虚拟机器人的数字思考

时间:2022-10-21 09:43:49

虚拟机器人的数字思考

虚拟机器人获得了一个在人类中常见的认知技巧――进一步的证据表明,如果计算机要变得像我们一样思考,就得需要身体。

人类大脑的一个奇特嗜好就是,我们往往会将小数字跟我们身体的左半部分联系起来,而将大数字跟右半部分联系起来。

现在,人造虚拟世界里的机器人也染上了这个怪癖。这有助于揭示这样一个谜团:诸如数字一类的高度抽象概念是如何植根于我们身体同这个世界的相互作用之中的。

英国普利茅斯大学(University of Plymouth)的Marek Rucinski说:“数字太抽象太纯粹了,它们似乎是与现实世界分离存在的。然而,我们拥有的每个概念都多多少少地基于现实世界。”7月份,在波士顿举行的认知科学大会(Cognitive Science conference )上,Rucinski展示了这个虚拟机器人。

这种叫做空间-数字的反应编码联合效应(spatial-numerical association of response codes,SNARC)的现象已得到公认:人们的左手对小数字反应更快,而右手对大数字反应更快(通过敲击按钮测试)。与此类似,那些由于脑损伤而失去左半部分身体知觉的患者,在被问及某个数值区间的中间值时,偏向于回答较大的数字。

Martin Fischer说,这类数字-空间联系体现了一种广泛存在的、令人惊讶的观点:人们认为抽象思维的其他许多方面都植根于我们在感觉上和运动上与这个世界的互动之中。Fischer是德国波茨坦大学(University of Potsdam)具身认知(Embodied cognition) 学方面的专家,他说:“SNARC效应表明,即使是抽象知识,也可以直接追溯到那些我们在获取它们时的感觉和运动体验之中。”

对SNARC效应的公认解释是:对于西方人来说,他们在学习数数的时候,很可能是在一块黑板上按从左到右的顺序学习,或者由父母指示着从左到右学习。这种学习方式让小数字跟控制我们左半部分身体的大脑部位产生了联系――反之亦然――这种联系会带到成年。还有证据表明,在那些具有从右至左阅读文化的地区,这种联系是相反的。

为了更好地理解这些联系是如何形成的,Rucinski及其同事转而研究一个虚拟儿童――数字模拟的iCub类人机器人――并将其置于那些可能有助于在人类中形成数字-空间联系的环境进程之中。

iCub的成长过程起始于一个叫做“运动喃语”( motor babbling)的阶段,它任意地活动自己的虚拟手臂,并到处看,人类婴儿也会用这样的方式意识到自己身体的存在。在对人类大脑结构的原始模拟中,研究人员在iCub大脑中设置了三个空间处理区域:其中两个各负责一只手臂,剩下一个负责视觉活动。

接下来,研究人员给iCub展示一组从1到15的数字,以此教它数数。为了模拟西方人从左到右的数数文化偏好,研究人员将小数字显示在iCub左边,大数字在右边。然后,一种模拟人类大脑中神经突触连接形成方式的学习软件把小数字跟左半部分视图范围和左臂联系起来――右半部分与大数字之间的联系亦是如此建立。

接着,iCub就要接受SNARC效应测试。研究人员随机给它展示奇偶数字。在第一项测试中,当出现的数字是奇数时,iCub必须要用左手按下按钮,而当是偶数时,必须用右手;第二项测试中,按钮的规则是相反的。就像进行这项测试的人类一样,当出现小数字时,iCub用左手按下按钮的速度更快;当出现大数字时,它用右手的速度更快。

在接下来的改进型SNARC效应测试中,研究人员给iCub展示数字之后,紧接着会展示某个物体,不是展示在左边就是右边。iCub对该物体产生注意所耗费的时间会被记录下来。结果是:当出现小数字后,iCub会更快注意到接着出现在左边的物体;而当大数字出现后,它会更快注意到接着出现在右边的物体。

Rucinski对此进行了解释。以上两种测试中,在运动喃语和学习数数过程中所产生的这些联系意味着,只要简单地展示数字,这些数字就可以自动地激活大脑中的空间想象区域,这些区域要么与iCub的左半部分身体相联系,要么与右半部分身体相联系。这使得iCub可以更快地利用相应身体部位完成相应任务――无论是在经典SNARC测试中敲击按钮,还是在改进型测试中对某物体产生注意,都是如此。

Rucinski说:“这个模型为数字-空间相互作用提供了一个具体解释。”这些结果显示,从左到右数数的学习方式和人类婴儿身体生长发育过程,两者的结合就会出现数字-空间联系。他说,这并不意味着iCub的思维处理精确反映了人类大脑的思维处理过程――但它的确暗示,这种联系可以仅由这两种因素产生而来,而这两种因素人类都具有。

Fischer说:“对于我们在实验心理学领域正在进行的研究而言,这真是一个很棒的实验方法。”Fischer还补充道,他希望有朝一日,在认知机器人中进行的研究可以对那些继而在人类中测试的认知情况进行预测,不必绕弯路再用其他方法。

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