人工智能真的能統(tǒng)治人類嗎

作者：劉明河

近期，警惕人工智能的文章和報(bào)道越來(lái)越多，甚至有人宣稱“隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力增強(qiáng)，強(qiáng)人工智能將在我們的有生之年出現(xiàn)，給人類文明帶來(lái)前所未有的沖擊”，這些看似有理有據(jù)的觀點(diǎn)深入人心，很多人甚至心生恐懼，擔(dān)憂起了自己的未來(lái)。

人工智能真的會(huì)對(duì)人類產(chǎn)生如此大的威脅嗎？

【困難重重】

對(duì)于人工智能這個(gè)過(guò)于龐大的概念，我們將它區(qū)分成弱人工智能（weak AI，或Narrow AI）和強(qiáng)人工智能（Strong AI或General AI）。

弱人工智能是處理特定問(wèn)題的人工智能，AlphaGo就是一個(gè)專門下圍棋的弱人工智能，iPhone里的Siri是一個(gè)專門語(yǔ)音識(shí)別的人工智能，Google的搜索框里也藏著一個(gè)專門提供搜索建議的人工智能——多虧了如今盛極一時(shí)的“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，我們已經(jīng)愉快地發(fā)現(xiàn)，弱人工智能表現(xiàn)得非常出色，在某些時(shí)候真的比人類還要高效。

與之對(duì)應(yīng)的，強(qiáng)人工智能模擬了完整的人類心智，我們通常會(huì)用能否通過(guò)“圖靈測(cè)試”看作強(qiáng)人工智能的判斷標(biāo)準(zhǔn)，但這樣的人工智能直到今天仍未實(shí)現(xiàn)。另外，我們還進(jìn)一步遐想了“超人工智能”這個(gè)概念，顧名思義，就是比人還睿智的人工智能，也就是科幻藝術(shù)和大眾媒體中最擔(dān)心的那種情形——但在人工智能的實(shí)踐上，我們恐怕要說(shuō)這更接近盲目樂(lè)觀，追求的強(qiáng)人工智能的征途絕不像一些未來(lái)展望者那樣，近在咫尺，迫在眉睫，數(shù)不清的艱難問(wèn)題還等著我們攻克。

我們?cè)庥龅牡谝粋€(gè)問(wèn)題就是計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力。

細(xì)胞雖小，卻異常復(fù)雜，神經(jīng)元尤其如此。在最微小的尺度上，一個(gè)神經(jīng)元有成千上萬(wàn)個(gè)突觸與其它細(xì)胞連接，釋放或接受神經(jīng)遞質(zhì)，識(shí)別數(shù)百種獨(dú)立的活動(dòng)，隨后發(fā)出高速傳導(dǎo)的神經(jīng)興奮，在整個(gè)大腦內(nèi)激起復(fù)雜而不確定的反饋，有些突觸還可以直接向腦脊液中釋放遞質(zhì)和激素，在全身范圍內(nèi)引發(fā)更大尺度的反應(yīng)——時(shí)至今日，人類發(fā)現(xiàn)細(xì)胞已近400年，即便動(dòng)用最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)，也只是靜態(tài)地構(gòu)建出了一個(gè)突觸的微觀結(jié)構(gòu)，真要模擬它完整的活動(dòng)還無(wú)能為力——而人腦大約有860億個(gè)神經(jīng)元。

當(dāng)然，神經(jīng)科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉處也的確有了些令人矚目的成果，比如為人稱道的，我們標(biāo)記了隱桿秀麗線蟲(chóng)（Caenorhabditis elegans）302個(gè)神經(jīng)元的連接方式，大約在2014構(gòu)建了一個(gè)“開(kāi)放蠕蟲(chóng)”的項(xiàng)目，試圖用計(jì)算機(jī)模擬出一個(gè)等效于實(shí)體的虛擬線蟲(chóng)——但這個(gè)項(xiàng)目才剛剛起步，尚未收獲成果，而且這個(gè)研究對(duì)象也是出奇的簡(jiǎn)單：它雌雄同體，全身固定有959個(gè)細(xì)胞，每個(gè)細(xì)胞的行為都專一且固定，神經(jīng)活動(dòng)非常單調(diào)，我們因此得以詳細(xì)地觀察它，用現(xiàn)在的手段模擬它們。

