灭绝，而我们生活的银河系已经存在了100亿年。

发现外星人工智能，能为我们解锁一条宇宙探险之路。也能让我们有机会洞察它们的造物主，也就是那些生物形态的智慧先祖。这一过程究竟会是怎样的？很难想像。即便是单一的专家型人工智能，也未必是单体，而是一个由更小部件构成的群体，理解的难度极大。但假设我们可以通过询问和拆解，解开外星人工智能起源之谜，那么就可能会发现，他们是一种和我们相似的生物，但或许还是机器。