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感谢您加入改变世界的“印度首届未来科技与可持续发展播客”。今天，我非常荣幸能与东京大学艺术与科学研究生院普通系统科学系教授加贺美隆先生一同录制节目。他拥有物理学博士学位，研究方向是复杂系统和人工生命，该领域旨在利用计算机模拟、化学实验和机器人来构建新的生命系统形式。他领导着加贺美实验室，也是Alternative Machine的创始人，在那里他利用名为Alter 3的机器人和其他生物化学实验，开展了多项实验性和概念性工作。
那么，教授，非常感谢您抽出宝贵时间参与我们这个小小的播客。您能否先解释一下人工智能与您所处前沿的人工生命之间的区别？人工智能是为了优化某物，所以您总会有一个需要优化的目标。但对于人工生命来说，这更像是“它是什么？”它始于回答“生命是什么？生命的起源是什么？”这样的问题。所以这是一个很大的区别。我们没有任何优化过程或类似的东西。所以，我认为人工智能的出现，某种程度上是人工智能的副产品。我认为我们必须先创造生命，然后智能才会随之而来，生命过程之后才是智能。
当您谈论人工生命时，显然有生物学家在最前沿，他们试图通过DNA和RNA来合成生命，而且全世界有各种各样的人在进行这方面的探索。而您则采取了三步走的过程：首先，您试图在计算机模拟中进行探索，构建人工生命；然后，您开始实际探索生命的“湿代码”，也就是DNA的化学实验；现在，您正在使用Alter 3，那个机器人，人形机器人。那么，在这三者中，您认为哪个领域在创造人工生命方面最有前景？
这是一个非常有趣的问题。让我想想。目前，我认为由于大型语言模型，机器人非常有前景。然后是化学实验，这与我们标准的计算机系统不同，所以我对此有一些很大的期望。
好的，您提到了第一种是基于硅的生命，也就是这些人形机器人。全世界都有类似的机器人，比如特斯拉正在制造的Optimus，然后是Engineered Arts正在制造的M机器人，Hanson Robotics的Sophia，还有很多其他的。而您制造了Alter 3。您能否谈谈Alter 3背后的硬件和软件过程？
是的，在深入探讨之前，我必须说，例如数学，简单的计算可以用大型计算机完成，但也可以用纸和笔，甚至用手指完成。数学与您使用的工具或材料完全不同，它独立于它们。生命可能也是如此。如果您查看手指、棋盘或计算机，您找不到数学本身。数学只是在这些计算机、工具或手指中实现，但它不是数学的本质。我称之为软件。这种软件可能存在。生命系统也可能如此，它可能不依赖于细胞和DNA。也许它更像数学，它可以选择任何材料，但一旦您能够明智地将它们组合在一起，您就可以在不使用细胞和DNA的情况下创造生命系统。所以，人工生命就是关于可能存在的替代品。替代品是较低层的组件可以被其他东西替换，这就是我所说的人工生命。
您是一位物理学家，而生命我认为非常复杂。我的意思是，有些人对生命有定义，但当您谈论新的生命时，我们目前对此毫无头绪。有一些人处于最前沿，比如MIT的Michael Levin等人，他们正在进行探索，试图弄清楚新的生命形式可能是什么。您能否解释一下生命的本质？我的意思是，从生物学上讲，我们只是四种化学物质（A、C、G、T）。您能否解释一下生命，以及您在化学实验和创造生命时有什么想法或概念？我们如何做到这一点？因为生命极其复杂，它是动态的，它是涌现的。您认为生命更多的是关于信息，是关于在系统中创造新信息吗？
