AI很强大，但是自己不知道如何提问以引导出正确答案……（材料）……不少于600字的小型论述类文本。

人工智能真的能统治人类吗

作者：刘明河

近期，警惕人工智能的文章和报道越来越多，甚至有人宣称“随着计算机运算能力增强，强人工智能将在我们的有生之年出现，给人类文明带来前所未有的冲击”，这些看似有理有据的观点深入人心，很多人甚至心生恐惧，担忧起了自己的未来。

人工智能真的会对人类产生如此大的威胁吗？

【困难重重】

对于人工智能这个过于庞大的概念，我们将它区分成弱人工智能（weak AI，或Narrow AI）和强人工智能（Strong AI或General AI）。

弱人工智能是处理特定问题的人工智能，AlphaGo就是一个专门下围棋的弱人工智能，iPhone里的Siri是一个专门语音识别的人工智能，Google的搜索框里也藏着一个专门提供搜索建议的人工智能——多亏了如今盛极一时的“人工神经网络”，我们已经愉快地发现，弱人工智能表现得非常出色，在某些时候真的比人类还要高效。

与之对应的，强人工智能模拟了完整的人类心智，我们通常会用能否通过“图灵测试”看作强人工智能的判断标准，但这样的人工智能直到今天仍未实现。另外，我们还进一步遐想了“超人工智能”这个概念，顾名思义，就是比人还睿智的人工智能，也就是科幻艺术和大众媒体中最担心的那种情形——但在人工智能的实践上，我们恐怕要说这更接近盲目乐观，追求的强人工智能的征途绝不像一些未来展望者那样，近在咫尺，迫在眉睫，数不清的艰难问题还等着我们攻克。

我们遭遇的第一个问题就是计算机的运算能力。

细胞虽小，却异常复杂，神经元尤其如此。在最微小的尺度上，一个神经元有成千上万个突触与其它细胞连接，释放或接受神经递质，识别数百种独立的活动，随后发出高速传导的神经兴奋，在整个大脑内激起复杂而不确定的反馈，有些突触还可以直接向脑脊液中释放递质和激素，在全身范围内引发更大尺度的反应——时至今日，人类发现细胞已近400年，即便动用最强大的超级计算机，也只是静态地构建出了一个突触的微观结构，真要模拟它完整的活动还无能为力——而人脑大约有860亿个神经元。

当然，神经科学与计算机科学的交叉处也的确有了些令人瞩目的成果，比如为人称道的，我们标记了隐杆秀丽线虫（Caenorhabditis elegans）302个神经元的连接方式，大约在2014构建了一个“开放蠕虫”的项目，试图用计算机模拟出一个等效于实体的虚拟线虫——但这个项目才刚刚起步，尚未收获成果，而且这个研究对象也是出奇的简单：它雌雄同体，全身固定有959个细胞，每个细胞的行为都专一且固定，神经活动非常单调，我们因此得以详细地观察它，用现在的手段模拟它们。

但是如果因为这一点星光就以为破晓来临，以为秀丽线虫的神经节与人类的大脑只是神经元的数目有所差异，只要计算速度够快就能实现质的飞跃——那就未免太天真了。

我们还会遇到动力学参数的壁垒。

如我们提醒过的，以现在的技术，我们还不能模拟神经元的完整活动，让它们在虚拟世界里自主地运动起来。只是在这个项目中，我们既然已经知道了线虫神经的连接方式，就能人为地给这些连接赋予动力学的参数，让这些虚拟神经元活动起来，逼真地模拟一条线虫。就像做题虽然不会，但是拿着答案倒推，也能猜个八九不离十——所以我们称这种做法是自底向上。

然而在目前阶段，不但我们还是个相当差的学生，离开了答案就寸步难行；而且我们遇到的问题也是空前的难题，根本没有现成的答案。

线虫的神经与人类的大脑，就像口中呼气和超级台风，它们之间绝不只是数量的差异。当基本单元通过种种联系形成复杂的系统，就会在更大的尺度上展现出新的结构。我们很早就对小尺度上的流体运动有了清晰的认识，但这并不代表我们可以从中推导出台风的运动规律。

首先的，线虫的个体差异极小，不同个体的细胞排列方式完全一样，所以作为一种全身透明的实验动物，我们很早就弄清楚了它们神经连接的方式。但人脑完全不是这样，我们拥有数量巨大的神经元，个体差异很大，而且可塑性极强，这令每个人大脑内的神经元连接方式都不一样——换句话说，一个具体的神经元怎样连接不重要，重要的是数量巨大的神经元如何组织成一个复杂的机体。

