多體關(guān)系不僅僅包括對(duì)抗性競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，更多的則是合作、協(xié)調(diào)、配合。
利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)每一個(gè)人工智能主體進(jìn)行建模，不僅可以豐富每個(gè)主體的表現(xiàn)，還能夠更加逼真地模擬人類行為。
人工智能程序這種“機(jī)器經(jīng)濟(jì)人”會(huì)比人類更可能嚴(yán)格按照“理性經(jīng)濟(jì)人”假設(shè)的情況來(lái)完成決策和行動(dòng)。
按照“完美理性”的“經(jīng)濟(jì)人”假說(shuō)，AI之間將能夠和諧共處，并給主人帶來(lái)最大的利益。
文明與科技——這個(gè)人類集體的創(chuàng)造物反過(guò)來(lái)賦予了每個(gè)人類個(gè)體更高的智能。同樣的道理，個(gè)體層面的人工智能存在著能力上的天花板。
只有將成千上萬(wàn)的AI鏈接、整合起來(lái)，甚至創(chuàng)造出AI自己的文明，才可能為每一個(gè)個(gè)體AI賦能。
AI之間可能會(huì)討價(jià)還價(jià)
在20世紀(jì)90年代的時(shí)候，復(fù)雜性科學(xué)興起，人們忙于利用計(jì)算機(jī)建模與仿真的方式來(lái)模擬各種復(fù)雜系統(tǒng)。社會(huì)系統(tǒng)顯然是這類模擬程序所關(guān)注的一個(gè)主要對(duì)象。
最近的AI研究又呈現(xiàn)出了一種新的趨勢(shì)，就是將深度學(xué)習(xí)研究與群體智能相結(jié)合。人們發(fā)現(xiàn)，本已備受詬病的主流經(jīng)濟(jì)學(xué)也許更適合描述智能體。這是因?yàn)?，智能體可以更符合“理性行為人”的基本假說(shuō)。
接下來(lái)，就讓我們沿著歷史的順序，考察人工智能社會(huì)的研究思路。
人工社會(huì)
紐約一直是一個(gè)多民族聚居的城市，同種族的人會(huì)相互聚集在一起。盡管后來(lái)紐約政府曾試圖強(qiáng)制將不同種族的人混合在一起，以促進(jìn)民族和諧，但是經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的演化，最終仍然形成了多種族分割的現(xiàn)象。
囚徒困境博弈凸顯了合作的復(fù)雜性。盡管對(duì)于雙方整體來(lái)說(shuō)，都合作是最好的選擇，但是該博弈的納什均衡解卻是都背叛。
合作作為一種進(jìn)化穩(wěn)定的結(jié)果是可以自發(fā)演化出來(lái)的，而且遺傳算法甚至可以發(fā)現(xiàn)比人手工編寫(xiě)更好的程序。
1996年，Epstein和Axtell在計(jì)算機(jī)中構(gòu)造了一個(gè)人工智能農(nóng)場(chǎng)，叫做Sugarspace，其中可以時(shí)不時(shí)地長(zhǎng)出“糖果”或者“香料”出來(lái)。
之后，他們將一系列人工智能體放到其中，并為這些Agent賦予簡(jiǎn)單的程序，讓它們?cè)谶@個(gè)開(kāi)心農(nóng)場(chǎng)中開(kāi)采、交易、繁殖、社交。
所有這些有趣的實(shí)驗(yàn)結(jié)果被他們總結(jié)成了一本書(shū)，就叫做“養(yǎng)殖人工社會(huì)”。
集體智能
90年代引人矚目的研究領(lǐng)域就是所謂的集體智能，它是希望為每個(gè)微觀個(gè)體設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的規(guī)則。
集體智能的一個(gè)最典型例子就是螞蟻群體。我們都知道每一只螞蟻都不夠聰明，但是成千上萬(wàn)只螞蟻組成的蟻群卻具有超凡的群體智慧。
運(yùn)用蟻群算法解決TSP問(wèn)題借鑒大自然中的群體智慧，人們讓每一個(gè)簡(jiǎn)單個(gè)體遵循非常簡(jiǎn)單的計(jì)算規(guī)則，就可以智能地解決一系列復(fù)雜的難題。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)就是利用了群體智能，因?yàn)槊總€(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)元都遵循簡(jiǎn)單的規(guī)則來(lái)完成信息的發(fā)放，但是大量神經(jīng)元整體卻可以產(chǎn)生智慧。
深度學(xué)習(xí)助力
隨著計(jì)算力的提升，以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，人們已經(jīng)具備了利用深度學(xué)習(xí)來(lái)建模Agent主體的能力了。
當(dāng)我們把每一個(gè)人工智能社會(huì)中的簡(jiǎn)單程序替換成具備“深度學(xué)習(xí)”能力的大型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，整張人工智能程序的大網(wǎng)將會(huì)發(fā)生什么就不是那么一目了然了。