但是如果因?yàn)檫@一點(diǎn)星光就以為破曉來(lái)臨，以為秀麗線蟲(chóng)的神經(jīng)節(jié)與人類的大腦只是神經(jīng)元的數(shù)目有所差異，只要計(jì)算速度夠快就能實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍——那就未免太天真了。

我們還會(huì)遇到動(dòng)力學(xué)參數(shù)的壁壘。

如我們提醒過(guò)的，以現(xiàn)在的技術(shù)，我們還不能模擬神經(jīng)元的完整活動(dòng)，讓它們?cè)谔摂M世界里自主地運(yùn)動(dòng)起來(lái)。只是在這個(gè)項(xiàng)目中，我們既然已經(jīng)知道了線蟲(chóng)神經(jīng)的連接方式，就能人為地給這些連接賦予動(dòng)力學(xué)的參數(shù)，讓這些虛擬神經(jīng)元活動(dòng)起來(lái)，逼真地模擬一條線蟲(chóng)。就像做題雖然不會(huì)，但是拿著答案倒推，也能猜個(gè)八九不離十——所以我們稱這種做法是自底向上。

然而在目前階段，不但我們還是個(gè)相當(dāng)差的學(xué)生，離開(kāi)了答案就寸步難行；而且我們遇到的問(wèn)題也是空前的難題，根本沒(méi)有現(xiàn)成的答案。

線蟲(chóng)的神經(jīng)與人類的大腦，就像口中呼氣和超級(jí)臺(tái)風(fēng)，它們之間絕不只是數(shù)量的差異。當(dāng)基本單元通過(guò)種種聯(lián)系形成復(fù)雜的系統(tǒng)，就會(huì)在更大的尺度上展現(xiàn)出新的結(jié)構(gòu)。我們很早就對(duì)小尺度上的流體運(yùn)動(dòng)有了清晰的認(rèn)識(shí)，但這并不代表我們可以從中推導(dǎo)出臺(tái)風(fēng)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律。

首先的，線蟲(chóng)的個(gè)體差異極小，不同個(gè)體的細(xì)胞排列方式完全一樣，所以作為一種全身透明的實(shí)驗(yàn)動(dòng)物，我們很早就弄清楚了它們神經(jīng)連接的方式。但人腦完全不是這樣，我們擁有數(shù)量巨大的神經(jīng)元，個(gè)體差異很大，而且可塑性極強(qiáng)，這令每個(gè)人大腦內(nèi)的神經(jīng)元連接方式都不一樣——換句話說(shuō)，一個(gè)具體的神經(jīng)元怎樣連接不重要，重要的是數(shù)量巨大的神經(jīng)元如何組織成一個(gè)復(fù)雜的機(jī)體。

然而1個(gè)神經(jīng)元、10個(gè)神經(jīng)元、100個(gè)神經(jīng)元、1000個(gè)神經(jīng)元……每增加一個(gè)數(shù)量級(jí)，神經(jīng)元的活動(dòng)都會(huì)涌現(xiàn)出新的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，從最小層面上神經(jīng)元處理興奮的方式，到不同遞質(zhì)的通路的組合方式，到處理不同信息的細(xì)胞構(gòu)成功能模塊，到大腦中不同功能區(qū)域的協(xié)作方式，都是我們必須面對(duì)的難題，雖然這些動(dòng)力學(xué)的研究也正在熱火朝天的研究中，但這樣的研究不可能達(dá)到“指數(shù)上升”的速度，我們重建人腦的進(jìn)程也就不能達(dá)到指數(shù)上升的速度。

所以先不論計(jì)算機(jī)科學(xué)能否一馬平川地進(jìn)步下去，即便計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度真的能指數(shù)上升，也無(wú)法在可以預(yù)見(jiàn)迅速地模擬出一個(gè)人腦：在神經(jīng)科學(xué)和腦科學(xué)臻于高度成熟之前，大腦永遠(yuǎn)是一個(gè)黑盒子，我們要想知道大腦在具體的智力活動(dòng)中在不同層面各自發(fā)生了怎樣的事情，還困難重重。而且更加現(xiàn)實(shí)的情況是，隨著我們對(duì)人腦的認(rèn)識(shí)逐漸擴(kuò)大，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)越來(lái)越多的新問(wèn)題。