然而1个神经元、10个神经元、100个神经元、1000个神经元……每增加一个数量级，神经元的活动都会涌现出新的运动规律，从最小层面上神经元处理兴奋的方式，到不同递质的通路的组合方式，到处理不同信息的细胞构成功能模块，到大脑中不同功能区域的协作方式，都是我们必须面对的难题，虽然这些动力学的研究也正在热火朝天的研究中，但这样的研究不可能达到“指数上升”的速度，我们重建人脑的进程也就不能达到指数上升的速度。

所以先不论计算机科学能否一马平川地进步下去，即便计算机运算速度真的能指数上升，也无法在可以预见迅速地模拟出一个人脑：在神经科学和脑科学臻于高度成熟之前，大脑永远是一个黑盒子，我们要想知道大脑在具体的智力活动中在不同层面各自发生了怎样的事情，还困难重重。而且更加现实的情况是，随着我们对人脑的认识逐渐扩大，我们会发现越来越多的新问题。

我们知道的越多，就越发现自己无知，然而糟糕的是，真正的难题还在前方虎视眈眈——我们需要新的计算机原理。

必须意识到，在能否实现“智力”这个巨大的问题上，计算机的运算速度并不是决定性的。以当今的动物界而论，非洲象、长肢领航鲸，它们的大脑都比人的更重，神经元的数量也更多，为何偏偏缺乏智力？在相同的解剖基础上尚且如此，原理完全不同的电路元件，又该如何？

电路元件以金属和半导体为元件，获得了接近光速的信号传递速度，这比起神经元的冲动的确快多了，但也单调多了。电路元件的任何一次反应都只能得到固定的结果，只能在和、或、且的基础上展开一阶逻辑演算，今天，以及未来可以预见的一切计算机程序，都是不同复杂程度的一阶逻辑演算。

“一阶逻辑”已经非常强大，给今天的人类带来了整个21世纪的信息时代，但它只能从几个初始数据开始，根据预存的指令步步推导，绝不越雷池一步。这给计算机带来了那种可贵的可靠性，但也令它失去了更可贵的抽象、推理、创造——我们必须能够定义谓词的二阶和高阶逻辑。

举个例子，面对“a+b”这样的命令，计算机只会按照加法的规则，把a和b加起来，但是对于具有二阶逻辑的人，我们还会思考加法的意义，询问“加法是怎样一种运算？”，接着，我们还会能在三阶逻辑中思考“运算”的意义，询问“怎样规定一类运算？”，进一步的，我们又会在四阶逻辑中思考“规定”的意义，询问“数学上什么样的行为称得上规定？”。

这样的追问可以无穷地回溯下去，理论上，人类的思维可以实现“无穷高阶逻辑”，我们已经在整个哲学史上持续不断地展现了这种能力。对于普通人，我们也可以尝试一个计算机无论如何做不到的思维游戏：随便思考一件事，然后思考“我正在思考这件事”，然后思考“我正在思考‘我正在思考这件事’”，然后思考‘我正在思考“我正在思考‘我正在思考这件事’”’……虽然很费脑子，但我们在理论上也可以无穷地递归下去。

是的，如今所有的计算机都是一阶逻辑，或许在某些实验室里还有二阶逻辑的尝试，但无论怎样，高阶逻辑问题不能规约成低阶逻辑——我们绝不能用加法本身说明什么是加法，这就好像在电视机上做电视机的广告。

也就是说，我们即便动用了空前的计算能力，以不可思议的工作量找到了大脑中的每一个参数，但只要计算机原理不变，就是在用低阶逻辑模拟高阶逻辑——这在数学上不可能，程序员们会发现某些关键的参数无法定义，那个辛苦模拟出来的大脑仍然是个弱人工智能。

这是一个尖锐的问题，即便在另外一些规划中的道路上，用进化算法也好，用其它方式建模也好，它都会横亘在我们的前途中。我们需要一种革命性的计算机，能够实现高阶逻辑的演算，但是在所有已知的事物中，就只有大脑能做到这件事，这就带来一种新的困境：要模拟大脑需要新的计算机，要研究新的计算机就要深入了解大脑。这当然不是无法解决的问题，就好像制造新的机器需要新的材料，合成新的材料需要新的机器，我们在科技进步史上已经邂逅了无数次，没有理由认为我们会败给这一次，但也要做好思想准备，因为这将是一条漫长的路。

这样或者那样的问题会接踵而至，人工智能作为这时代最复杂的应用科学，没有理由认为我们能以逸待劳地只凭计算机科学的进步就让一切问题迎刃而解，更何况退一万步，我们还有一个更加现实的问题要面对。