事實(shí)上，現(xiàn)在的人工智能科學(xué)家們研究興趣的焦點(diǎn)已經(jīng)從單個(gè)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)渡到了多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且再讓這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身聯(lián)網(wǎng)。
然而，多體關(guān)系不僅僅包括對(duì)抗性競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，更多的則是合作、協(xié)調(diào)、配合的關(guān)系。這方面的研究最近也是越來(lái)越多了起來(lái)。
交流與合作
前不久，F(xiàn)acebook爆料，他們的人工智能程序們?cè)诮涣鞯倪^(guò)程中發(fā)明了特屬于人工智能的語(yǔ)言。其實(shí)這就是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在未訓(xùn)練好的時(shí)候經(jīng)常會(huì)表現(xiàn)出來(lái)的行為。
Facebook的科學(xué)家們的確在研究多個(gè)AI程序如何在特定的條件下產(chǎn)生語(yǔ)言。他們將一群Agent放置到了一個(gè)模擬的環(huán)境中，并賦予它們相互交流的能力：它們可以通過(guò)發(fā)送一些在人類看來(lái)無(wú)意義的信號(hào)而彼此通訊。
實(shí)際上，現(xiàn)在的AI研究者已經(jīng)重新將焦點(diǎn)從單個(gè)主體移到了多個(gè)主體研究工作中。
另外，利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)每一個(gè)人工智能主體進(jìn)行建模，不僅可以豐富每個(gè)主體的表現(xiàn)，還能夠更加逼真地模擬人類行為。
機(jī)器經(jīng)濟(jì)學(xué)
如果未來(lái)聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)的五百億設(shè)備都裝備上深度學(xué)習(xí)模塊，那么我們應(yīng)該考慮的人工智能社會(huì)是五百億個(gè)人工智能主體所構(gòu)建的超大規(guī)模的機(jī)器社會(huì)?？茖W(xué)家們用“機(jī)器經(jīng)濟(jì)學(xué)”來(lái)概括這一新興研究領(lǐng)域。我們知道隨著全球性的金融危機(jī)爆發(fā)，傳統(tǒng)主流經(jīng)濟(jì)學(xué)受到了大量的詬病。
人們指責(zé)，由于主流經(jīng)濟(jì)學(xué)中關(guān)于“理性經(jīng)濟(jì)人”的假設(shè)過(guò)于嚴(yán)格，從而使得經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究嚴(yán)重脫離了人類行為的實(shí)際表現(xiàn)。
顯然，人工智能程序這種“機(jī)器經(jīng)濟(jì)人”會(huì)比人類更可能嚴(yán)格按照“理性經(jīng)濟(jì)人”假設(shè)的情況來(lái)完成決策和行動(dòng)。
事實(shí)上，人們已經(jīng)可以在機(jī)器中利用算法的方式逼近所謂的“理性經(jīng)濟(jì)人”模型。
機(jī)器經(jīng)濟(jì)學(xué)將會(huì)面臨一系列的問(wèn)題。當(dāng)然，這里面的關(guān)鍵就在于我們應(yīng)該如何為機(jī)器算法們?cè)O(shè)定機(jī)制設(shè)計(jì)，以使得近似理性的算法能夠在給定的機(jī)制下實(shí)現(xiàn)一定程度上的最優(yōu)。
在不遠(yuǎn)的將來(lái)，假如每一個(gè)人都有自己的一個(gè)人工智能個(gè)人助理，那么大量的經(jīng)濟(jì)交易活動(dòng)就會(huì)由這些人工智能算法代理我們進(jìn)行。
于是，AI與AI之間就會(huì)討價(jià)還價(jià)。按照“完美理性”的“經(jīng)濟(jì)人”假說(shuō)，這些AI將能夠和諧共處，并給主人帶來(lái)最大的利益。
AI文明可能輪不到人類說(shuō)話
《三體》中構(gòu)思了一種“宇宙社會(huì)學(xué)”用來(lái)描述在時(shí)空跨度超級(jí)巨大的宇宙空間中，不同物種之間的相互作用法則。
根據(jù)兩條“宇宙社會(huì)學(xué)”基本公理：1.生存是文明的第一需要；2.文明爆炸和擴(kuò)張，但宇宙中的物質(zhì)總量保持不變。
由此劉慈欣推導(dǎo)出了技術(shù)爆炸和猜疑鏈這兩個(gè)基本概念，以及“黑暗森林”這個(gè)宇宙尺度的叢林法則。
機(jī)器完全有可能按照一種人為預(yù)設(shè)的方式來(lái)進(jìn)行行為，這樣的話機(jī)器會(huì)更加接近于理性人假說(shuō)。也許它可以幫助我們?nèi)祟惛玫乩斫夂Ａ康娜斯ぶ悄芩鶚?gòu)成的巨系統(tǒng)，也許它可以讓人工智能的群體更好地運(yùn)轉(zhuǎn)。
然而，還有一種情況是，也許人工智能社會(huì)學(xué)壓根就不是人類可以掌握的學(xué)問(wèn)，而是一個(gè)徹頭徹尾的AI自身的學(xué)問(wèn)。它們也許會(huì)比我們?nèi)祟惛斫釧I構(gòu)成的社會(huì)。有關(guān)AI社會(huì)學(xué)，也許壓根就輪不到人類來(lái)說(shuō)話。