这是对生命系统的一个非常重要的定义。当您能够制造化学物质，然后在其之上生成新的化学结构，而无需设计它时，我们就可以称之为化学系统，我指的是生命系统，这是生命系统的开始。这就是我所说的生命。但是，对于我的项目来说，请想象一下，这是一个新类型的实验。一旦您拥有DNA，就像一个鸡蛋细胞，或者一个植物细胞在一个盒子或杯子里，它是密封的，是一个封闭的容器，但外面有阳光照射进来。然后放进水。如果它正常工作，从鱼卵中会孵出鱼，从植物细胞中会长出植物。那么植物和鱼可以形成一个小生态系统，它们可以提供氧气，您有阳光，有代谢循环在进行，这样您就可以维持这个小鱼和植物的生态系统。但是，在相同的能量和相同的熵下，您可以改变植物细胞和鱼细胞内DNA序列的顺序。从那里，您无法在能量上产生任何东西，在化学上是完全相同的。然而，由于符号的顺序，我的意思是最终的序列与常规的鱼细胞和植物细胞不同，所以您无法生成鱼和植物。因此，它不会产生任何生态系统。那么，产生植物和鱼生态系统的东西与这个只产生一堆东西或者什么都没有的东西之间的区别是什么？区别仅仅在于调节DNA和我们人工制造的物质之间的顺序组合。所以我认为这就是为什么人们说生命可能与信息有关。您确实需要非常仔细地准备信息，以便从中生成生命系统。所以我认为这与信息有关，以及产生新信息的信息，这就是我对生命的定义。
您知道，有Max Tegmark说宇宙是数学，还有人说宇宙是一个量子计算机。在亚原子层面，物理学和化学变得疯狂，因为这些粒子会变成波，这些粒子可以自我组装等等。您在构建这些能够自我复制、学习的生命方面的直觉是什么？我的意思是，您有什么直觉？
这就是我所说的。如果这只是聚集粒子然后制造大粒子，自我组织有时被认为是生命系统，但自我组织有时是从一开始就信息减少。从一开始就有一堆粒子，但一旦它们聚集在一起，它们就失去了自由度，所以您无法分辨发生了什么。但生命系统，即使是从粒子开始，其复杂性也体现在粒子的组合中。所以复杂性是从一开始就增加的，与开始时相比。如果您可以用信息来替换复杂性，信息总是在不断增加的。而非生命物理系统或化学系统总是会失去复杂性。也许熵会增加，但复杂性会下降。所以您可以更简单地描述最终输出状态，而无需用不同的词语或短语来描述它们，因为它变得非常简单。所以最终状态或您可以预期的状态与初始状态相比变得越来越复杂。这就是我们认为的生命系统，这是一个很大的区别。进化正在发生，没错。
太棒了。您提到，就像我之前提到的，MIT的Michael Levin的实验室，我认为他是真正致力于生物电学研究的人。早期，他曾使用青蛙皮肤创造了世界上第一个能够繁殖的活体AI机器人。然后最近，他们使用了人类肺细胞，创造了他们称之为“自发移动并能治愈伤口的Xenobots”。世界上还有哪些同行也在朝着这个方向，在建造人工生命方面，至少已经创造了概念验证，也就是他们可以称之为人工生命的第一块基石？除了您之外，还有其他人正在进行人工生命的研究吗？
我的意思是，就像Michael Levin使用Xenobots细胞来创造机器人，我认为这很棒。但大约20年前，Asashima教授就在我的办公室，他使用活素，活素是一种小化学物质，一种酶。通过使用活素并改变活素的量，您可以产生不同的器官，例如从初始细胞直接产生心脏细胞、脑细胞或肾脏细胞，只需改变活素的量以及您在将这些酶放入细胞时使用的活素的时间。这一切都始于此。Michael Levin的实验很棒，但Asashima教授的团队也发现了这种现象。有趣的是，如果您想将它们组合起来形成一个完整的个体，这仍然是不可能的。非常有趣的是，如果您制造一个心脏细胞并将其放入培养箱中，三天后，这个合成的心脏会死亡，它们无法存活。但是，一旦您将心脏细胞放入其他动物、其他个体中，它们已经有了心脏，然后将这个心脏放在旁边，这个个体就有两个心脏，而这个心脏不会在三天内死亡，它们可以存活一生。这有什么区别？我们仍然不知道。我们可以称之为整体性或其他东西，个体结构等等。但我们知道的是，生命系统不是乐高积木，您不能 just 将它们组合在一起。它不是乐高积木。如果生命系统像乐高积木，乐高积木就是将它们组合起来制造东西，但这个不是乐高。所以您不能 just 将它们组合起来制造个体。生命系统与乐高积木不同，它更多地与如何形成一个整体有关，而且它不仅仅是自下而上的，总是有自上而下的信息流存在，如何将它们很好地组合起来，仍然存在一些秘密，这就是我们认为的生命的秘密。
