虽然说人工智能已经研究了60年，但是人工智能依然不能反映人类智能的本质，即理想远未实现。人类对神经系统的研究有了长足的进步，基于计算手段的人工智能研究也走过了60年，并已被运作在航天航空、交通运输、临床医学、生物学等多方面领域中。然而“人工智能未来是否会发展到人类无法驾驭的超级智能阶段”这种忧虑始终存在，英国理论物理学家霍金直言，人工智能如果不加控制地发展，将最终控制或毁灭人类。
未来人工智能会如何发展？2015年9月16日，复旦大学“科学与文化”公开课上，进行了多学科视角下的人工智能发展探讨。
房间外的人用测试对象理解的语言去询问两个他不能看见的对象任意一串问题，这两个对象一个是正常思维的人，一个是机器。经询问后，房间外的人不能分辨两者的不同，则机器通过“图灵测试”。
“以前人们设想的人工智能发展成果其实还远远没有到实现的地步”，复旦大学计算机科学技术学院认知算法模型实验室教授危辉直言。危辉介绍，人工智能最直白、重要的作用就是让机器能够像人一样智慧地工作，机器人秘书、计算机代替心理医生、机器翻译……这些是自人工智能概念提出后，人们对人工智能前景的发展预期，然而到目前为止，这些预期无一例外，全都落空。 危辉举例：“机器翻译一度被认为是比较好实现的，只要设计好一本双语对照的电子词典和语言转换规则就够了，把一串字符符号转换成另一串字符符号就可以，但是到现在也没有做到。从1950年英国数学家、计算机科学理论奠基人图灵提出‘图灵测试’，至今60年的实践证明，人们大大低估了背景知识在其中的作用，而这些知识可谓无边无际”。
2014年，聊天程序“尤金·古斯特曼”在图灵测试大会上冒充一个13岁乌克兰男孩，通过了图灵测试。 “一个计算三重积分的程序能够解算任意形式的表达式，却可能对于连幼儿园小朋友都会做的图像识别归类手足无措，只要涉及图像处理、图像理解、归纳推理，以及大量范围不确定的背景知识，对于人工智能而言就是很大的挑战”，危辉说这反映出人工智能面临一个深刻的选择题：是选择单打独斗地解决一个个孤立的应用，还是系统全面地探讨智能的本质。 同样的例子也发生在自动驾驶领域，在封闭、单调、笔直的高速公路上实现匀速驾驶不难，但是让自动驾驶汽车驾驶弯曲、曲折的道路，就完全是另外一个层次的挑战。这两个事例有一个共同之处们就是所正对的应用都是存在很大变数或不确定因素的，人工智能想要事事都预先设定好是不可能的，而人的智能恰恰就能“以不变应万变”。 复旦大学生命科学院教授乔守怡对此也表示认同：“用以图灵机为基本计算模型的计算机来发展人工智能，只是用程序式的方式来模拟人的思考方式。而从生物学角度，人的思维方式是通过神经信号的传导来做，这是不同路线，如果按照图灵机的模式，计算机就算发展得更高级、更精细，恐怕也无法达到人脑的一个简单思维方式”。
中文房间是一个用来反驳强人工智能观点的思想实验。假设一个对汉语一窍不通的人关在一间只有一个开口的房间中。房间里有一本用英文写成的手册，指示其如何处理收到的汉语讯息及如何以汉语回复。房外的人不断向房间内递进中文问题，房内的人按照手册说明查找合适指示，组合成对问题的中文解答递出房间。尽管房外的人以为他会说汉语，但他却压根不懂汉语。
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发表于 2015-11-25 21:55:51
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