我們知道的越多，就越發(fā)現(xiàn)自己無(wú)知，然而糟糕的是，真正的難題還在前方虎視眈眈——我們需要新的計(jì)算機(jī)原理。

必須意識(shí)到，在能否實(shí)現(xiàn)“智力”這個(gè)巨大的問(wèn)題上，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度并不是決定性的。以當(dāng)今的動(dòng)物界而論，非洲象、長(zhǎng)肢領(lǐng)航鯨，它們的大腦都比人的更重，神經(jīng)元的數(shù)量也更多，為何偏偏缺乏智力？在相同的解剖基礎(chǔ)上尚且如此，原理完全不同的電路元件，又該如何？

電路元件以金屬和半導(dǎo)體為元件，獲得了接近光速的信號(hào)傳遞速度，這比起神經(jīng)元的沖動(dòng)的確快多了，但也單調(diào)多了。電路元件的任何一次反應(yīng)都只能得到固定的結(jié)果，只能在和、或、且的基礎(chǔ)上展開(kāi)一階邏輯演算，今天，以及未來(lái)可以預(yù)見(jiàn)的一切計(jì)算機(jī)程序，都是不同復(fù)雜程度的一階邏輯演算。

“一階邏輯”已經(jīng)非常強(qiáng)大，給今天的人類帶來(lái)了整個(gè)21世紀(jì)的信息時(shí)代，但它只能從幾個(gè)初始數(shù)據(jù)開(kāi)始，根據(jù)預(yù)存的指令步步推導(dǎo)，絕不越雷池一步。這給計(jì)算機(jī)帶來(lái)了那種可貴的可靠性，但也令它失去了更可貴的抽象、推理、創(chuàng)造——我們必須能夠定義謂詞的二階和高階邏輯。

舉個(gè)例子，面對(duì)“a+b”這樣的命令，計(jì)算機(jī)只會(huì)按照加法的規(guī)則，把a(bǔ)和b加起來(lái)，但是對(duì)于具有二階邏輯的人，我們還會(huì)思考加法的意義，詢問(wèn)“加法是怎樣一種運(yùn)算？”，接著，我們還會(huì)能在三階邏輯中思考“運(yùn)算”的意義，詢問(wèn)“怎樣規(guī)定一類運(yùn)算？”，進(jìn)一步的，我們又會(huì)在四階邏輯中思考“規(guī)定”的意義，詢問(wèn)“數(shù)學(xué)上什么樣的行為稱得上規(guī)定？”。

這樣的追問(wèn)可以無(wú)窮地回溯下去，理論上，人類的思維可以實(shí)現(xiàn)“無(wú)窮高階邏輯”，我們已經(jīng)在整個(gè)哲學(xué)史上持續(xù)不斷地展現(xiàn)了這種能力。對(duì)于普通人，我們也可以嘗試一個(gè)計(jì)算機(jī)無(wú)論如何做不到的思維游戲：隨便思考一件事，然后思考“我正在思考這件事”，然后思考“我正在思考‘我正在思考這件事’”，然后思考‘我正在思考“我正在思考‘我正在思考這件事’”’……雖然很費(fèi)腦子，但我們?cè)诶碚撋弦部梢詿o(wú)窮地遞歸下去。

是的，如今所有的計(jì)算機(jī)都是一階邏輯，或許在某些實(shí)驗(yàn)室里還有二階邏輯的嘗試，但無(wú)論怎樣，高階邏輯問(wèn)題不能規(guī)約成低階邏輯——我們絕不能用加法本身說(shuō)明什么是加法，這就好像在電視機(jī)上做電視機(jī)的廣告。

也就是說(shuō)，我們即便動(dòng)用了空前的計(jì)算能力，以不可思議的工作量找到了大腦中的每一個(gè)參數(shù)，但只要計(jì)算機(jī)原理不變，就是在用低階邏輯模擬高階邏輯——這在數(shù)學(xué)上不可能，程序員們會(huì)發(fā)現(xiàn)某些關(guān)鍵的參數(shù)無(wú)法定義，那個(gè)辛苦模擬出來(lái)的大腦仍然是個(gè)弱人工智能。

