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核心提示：智能機器的研發(fā)是一個緩慢而漸進的過程，而且，即使開發(fā)出超級智能計算機，它們對人類的依賴至少不亞于人類對它們的依賴。

參考消息網(wǎng)7月31日報道 美國沃克斯網(wǎng)站7月29日刊登《人工智能不會毀滅人類的五大理由》一文，作者為蒂莫西.李。

人工智能引發(fā)的人類末日已臨近了嗎？《終結(jié)者》《黑客帝國》等電影早已描繪出計算機開發(fā)超級智能、毀滅人類的反烏托邦前景。有學者認為，這種危險的情形并非虛構(gòu)。

文章作者稱，他們?nèi)ツ暝稍L持上述觀點的一名學者——牛津大學的哲學家尼克?博斯特倫。其他持類似觀點的學者還包括奇點理論家雷?庫日韋爾、喬治?梅森大學的經(jīng)濟學家羅賓?漢森。但這些學者高估了計算機像人類一樣聰慧的可能性，并且夸大了計算機對人類的威脅。實際上，智能機器的研發(fā)是一個緩慢而漸進的過程，而且，即使開發(fā)出超級智能計算機，它們對人類的依賴至少不亞于人類對它們的依賴，原因如下：

一、真正的智能需要大量實踐經(jīng)驗

文章稱，要了解這點，先假設有一名母語為英語、從未說過漢語的聰慧女孩，我們把她關(guān)進一間有大量漢語學習用書的房間，并要求她流利地說漢語。無論她多么聰明伶俐，無論她學習多久并且有多少教科書，她也無法達到母語是漢語的人的水平。因為要想熟練掌握一門語言，關(guān)鍵是要同語言流利的人一起交流。

文章稱，機器若要達到人類的智能水平，面臨著更為嚴峻的問題。簡而言之，它們?nèi)鄙偃祟愖匀唤涣鞯那榫场?/p>

類似的論點也適用于智能機器要解決的其他許多問題，如鉆井、幫助人們報稅等等。解決復雜問題時所需的大多數(shù)信息并沒有任何文字記錄，因而理論推理和數(shù)值密集計算本身無法得到正確答案。成為專家的唯一方法是不斷嘗試并檢驗它們是否奏效。

二、機器極為依賴人類

文章稱，在《終結(jié)者》系列影片中，軍事人工智能系統(tǒng)“天網(wǎng)”有了自我意識，并用軍事設施攻擊人類。

這種場景極度低估了機器為維持運轉(zhuǎn)而對人類的依賴。現(xiàn)代經(jīng)濟社會中有無數(shù)不同種類的機器人，完成各類特定任務。雖然越來越多的機器在某種程度上實現(xiàn)了自動化，但幾乎所有的機器都依賴人類提供動力和原材料，在毀壞時予以維修，報廢后重新大量生產(chǎn)……

三、人類大腦也許很難趕超

文章稱，計算機可以效法其他計算機的行為，因為計算機的工作方式是精確、確定的。要模擬一臺計算機，人們只要執(zhí)行計算機運行的指令序列即可。

但人類的大腦與此完全不同。神經(jīng)細胞是極為復雜的模擬系統(tǒng)，它們的行為無法像數(shù)字電路那樣精確建模。甚至單一神經(jīng)細胞建模中一處微小的差異也會令整個大腦的建模出現(xiàn)極大誤差。

文章稱，天氣模擬是一個很好的例子。物理學家已經(jīng)非常了解單一空氣分子的性質(zhì)，因而人們認為可以對地球的大氣層建模，從而預測天氣。盡管過去幾十年來計算機的能力有了巨大提高，我們在預測未來天氣模式方面的進展仍相當有限。

精確模擬大腦、達到生成智能，比模擬行星的天氣模式還要復雜得多。作者認為，科學家無法在可預見的未來做到這點。

四、要獲得權(quán)力，關(guān)系比智能更重要

試想一下人類社會的運作機制，人們便清楚地知道智能本身并不足以成就權(quán)力。

文章稱，如果真的如此，那么國家就由科學家、哲學家或象棋天才統(tǒng)治了。然而，美國——和全世界大多數(shù)國家一樣——是由羅納德?里根、比爾?克林頓、喬治?W?布什這類人物統(tǒng)治的。他們權(quán)傾天下并不是因為智力超群，而是因為人脈廣泛、魅力十足，而且知道如何交替使用胡蘿卜和大棒，從而號令他人。

任何占領地球的可行計劃需要數(shù)千人的協(xié)作。人們沒有理由相信，在啟動邪惡計劃時，計算機能比人類科學家得到更多幫助。

五、智能越多，價值越小

文章稱，也許有人認為計算機會憑借它們的超級智能積累驚人財富，然后誘使人類為其服務。但這種想法忽視了一條重要的經(jīng)濟學原理：隨著資源更豐富，其價值下降。

60年前，買一臺計算機需要數(shù)百萬美元，而它的性能還不如一部現(xiàn)代手機。今天的計算機比此前幾代計算機的性能強大得多，但它們價值下降的速度比其性能提高的速度還要快。