像电脑一样思考

本文格式为Word版，下载可任意编辑——像电脑一样思考人工智能的始祖图灵在上世纪50年头就曾做出预料：未来的电脑可能会斟酌。一些科学家认为，这一天正在到来，而且脚步匆促。当有一天机器有了思想，它们能像人类一样斟酌，世界将会怎么样？

图灵测试

上个世纪50年头，“人工智能之父”图灵第一次提出“机器思维”的概念。他提出了一个测试标准，来判断电脑能否被认为是“能斟酌”：假设一台电脑表现、回响和彼此作用都和有意识的个体一样，那么它就理应被认为是有意识的。为了消释人类心中的偏见，他还对智能问题从行为主义的角度给出了定义，由此提出一假想：即一个人在不接触对方的处境下，通过一种特殊的方式，和对方举行一系列的问答，假设在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。这就是出名的“图灵测试”。

2022年6月底，在英国出名的布莱切利庄园举行了一场国际人工智能机器测试竞赛。由俄罗斯专家设计的“叶甫根尼”电脑程序脱颖而出，其29.2%的回复均告成“骗过”了测试人，取得了仅差0.8%便可通过图灵测试的最终劳绩，使其成为目前世界上最接近人工智能的机器。

人类是否能造出和人大脑接近的机器？

瑞士的研究人员近期表示他们已经研发出一种可以模拟人类大脑处理信息方式的微芯片，这种装置可以实时处理输入的信息并做出回应。使用神经形态芯片作为人造神经系统，这项技术将有望走向实用化，从而允许机器人在繁杂环境中，在不受人类远程遥控的处境下实现自动驾驶。而采用这项技术之后的智能手机也将有望更加“聪明”。这种新型芯片的采用还能让计算机在有部件损坏的处境下持续运作，就像人类的大脑那样，每天损失数以百万计的脑细胞，但是其整体的思维才能却依旧持续正常运转。要实现这一点，研究者面临的主要挑战是如何构建人造神经元网络，且让其能够执行相关的任务或指令。为此，研究人员用由硅制成的人造神经元模拟人体神经元，然后依照已知的哺乳动物大脑中的神经布局，将硅神经元构建成网络。这些网络便构成了人造神经处理模块。该神经处理模块具有短时记忆以及决策分析机制，因此它能够实时执行繁杂的感觉运动任务。这项研究目前面临的最大难题是，神经形态芯片不能主动学习，只能按照相关的编程信息做出回响。

计算机将超过人类智能？

被比尔·盖茨称为“我所知道的预料人工智能未来的第一人”、计算机科学家雷蒙德·库兹韦尔预料说，只需30多年，人类就可把整个思想上传到电脑，变成数字化不朽之身，这一结果被称为“奇点”。

正如宇宙学上存在着一个让全体物理定律都失效的“奇点”一样，信息技术也正朝着“超人类智能”的奇点迈进。库兹韦尔相信，这个信息奇点即将到来，那时，人工智能将超越人脑，人类的意义将彻底变更；那时人将与机器融合，成为“超级人类”。

透露信息技术进步有一个摩尔定律，即集成电路上可容纳的晶体管数目，大约每两年增加一倍，这是个分外稳当的阅历法那么。库兹韦尔将这个法那么运用到其他技术指标上，如晶体管生产本金的下降、微处理器速度的上升、动态存储器价格的暴跌、无线数据业务本金的下降和网络用户、纳米技术专利数量的增加……库兹韦尔察觉这些数据结果都有一个共同点——呈指数级增长。库兹韦尔将之称为“加速回报规律”——科技进步呈指数级增长，而非线性增长。

电脑的计算速度正变得越来越快，假设有一天，电脑的运算速度快得令人难以置信，它们掌管人工智能的时刻也会到来，那时电脑将能够模拟人脑、产生意识：人类本身将发生变更。在信息学上，这个时间点也被称为“奇点”。

在库兹韦尔对未来的预料里，生物技术和纳米技术赋予人类按照自己的意愿来操纵自己的身体和变更周边环境的才能。人们可以将自己的意识扫描进电脑，从而“活”在虚拟世界，或者将身体变成机器人。超智能电脑很可能与人类共同主宰未来的世界，可能人类将与机器融合，成为超智能的“半机器人”，通过人工智能来拓展人类的聪慧极限。

计算机不成能代替人的聪慧

但有科学家并不认为计算机将超过人的智能。“斟酌”是人的一种思维活动，它最能表达人的聪慧。而计算机的“斟酌”，只是对人脑斟酌过程的一些模拟。人们举行有意识的斟酌，总要以确定的学识为依据。为了使计算机有学识，首先要解决如何把学识表示成计算机能够采纳、储存、检索、使用和修改的形式，并用有效的方法对所存储的学识举行组织和管理。计算机的“斟酌”过程，实际上是用符号计算的方法来模拟人脑斟酌。这一过程是由计算机工程师设计好程序，转换为让计算机依次执行的一条条指令。但是，人脑在进展，计算机是人制造的，从这点看，计算机只能片面地代替人脑，而不能完全地代替人脑。

计算机要想比人类更聪明，那几乎又是不成能的。人类的大脑体验了上百万年的自然进化，产生了包括本能、直觉、多层次抽象和自我提升等在内的独特功能。

正如“沃森”的研发者罗博·海（RobHigh）所说：“人脑中有几百亿神经元