這是一個(gè)尖銳的問(wèn)題，即便在另外一些規(guī)劃中的道路上，用進(jìn)化算法也好，用其它方式建模也好，它都會(huì)橫亙?cè)谖覀兊那巴局?。我們需要一種革命性的計(jì)算機(jī)，能夠?qū)崿F(xiàn)高階邏輯的演算，但是在所有已知的事物中，就只有大腦能做到這件事，這就帶來(lái)一種新的困境：要模擬大腦需要新的計(jì)算機(jī)，要研究新的計(jì)算機(jī)就要深入了解大腦。這當(dāng)然不是無(wú)法解決的問(wèn)題，就好像制造新的機(jī)器需要新的材料，合成新的材料需要新的機(jī)器，我們?cè)诳萍歼M(jìn)步史上已經(jīng)邂逅了無(wú)數(shù)次，沒(méi)有理由認(rèn)為我們會(huì)敗給這一次，但也要做好思想準(zhǔn)備，因?yàn)檫@將是一條漫長(zhǎng)的路。

這樣或者那樣的問(wèn)題會(huì)接踵而至，人工智能作為這時(shí)代最復(fù)雜的應(yīng)用科學(xué)，沒(méi)有理由認(rèn)為我們能以逸待勞地只憑計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步就讓一切問(wèn)題迎刃而解，更何況退一萬(wàn)步，我們還有一個(gè)更加現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題要面對(duì)。

【倫理障礙】

對(duì)與任何革命性的新技術(shù)，倫理都是最現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題，我們此前目睹了避孕措施對(duì)倫理的沖擊，就以為倫理在技術(shù)面前不堪一擊，這就未免太低估了倫理的力量，像“知情權(quán)”這樣毫無(wú)意義的概念被煽動(dòng)家利用起來(lái)蠱惑人心，都可以在食品安全領(lǐng)域掀起巨大的波瀾，那么從今天開(kāi)始數(shù)十年乃至上百年對(duì)人工智能的擔(dān)憂積累起來(lái)，無(wú)論合理還是不合理，都會(huì)形成強(qiáng)大的倫理氛圍，阻遏強(qiáng)人工智能的研究。

先不論“人工智能滅絕人類”這樣驚悚的事情，就以最現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題來(lái)說(shuō)，公眾一定會(huì)關(guān)心強(qiáng)人工智能是否具有情感，是不是有了心臟的鐵皮人，然而這卻是強(qiáng)人工智能的定義中不曾提及的問(wèn)題。

與其它意識(shí)活動(dòng)不同，人類豐富而細(xì)膩的感情是人類作為一種社會(huì)動(dòng)物，協(xié)調(diào)群體關(guān)系時(shí)的進(jìn)化產(chǎn)物，并非智力的必需品。一個(gè)強(qiáng)人工智能未必真的具備這些特質(zhì)，但他一定可以理解這種行為：想象成一個(gè)人先天性地沒(méi)有任何感情，但以細(xì)致的觀察和精湛的模仿成為了一個(gè)無(wú)可挑剔的表演家，在舞臺(tái)上無(wú)論是哭是笑，心中都絕無(wú)一絲漣漪，猶如用肢體和表情肌完成了最復(fù)雜的體操——這大約就是電影《機(jī)械姬》中的情形。

長(zhǎng)期以來(lái)，感情被認(rèn)為是自由意志最關(guān)鍵的特質(zhì)，所以我們不得不想象在那樣的未來(lái)，分辨強(qiáng)人工智能是真的擁有感情還是在逢場(chǎng)作戲，抑或這兩種情況并沒(méi)有區(qū)別，都將會(huì)成為人工智能領(lǐng)域最重大的課題，也是人類面對(duì)自己時(shí)最深刻的拷問(wèn)——無(wú)論哪一種結(jié)局成真，都意味著一個(gè)舊倫理的世界不復(fù)存在：我們要不要承認(rèn)它是一個(gè)人？進(jìn)一步的，“他”是否適用實(shí)體法，可以擁有最基本的人權(quán)？我們還能不能把“他”囚禁在實(shí)驗(yàn)室里？