回到Michael Levin的机器人，当您想制造一个完整的个体时，也许存在某种第三因素，它不是乐高，而是乐高加上创造个体的某些东西。这就是我们正在寻找的。所以Michael Levin的机器人还可以，但其他系统也一样，我们必须找到创造自上而下信息的共同的第三因素，如何将它们很好地组合起来，以便您可以制造一个完整的个体系统。我不知道这是否完全说得通。
这些生命系统是混乱的，它们是复杂的，它们具有涌现的特性。您说，因为您直观地认为生命就像乐高积木，您将原子组合在一起，最终事物会形成。但您说不，还有别的东西，还有一个第三因素，这可能是生命创造的秘密配方。您对这个第三因素有什么直觉，它可能是什么？
我认为这是一种信息流。很久以前，Francisco Varela和Maturana试图建立一个关于生命、边界、自我的理论。这总是哲学性的想法，我们无法确定。但这可能是一种在组件之间、在较低层和较高层之间的一种信息流，我们必须理解它。但我对此一无所知。我仍在努力弄清楚。我称之为“Brooks汁”。你知道，Roomba吸尘器的创始人Brooks说：“ Takashi，机器人和生命系统仍然不同，是更复杂的机器人，但仍然不是生命，我们不能欺骗自己。”区别是什么？这就是我们一直在讨论的。我们必须找出缺失的点。也许计算能力不足以创造生命，或者模型本身不够复杂，不足以成为生命，或者某些参数集，因为我们倾向于使用数百个参数，数千个参数，也许参数值不够好，不够精细，所以机器人无法成为生命。或者也许有一些根本性的东西缺失，我们仍然找不到生命。所以我称之为“Brooks汁”。一旦我们将“Brooks汁”放在机器人上，机器人就变成了生命。但我仍然无法回答您的问题，什么是“Brooks汁”？我不知道。
不，没关系。那么，现在，我认为世界上一些顶尖公司都在追求圣杯，即创造人工智能。他们正在朝着通用人工智能努力，从狭义智能走向可能的通用智能。像OpenAI、DeepMind、Google、Meta、Microsoft等公司都在朝着这个目标努力。您已经制造了一个机器人，Alter 3。您对可能导致我们走向通用人工智能的算法或架构有什么想法吗？
我认为，因为我使用的是人形机器人，并结合了ChatGPT 4。ChatGPT 4不仅学习了语料库，还学习了如何使用这些词语，以及在什么语境下使用它们。所以这种语境，以及常规和社会规则，也由ChatGPT学习。一旦您将ChatGPT与机器人结合，机器人就可以在没有训练的情况下，在没有我们所说的零样本学习的情况下，快速完成您希望它做的事情。例如，如果我说“假装是鬼”，它就可以假装是鬼，即使机器人从未见过鬼。您可以说“自拍”，它就可以自拍，而无需任何训练。而且，不仅仅是这些事情，如果您对机器人说：“好吧，假设你在电影院里吃爆米花，但你注意到你不是在吃自己的爆米花，而是在拿旁边的人的爆米花，你很生气。你能用手势来做吗？”它完全做到了，吃着爆米花，非常生气。这种手势表演是可能的，而无需每次都告诉它该做什么。所以，与大型语言模型的结合可以赋予它像人类一样的行为能力。我认为，我们几乎可以做到，我们可以制造一种自主性，或者我称之为自主代理，在机器人内部。这样，如果机器人可以自发地谈论某事，或者谈论机器人将要做什么，或者机器人想做什么，那么机器人就可以获得自发性，而无需被告知该做什么。这是生命系统出现的第一个步骤。所以，将ChatGPT或大型语言模型与人形机器人结合起来，我认为这是有前景的。所以，您必须有一个人形机器人形式，否则ChatGPT就无法告诉机器人该做什么，因为ChatGPT或大型语言模型假设生命系统有两只手，两条腿，身体是这样的，这是利用ChatGPT的一个重要假设。
