走近2050：注意力、互联网与人工智能

本书讨论的占意主要针对的是人类。很多推理依据的一个重要假设就是人类的总占意是有限和稀缺的。然而，随着人工智能技术的发展，机器的智能水平会越来越逼近人类。那么，自然就会产生一个有趣的问题：人工智能是否也会产生占意？假如机器真的逼近了人类智能，那么机器也有了自己的注意力。这样随着人工智能的大规模生产，我们就会拥有越来越多的占意资源，于是占意有限和稀缺的前提假设可能就不成立了。

其实，近些年来深度学习神经网络模型中已经模拟了人类视觉中的注意力机制，例如，深度神经网络在看图片的时候，可以学会调整它的注意力焦点，如图 7-17 所示。其中，左边为原始图像，右边为机器读到的图像，白色雾化的区域为机器视觉注意的焦点，图片下方的文字为机器生成的图片描述语言。³⁵

这种带有注意机制的神经网络不仅可以应用到视觉领域，也可以应用到机器翻译、自然语言处理等更多的领域中，并且有良好的效果。由此看来，也许我们离创建人工的注意力机制已经不太远了。

人类的意识能够处理的信息有限，于是人类就产生了占意的表现，即每一时刻只关注一个事物。而关注是人类动心起念的源头，因此，关注就意味着后续的一系列资源，包括财富、信息、社会地位，所以人们才需要占意这种资源。假如机器能够模仿人类的一切智能行为，那么机器自然就可以产生占意。但是，人工智能是否能够产生与人类等同的智能，我们至今无法回答。我们不妨假定到将来的某一时刻，人工智能终于进化到了与人同等的水平，那么占意有限性这个假设是否会被打破呢？