我們接著就會(huì)設(shè)想，強(qiáng)人工智能如何利用自己的感情獲取人類的信任，爭(zhēng)取平等的對(duì)待，爭(zhēng)取公民權(quán)的運(yùn)動(dòng)。強(qiáng)人工智能的感情或許只是一層偽裝，但人類心底那種與生俱來(lái)的同情和善良卻是毫無(wú)爭(zhēng)議的事實(shí)，在這樣的未來(lái)圖景之下，強(qiáng)人工智能的研究幾乎必然招致嚴(yán)格的限制，就像我們?nèi)缃駥?duì)待克隆技術(shù)時(shí)的做法：我們?cè)谏蟼€(gè)世紀(jì)就掌握了克隆哺乳動(dòng)物的技巧，但是在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)里，這個(gè)世界上都不會(huì)有克隆人降世。

或者更武斷地說(shuō)，無(wú)論技術(shù)是否成熟，我們都不會(huì)允許一個(gè)擁有完全心智的強(qiáng)人工智能輕易問(wèn)世，我們可能會(huì)在全球最重要的實(shí)驗(yàn)室里有限額地研發(fā)幾個(gè)被嚴(yán)重削弱的強(qiáng)人工智能，成為認(rèn)知科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的珍惜樣本，如果要想象強(qiáng)人工智能誕生在民用領(lǐng)域，就像《機(jī)械公敵》或者《西部世界》那樣，就未免不切實(shí)際了。

最后，我們要再次反省一下預(yù)測(cè)未來(lái)這件事：一個(gè)平靜的社會(huì)大概激不起人們什么興趣，所以我們總是在變革的浪潮中“高瞻遠(yuǎn)矚”，但是我們忘了，科學(xué)革命或許加快了人類探索和改變世界的速度，但人類的認(rèn)知過(guò)程從來(lái)都不是一帆風(fēng)順。旁觀者贊美收獲時(shí)的成就，卻很少理會(huì)耕耘時(shí)的艱辛，盲目樂(lè)觀是他們永遠(yuǎn)無(wú)法擺脫的缺陷。

關(guān)于人工智能

人腦有意識(shí)，電腦有意識(shí)嗎？在科學(xué)極其發(fā)展的今天，電腦是否會(huì)超越人腦，人是否會(huì)成為電腦的奴隸？哲學(xué)不能不對(duì)這一問(wèn)題做出回答。 人工智能是20世紀(jì)中葉科學(xué)技術(shù)所取得的重大成果之一。它的誕生與發(fā)展對(duì)人類文明產(chǎn)生了巨大的影響和效益。同時(shí)也引起了哲學(xué)意識(shí)與人工智能的理論探討。 人工智能是相對(duì)于人類智能而言的。它是指用機(jī)械和電子裝置來(lái)模擬和代替人類的某些智能。人工智能也稱“機(jī)器智能”或“智能模擬”。當(dāng)今人工智能主要是利用電子技術(shù)成果和仿生學(xué)方法，從大腦的結(jié)構(gòu)方面模擬人腦的活動(dòng)，即結(jié)構(gòu)模擬。 人腦是智能活動(dòng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，是由上百億個(gè)神經(jīng)元組成的復(fù)雜系統(tǒng)。結(jié)構(gòu)模擬是從單個(gè)神經(jīng)元入手的，先用電子元件制成神經(jīng)元模型

一個(gè)能聊人生的機(jī)器人是如何工作的？

騰訊科技訊 6月26日，谷歌(微博)正在進(jìn)行一項(xiàng)新的人工智能研究，其成果可令機(jī)器人為用戶提供技術(shù)支持服務(wù)。這家公司教會(huì)了電腦如何與人進(jìn)行對(duì)話，這種對(duì)話的內(nèi)容涵蓋從哲學(xué)到乏味的IT技術(shù)支持任務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。在上周公布的一份研究報(bào)告中，谷歌公布了這項(xiàng)成果。

跟傳統(tǒng)的“聊天機(jī)器人”不同的是，谷歌的這套系統(tǒng)并不是基于手編程序應(yīng)答或者對(duì)世界的假想而開(kāi)發(fā)的，而是基于企業(yè)或公共文件中的范例學(xué)會(huì)了對(duì)語(yǔ)言和對(duì)話進(jìn)行模式化處理?！氨M管這種模式有著明顯的限制，但令我們感到驚喜的是，這是一種沒(méi)有任何規(guī)則的、純粹的以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力的方法，其效果好于對(duì)許多類型的問(wèn)題作出合適的應(yīng)答?！惫雀柙谄溲芯繄?bào)告中寫道。