是的，是的，这就是我当时的想法。
所以您说的是，一个具身化的AI，比如一个机器人，与统计模型相结合。因为目前，ChatGPT是统计模型，目前是数据输入，数据输出。但您使用的是零样本学习，所以它用最少的数据来学习。当您谈论构建这些自主代理时，您的想法是什么？仅仅是数据就足够了吗？计算就足够了吗？还是我们需要做一些人类做的事情？因为目前有海量的数据，但似乎，尽管有论文说这些统计模型，这些基于Transformer的模型，如ChatGPT，显示出涌现的智能特性。仅仅是数据和计算就足够了吗？还是我们需要别的东西？因为人类显然有大脑，有大约800亿个神经元，1000亿个突触，它们放电以产生五种感官。但还有意识，它赋予我们自由意志和身份，我们对此一无所知。您对此有什么直觉？我们需要类似“Brooks汁”的东西来走向通用人工智能吗？
这是一个非常有趣且相关的问题。我认为情感和感觉是必要的。我们能够将大型语言模型与我的机器人结合起来的秘密是，第一个提示是：“好吧，为什么你不夸大给定的句子，使其具有更夸张的情感表达和面部表情呢？”所以，如果我说“自拍”，它就会被翻译成夸张的面部表情和夸张的身体表情。然后身体有大量的变化，改变了机器人使用其结构、身体结构和身体图式的方式。所以我认为情感是连接大型语言模型和具身化机器人之间的绝佳方式。查尔斯·达尔文曾说过，情感的进化对于理解非常重要。问题是，为什么我们不向他人隐藏情感状态？我们中的大多数人，情感会明确地、自动地在我们的脸上和身体上表达出来。这有时被称为诚实的交流，诚实的信号，人们可以信任我们，或者我们可以信任他人。这加速了我们与他人互动的方式。但不仅是加速了我们与他人互动的方式，语言和身体也由这些情感驱动。所以，它不仅仅是具有逻辑规则和过程的计算机，我们需要情感和夸张的东西，这是一个非常重要的催化剂，我们必须在机器人中实现它。我认为这就是您想要谈论您的公司Alternative Machines和一些工作的原因。
Alternative Machines，非常感谢。Alternative Machines，我们试图在许多事物中销售“生命力”。例如，人们通过观察鸟类来制造飞机，并试图优化如何飞得足够快。但是，如果您观察鸟类，鸟类可以飞，但它们有时会累，需要休息，饥饿时需要吃东西，所以它们有时会返回。人们认为，如果您模仿鸟类飞行，那么这样的飞机就不可信。然而，飞机有时会坠毁，但鸟类从不坠毁。好吧，有时会，但鸟类从不坠毁，因为鸟类的原则不是杀死自己。它是稳态，鸟类遵循稳态原则。飞机也需要考虑这一点。当它们状态不佳时，它们不应该起飞。所以鸟类可以休息，但飞机实际上从不休息，因为它们不理解什么是稳态，不理解什么时候应该自己休息。所以我认为，在稳态原则下的自主机器非常重要。这种想法应该卖给社会，社会必须理解稳态和生命系统特性的重要性。这就是我们销售给许多公司的东西。即使它们看起来与生命系统无关，但可能存在计算机、汽车，或者像自行车、吸尘器这样的日常工具，它们都可以自主，并且具有生命力，这将改变您的生活，丰富您的生活方式。这就是我们的想法。这就是我创办公司的原因，我试图销售这些理念和想法。
太棒了。我认为，在接下来的几十年里，我们周围的事物可能会变得智能。因为我们正处于技术革命的边缘，所有技术都在融合。增强现实、虚拟现实、混合现实正在融合，创造出虚拟世界、元宇宙和空间世界。这些世界变得如此逼真，我们有触觉反馈，通过它您可以触摸、感受这些世界。还有脑机接口，通过它，最终可能会走向更像“魔法镜子”和“黑客帝国”的空间，在那里虚拟世界可能与现实世界无法区分。正如您所指出的，建造……我认为在接下来的几年里，随着物联网和数字孪生等技术的发展，我们周围的物理世界可能会变得智能，这些资产将帮助我们提供数据来构建预测性学习等等。您的工作也涉及群体智能。您能否解释一下什么是群体智能，以及它如何应用于现实世界的问题？