【伦理障碍】

对与任何革命性的新技术，伦理都是最现实的问题，我们此前目睹了避孕措施对伦理的冲击，就以为伦理在技术面前不堪一击，这就未免太低估了伦理的力量，像“知情权”这样毫无意义的概念被煽动家利用起来蛊惑人心，都可以在食品安全领域掀起巨大的波澜，那么从今天开始数十年乃至上百年对人工智能的担忧积累起来，无论合理还是不合理，都会形成强大的伦理氛围，阻遏强人工智能的研究。

先不论“人工智能灭绝人类”这样惊悚的事情，就以最现实的问题来说，公众一定会关心强人工智能是否具有情感，是不是有了心脏的铁皮人，然而这却是强人工智能的定义中不曾提及的问题。

与其它意识活动不同，人类丰富而细腻的感情是人类作为一种社会动物，协调群体关系时的进化产物，并非智力的必需品。一个强人工智能未必真的具备这些特质，但他一定可以理解这种行为：想象成一个人先天性地没有任何感情，但以细致的观察和精湛的模仿成为了一个无可挑剔的表演家，在舞台上无论是哭是笑，心中都绝无一丝涟漪，犹如用肢体和表情肌完成了最复杂的体操——这大约就是电影《机械姬》中的情形。

长期以来，感情被认为是自由意志最关键的特质，所以我们不得不想象在那样的未来，分辨强人工智能是真的拥有感情还是在逢场作戏，抑或这两种情况并没有区别，都将会成为人工智能领域最重大的课题，也是人类面对自己时最深刻的拷问——无论哪一种结局成真，都意味着一个旧伦理的世界不复存在：我们要不要承认它是一个人？进一步的，“他”是否适用实体法，可以拥有最基本的人权？我们还能不能把“他”囚禁在实验室里？

我们接着就会设想，强人工智能如何利用自己的感情获取人类的信任，争取平等的对待，争取公民权的运动。强人工智能的感情或许只是一层伪装，但人类心底那种与生俱来的同情和善良却是毫无争议的事实，在这样的未来图景之下，强人工智能的研究几乎必然招致严格的限制，就像我们如今对待克隆技术时的做法：我们在上个世纪就掌握了克隆哺乳动物的技巧，但是在可以预见的未来里，这个世界上都不会有克隆人降世。

或者更武断地说，无论技术是否成熟，我们都不会允许一个拥有完全心智的强人工智能轻易问世，我们可能会在全球最重要的实验室里有限额地研发几个被严重削弱的强人工智能，成为认知科学和计算机科学的珍惜样本，如果要想象强人工智能诞生在民用领域，就像《机械公敌》或者《西部世界》那样，就未免不切实际了。

最后，我们要再次反省一下预测未来这件事：一个平静的社会大概激不起人们什么兴趣，所以我们总是在变革的浪潮中“高瞻远瞩”，但是我们忘了，科学革命或许加快了人类探索和改变世界的速度，但人类的认知过程从来都不是一帆风顺。旁观者赞美收获时的成就，却很少理会耕耘时的艰辛，盲目乐观是他们永远无法摆脱的缺陷。

关于人工智能

人脑有意识，电脑有意识吗？在科学极其发展的今天，电脑是否会超越人脑，人是否会成为电脑的奴隶？哲学不能不对这一问题做出回答。 人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益。同时也引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。 人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。 人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型

一个能聊人生的机器人是如何工作的？

腾讯科技讯 6月26日，谷歌(微博)正在进行一项新的人工智能研究，其成果可令机器人为用户提供技术支持服务。这家公司教会了电脑如何与人进行对话，这种对话的内容涵盖从哲学到乏味的IT技术支持任务等多个领域。在上周公布的一份研究报告中，谷歌公布了这项成果。

跟传统的“聊天机器人”不同的是，谷歌的这套系统并不是基于手编程序应答或者对世界的假想而开发的，而是基于企业或公共文件中的范例学会了对语言和对话进行模式化处理。“尽管这种模式有着明显的限制，但令我们感到惊喜的是，这是一种没有任何规则的、纯粹的以数据为驱动力的方法，其效果好于对许多类型的问题作出合适的应答。”谷歌在其研究报告中写道。

这套系统能对用户提出的问题作出应答，并且能与其进行长时间的复杂对话。在谷歌进行的测试中，该系统可帮助用户诊断和修复计算机问题，如网络浏览器和密码的问题等。另外，这个人工智能系统还教会了自己如何对有关道德和哲学的问题作出应答，而且其答案的连贯性很高，以至于可能会让用户误以为是自己的大学室友回答了他们的问题。

之所以能做到这一点，是因为这套系统的设计目的是基于语境来对用户提问作出合适的回答。“这些预测之所以能反映情景语境，是因为在对话完成以前，系统就已经能够预测到整个对话了。”谷歌高管杰夫·迪恩（Jeff Dean）在5月份召开的一次会议上说道。这套系统以所谓的“神经网络”为基础，这种网络能够模拟人脑皮质层的某些传感特性，此外该系统还配备了一个长期记忆组件，从而帮助其建立起对语境的理解。