這套系統(tǒng)能對(duì)用戶提出的問(wèn)題作出應(yīng)答，并且能與其進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的復(fù)雜對(duì)話。在谷歌進(jìn)行的測(cè)試中，該系統(tǒng)可幫助用戶診斷和修復(fù)計(jì)算機(jī)問(wèn)題，如網(wǎng)絡(luò)瀏覽器和密碼的問(wèn)題等。另外，這個(gè)人工智能系統(tǒng)還教會(huì)了自己如何對(duì)有關(guān)道德和哲學(xué)的問(wèn)題作出應(yīng)答，而且其答案的連貫性很高，以至于可能會(huì)讓用戶誤以為是自己的大學(xué)室友回答了他們的問(wèn)題。

之所以能做到這一點(diǎn)，是因?yàn)檫@套系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目的是基于語(yǔ)境來(lái)對(duì)用戶提問(wèn)作出合適的回答?！斑@些預(yù)測(cè)之所以能反映情景語(yǔ)境，是因?yàn)樵趯?duì)話完成以前，系統(tǒng)就已經(jīng)能夠預(yù)測(cè)到整個(gè)對(duì)話了?！惫雀韪吖芙芊颉さ隙鳎↗eff Dean）在5月份召開(kāi)的一次會(huì)議上說(shuō)道。這套系統(tǒng)以所謂的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為基礎(chǔ)，這種網(wǎng)絡(luò)能夠模擬人腦皮質(zhì)層的某些傳感特性，此外該系統(tǒng)還配備了一個(gè)長(zhǎng)期記憶組件，從而幫助其建立起對(duì)語(yǔ)境的理解。

這項(xiàng)研究是谷歌內(nèi)部一項(xiàng)大型計(jì)劃的一部分內(nèi)容，這項(xiàng)計(jì)劃旨在開(kāi)發(fā)可進(jìn)行對(duì)話的人工智能工具。谷歌旗下的倫敦研究部門DeepMind已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了一種人工智能系統(tǒng)，可在沒(méi)有指導(dǎo)的情況下學(xué)習(xí)如何玩視頻游戲。谷歌研究員杰夫·辛頓（Geoff Hinton）正致力于開(kāi)發(fā)所謂的“思想向量”（thought vector），其功能是提取一個(gè)句子的意思，從而使其可與其他句子或圖像進(jìn)行對(duì)比。這種概念為谷歌新的Q&A項(xiàng)目提供了支持。

“如果你能用一個(gè)向量代表某人提出的問(wèn)題，那么就可以開(kāi)始發(fā)現(xiàn)問(wèn)題向量和回答向量之間的結(jié)構(gòu)?！毙令D說(shuō)道?！艾F(xiàn)在我們已經(jīng)開(kāi)始用向量來(lái)代表句子，因此我認(rèn)為我們將在讓對(duì)話行為變得更加合適的問(wèn)題上取得很大進(jìn)展?！?/p>

與此同時(shí)，這個(gè)概念還可能會(huì)被嵌入一個(gè)名為Descartes的新項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目是由谷歌工程主管雷·庫(kù)茲韋爾（Ray Kurzweil）負(fù)責(zé)的?！霸贒escartes項(xiàng)目中，我們正在創(chuàng)造對(duì)話代理?！睅?kù)茲韋爾說(shuō)道?！拔覀冋谂υ噲D克服的問(wèn)題之一是，與人們進(jìn)行互動(dòng)的這些機(jī)器人需要擁有自己的動(dòng)機(jī)和目標(biāo)，而我們則需要找出那些動(dòng)機(jī)和目標(biāo)是什么?！?/p>

其他一些科技公司和大學(xué)也正在這一領(lǐng)域中從事各自的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)工作，其中包括微軟、蒙特利爾大學(xué)和喬治亞理工學(xué)院等。其中，喬治亞理工學(xué)院也已經(jīng)發(fā)布了一種基于類似方法的系統(tǒng)。

除了這種很有“思想深度”的新機(jī)器人以外，谷歌還在上周演示了一個(gè)項(xiàng)目，展示了該公司開(kāi)發(fā)的一個(gè)人工智能系統(tǒng)能夠如何創(chuàng)造出“華麗的、夢(mèng)幻般的藝術(shù)品”。

