能造出像人一样“思考”的呆板吗？(2)

马庆国先容说，英国数学家和物理学家罗杰·彭罗斯曾在他著名的人工智能科普读物《天子新脑——有关电脑、人脑及物理定律》一书中，引用了美国哲学家约翰·西尔勒的思想尝试 ——“中文房子”来论证计较机及算法实际上并不是“领略”智能。

“中文房间”尝试假设一位只说英语的人身处一个密闭房间。假设房间里有一本答复所有问题的中文书，以及足够的稿纸、铅笔和橱柜。写着中文问题的纸片通过小窗口被送入房间中。房间中的人可以通过比对，在这本书上找到这个问题的中文谜底。然后誊录这个谜底从窗口递出去。固然他基础不懂中文，但房间外的人却觉得他领略了中文问题，并用中文思考。

“计较机就是这样事情的。它无法领略吸收到的信息，但它可以运行一个措施，处理惩罚信息，然后给出一个正确的答复，仿佛领略了吸收到的信息一样。”马庆国说，这个思想尝试证明，“计较机及其算法”事实上并不像人类一样“领略”其所执行的任务。

人类是如何思考的？

人工智能要想真正实现人类智能，需要具备什么本领？

马庆国认为，人类智能的最大特点之一，就是可以或许缔造性地办理从未碰着过的新问题。

他常举的一个例子是：当一小我私家在过一座独木桥时，溘然之间桥断裂了，人依然可以想出许多点子来办理过河的问题，找木头搭建浅易桥可能抱着浮木游到河对岸，等等。

“计较机就没有这样的本领，除非人事先给它设定了‘在需要过没有桥的河时，应找木头搭建浅易桥’。但是，假如周围没有可以搭建浅易桥的木头呢？人类可以想其他步伐，计较机就无能为力了。”

在他看来，问题的症结在于，计较机是遵守法则的呆板。在现实世界中，法则老是不行能穷尽的。此刻的人工智能自己并没有缔造性，当碰着旧法则不能可决的新问题时，它不能像人类一样完全按照面临的问题想出从未有过的办理步伐。

人类的领略力又是从何而来？

马庆国说，以语言为例，一个孩子学会领略语言，其实也是来历于对应干系。当他第一次面临一个全新的词汇时并不能领略，直到一种情景重复呈现，并在这个情境中与他人互动，他就可以将这个词汇和情景对应起来。越长大，可以跟这个词汇对应的对象越来越多，关于这个词汇的领略，也就形成了。再颠末差异个另外互动和交换，关于这个词汇配公道解，也就形成了。

计较机只能做到有限的对应，因为真实情况过分巨大，此刻它对语言的“领略”可谓捉襟见肘。“但这也带来了一个问题：计较机老是在不绝进步和成长的，理论上它的对应也会越来越富厚，越来越巨大。那么在哲学上，这一量变是否大概带来质变？计较机也进步到可以领略词汇了？”

马庆国认为，这个问题还没有谜底。不外，他对人工智能完全实现人类智能的前景并不乐观。

人脑真实的智能和人工智能最大的区此外来历，大概在于脑的事情方法。

“尽量计较机也叫电脑，但它和人脑的事情方法完全是两回事。”马庆国说，无论是存储、计较，照旧缔造，大脑都是靠神经元、树突、轴突以及突触等彼此跟尾的布局和多种神经介质，来实现事情的：从神经元前面来的信号，到这个神经元后头出去，成百上千个甚至更多的毗连。而差异的毗连方法，就大概在事情中形成了差异的意识。

对此，人们又开始对模仿人脑的人工智能报以但愿。