好的，我明白了。我研究集体智能和群体智能的原因是，我认为我们的生命力，以及我们的智力，以及我们的才能或个人特征，都来自于他人。有些人说“我没有天赋”，但事实并非如此。一旦您身处一个社区，您的天赋就会像传染病一样从他人那里传播过来。意识本身也是一种传染病。我认为它来自于他人。所以，首先，您必须形成像蜂群一样的聚集体。也许蜂群不必挑选“这个好，我们应该放进去”，而是随机聚集也可以。因为有趣的才能和特性会从一个个体传播到另一个个体。蜂群成为才能的来源，或者个体。个体才能从蜂群中涌现出来。首先，您需要一个蜂群，一个小社区。然后个体成为真正的个体，他们拥有非常强的个体才能，然后这种才能涌现出来，并从蜂群中传播出去。所以我认为蜂群智能非常重要，它是智力的来源，是生命力的来源。这就是我所说的群体智能。
您能否分享一些来自您的实验室或Alternative Machines的最新更新或理解，可以推进这些学习？
是的，我认为，大约20年前，人们认为我们的表型是由DNA通过RNA产生的。我的意思是DNA到RNA。但RNA的表达非常多变，它很容易通过与他人互动而改变。这就是为什么“我的社区优先理论”会出现。例如，如果您面前有一个漂亮的生物体，您的RNA表达也会迅速改变，产生更多的蛋白质。我们测试了克隆细胞，它们从一个分裂成两个、四个、八个、十六个。然后我将表型作为每个个体草履虫的能量分布。草履虫就像一个小小的CD，像原生动物。能量分布有时非常相似，但有时能量分布不同。因为一旦我们取出一个个体，它就有这种能量分布，并且在它们复制时会遗传给后代。当您有不同类型的能量分布时，它们也会遗传给后代。所以能量分布可以是一种表型，并且在它们复制时会传递给后代。但是，由于社区结构内的互动，它们的分布也会再次改变。所以，即使它们共享相同的DNA，表型也会因社区结构而异。然后我试图形式化正在发生的事情。什么样的互动？我注意到，有些细胞更多地是自我决定它们的未来。如果您处于这种状态，那么未来的下一个状态主要由您自己决定。但有时您的未来状态不是由您决定的，而是由他人决定的。所以，自主行为，自主属性是社区依赖的。这就是我一直在使用真正的草履虫来理解正在发生的事情，通过使用信息论和动态系统方法。
教授，非常非常感谢您抽出宝贵时间参与播客。我的最后一个问题是，您是“生命会议”的孵化者，您是推动人工生命对话向前发展的人。您对有志于研究人工生命和复杂系统的研究人员有什么建议吗？
嗯，对我来说，科学就是去发现东西，探索世界。它不仅仅是解释某事，而是探索世界，这就是科学。人工生命，即使是在计算机里，即使没有任何实验装置或任何东西，您总能在您的计算机里，在您的小化学系统或小生态系统中找到东西。找到新的东西，我称之为实验数学，我认为这就是复杂系统和人工生命。通过这种方式，您可以找到生命的秘密，生命是什么？生命是什么，只能通过实验数学找到，或者像我们一样，如何合成生命，而不是通过使用生命系统，而是通过信息论和动态系统，在计算机中合成。也许这是可能的。让我们找到“Brooks汁”是什么，这就是我们的未来。
谢谢您，谢谢您，教授。我非常非常感谢您。
是的，我认为我们需要不断前进，找到答案，因为我们生活在一个美丽而神秘的世界里。宇宙是如此神秘。我认为我们所做的每一个微小的进步，都让我们更接近于不仅理解我们的环境，也理解我们自己，以及我们是谁。总有一天，希望我们会找到那个“Brooks汁”。祝您一切顺利。我的听众们，如果您喜欢您所看到和听到的，请点击订阅按钮。下次再见，各位，再见。
谢谢您，谢谢您，教授。我真的很感激。