这项研究是谷歌内部一项大型计划的一部分内容，这项计划旨在开发可进行对话的人工智能工具。谷歌旗下的伦敦研究部门DeepMind已经开发出了一种人工智能系统，可在没有指导的情况下学习如何玩视频游戏。谷歌研究员杰夫·辛顿（Geoff Hinton）正致力于开发所谓的“思想向量”（thought vector），其功能是提取一个句子的意思，从而使其可与其他句子或图像进行对比。这种概念为谷歌新的Q&A项目提供了支持。

“如果你能用一个向量代表某人提出的问题，那么就可以开始发现问题向量和回答向量之间的结构。”辛顿说道。“现在我们已经开始用向量来代表句子，因此我认为我们将在让对话行为变得更加合适的问题上取得很大进展。”

与此同时，这个概念还可能会被嵌入一个名为Descartes的新项目，这个项目是由谷歌工程主管雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）负责的。“在Descartes项目中，我们正在创造对话代理。”库兹韦尔说道。“我们正在努力试图克服的问题之一是，与人们进行互动的这些机器人需要拥有自己的动机和目标，而我们则需要找出那些动机和目标是什么。”

其他一些科技公司和大学也正在这一领域中从事各自的项目开发工作，其中包括微软、蒙特利尔大学和乔治亚理工学院等。其中，乔治亚理工学院也已经发布了一种基于类似方法的系统。

除了这种很有“思想深度”的新机器人以外，谷歌还在上周演示了一个项目，展示了该公司开发的一个人工智能系统能够如何创造出“华丽的、梦幻般的艺术品”。

比利时根特大学（Ghent University）的一些博士生已将谷歌的人工智能技术融入到一个基于网络的系统中去，这个系统能无限放大一张由一台机器人的“梦”所组成的图像。

七年级下册语文期末试卷及答案(人教版)

七年级语文下期期末考试试卷(人教版) (全卷共四个人题，满分l00分 考试时间：l20分钟) 温馨提醒：沉着、冷静、认真是取胜的法宝。 一、语文基础知识与运用(25分) 1．下面加点字注音完全正确的一项是( )(2分) A．归省(xǐng) 凫水(fú) 亢奋(kàng) 戛然而止(gá) B．犁铧(huá) 告罄(qìng) 皑皑(ǎi) 浑身解数(xiè) C．咿哑(yā) 砭骨(biān) 阴霾(mái) 叱咤风云(zhà) D．怂恿(sǒng) 驯良(xùn) 犷野(kuàng) 孜孜不倦(zī) 2．下列词语书写完全正确的一项是( )(2分) A．吁气 颤粟 晦暗 变幻多姿 B．癫狂

你认为人工智能能取代人类的工作吗？

我认为人工智能能取代人类的工作，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、快递员、司机、电话客服、清洁工等等一些需要花费较多劳动力且重复、危险、辛苦的流水线工作，人工智能通过取代人类这一类工作，以此来提高工作的效率。

其次，我觉得不能被人工智能取代的工作有教师、程序员、心理咨询师、律师、演员等这些工作，在这些工作面前，人工智能只能辅助这些工作的进行，在这些工作中发挥重要的作用。

教师的职责就是教书育人，人工智能则不能做到这一点，因为人工智能没有人类的意识，只是一个人写入的固定程序，而早在孔子就说过因材施教，学生的行为习惯和素质教养的形成都要通过老师自身潜移默化的进行影响和培养，而人工智能做不到这一点。

程序员就是人工智能的创造者，人工智能能正常运行都与程序员息息相关，人工智能的去留都与程序员的一个决定影响，因此，人工智能不可能取代程序员。

我们都知道机器人是没有情感的，对于心理咨询师这种拥有思想灵魂的工作，机器人无法理解人们的情绪，就算他可以学会如何处理有关心理的问题，但是她的程序化流程则会更加激怒客户的情绪。

律师是一个关乎人情世故的职业，基于社会公平公正的点上，是不能普通被机器人一些代码和计算来去衡量的，其次，在法庭上任何案子都是有反转的，人工智能压根无法触及这个领域。

演员是一个极其需要情感的工作，而人工智能只是重复的程序来驱使，其次，如果一个节目上的所有演员都是机器人，就压根唤起不了人们心里的共鸣，也无法打动观众。

我只想说，人工智能时代，机器人的存在，人类就业竞争压力越来越大，只有起点没有终点，我们要想不被人工智能取代就应该不断地发散自身的创造性思维，合理的选择不会被取代的职业。