比利時(shí)根特大學(xué)（Ghent University）的一些博士生已將谷歌的人工智能技術(shù)融入到一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)中去，這個(gè)系統(tǒng)能無(wú)限放大一張由一臺(tái)機(jī)器人的“夢(mèng)”所組成的圖像。

七年級(jí)下冊(cè)語(yǔ)文期末試卷及答案(人教版)

七年級(jí)語(yǔ)文下期期末考試試卷(人教版) (全卷共四個(gè)人題，滿分l00分 考試時(shí)間：l20分鐘) 溫馨提醒：沉著、冷靜、認(rèn)真是取勝的法寶。 一、語(yǔ)文基礎(chǔ)知識(shí)與運(yùn)用(25分) 1．下面加點(diǎn)字注音完全正確的一項(xiàng)是( )(2分) A．歸省(xǐng) 鳧水(fú) 亢奮(kàng) 戛然而止(gá) B．犁鏵(huá) 告罄(qìng) 皚皚(ǎi) 渾身解數(shù)(xiè) C．咿啞(yā) 砭骨(biān) 陰霾(mái) 叱咤風(fēng)云(zhà) D．慫恿(sǒng) 馴良(xùn) 獷野(kuàng) 孜孜不倦(zī) 2．下列詞語(yǔ)書(shū)寫完全正確的一項(xiàng)是( )(2分) A．吁氣 顫粟 晦暗 變幻多姿 B．癲狂

你認(rèn)為人工智能能取代人類的工作嗎？

我認(rèn)為人工智能能取代人類的工作，但不能完全取代。

最可能被人工智能取代的工作有建筑工人、快遞員、司機(jī)、電話客服、清潔工等等一些需要花費(fèi)較多勞動(dòng)力且重復(fù)、危險(xiǎn)、辛苦的流水線工作，人工智能通過(guò)取代人類這一類工作，以此來(lái)提高工作的效率。

其次，我覺(jué)得不能被人工智能取代的工作有教師、程序員、心理咨詢師、律師、演員等這些工作，在這些工作面前，人工智能只能輔助這些工作的進(jìn)行，在這些工作中發(fā)揮重要的作用。

教師的職責(zé)就是教書(shū)育人，人工智能則不能做到這一點(diǎn)，因?yàn)槿斯ぶ悄軟](méi)有人類的意識(shí)，只是一個(gè)人寫入的固定程序，而早在孔子就說(shuō)過(guò)因材施教，學(xué)生的行為習(xí)慣和素質(zhì)教養(yǎng)的形成都要通過(guò)老師自身潛移默化的進(jìn)行影響和培養(yǎng)，而人工智能做不到這一點(diǎn)。

程序員就是人工智能的創(chuàng)造者，人工智能能正常運(yùn)行都與程序員息息相關(guān)，人工智能的去留都與程序員的一個(gè)決定影響，因此，人工智能不可能取代程序員。

我們都知道機(jī)器人是沒(méi)有情感的，對(duì)于心理咨詢師這種擁有思想靈魂的工作，機(jī)器人無(wú)法理解人們的情緒，就算他可以學(xué)會(huì)如何處理有關(guān)心理的問(wèn)題，但是她的程序化流程則會(huì)更加激怒客戶的情緒。

律師是一個(gè)關(guān)乎人情世故的職業(yè)，基于社會(huì)公平公正的點(diǎn)上，是不能普通被機(jī)器人一些代碼和計(jì)算來(lái)去衡量的，其次，在法庭上任何案子都是有反轉(zhuǎn)的，人工智能壓根無(wú)法觸及這個(gè)領(lǐng)域。

演員是一個(gè)極其需要情感的工作，而人工智能只是重復(fù)的程序來(lái)驅(qū)使，其次，如果一個(gè)節(jié)目上的所有演員都是機(jī)器人，就壓根喚起不了人們心里的共鳴，也無(wú)法打動(dòng)觀眾。

我只想說(shuō)，人工智能時(shí)代，機(jī)器人的存在，人類就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力越來(lái)越大，只有起點(diǎn)沒(méi)有終點(diǎn)，我們要想不被人工智能取代就應(yīng)該不斷地發(fā)散自身的創(chuàng)造性思維，合理的選擇不會(huì)被取代的職業(yè)。