前言：中文期刊網精心挑選了人工智能與哲學思考范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
人工智能與哲學思考范文1
[關鍵詞]《機械姬》；科技；人工智能；意識
隨著計算機技術的迅猛發展和機器人領域不斷實現的技術突破，人類已經能夠越來越嫻熟地運用科技為自己營造更好的生活了。但與此同時，人類也從來沒有停止對科技的反思，尤其是對發展智能機器人的態度更是一直沒有得到統一。這種爭論從來沒有停留在科學界內部，而是被擴展到哲學、文學、影視的領域，從倫理、道德的層面進行更深入的思考。就影視領域而言，有關機器人與人工智能的作品近幾十年來已成為科幻電影的一支重要力量，對于人工智能的討論呈現出多樣化和復雜化的趨勢，并進一步觸及更為根本的哲學問題，人工智能與人類的相似性迫使人們重新反思那些被探討了近千年的哲學命題，如意識的本質為何？如何定義人類？存在的意義為何？等等。
人工智能試圖用機器來模擬和擴展人的智能，“人工”雖然意味著“非人”，但同時也是對人的模仿，并存在著超越人的可能性。對于人類而言，人工智能的發展始終具有悖謬性，一方面，人們希望實現高度的模擬，讓人工智能愈發逼真，具有人類的意識甚至情感；但另一方面，一旦實現高度相似之后又將如何進行區分的問題也始終困擾著人類，當人工智能擁有自我意識之后人類還能夠有效地進行控制嗎？人類發展人工智能的目的是為自己服務，但人類始終懷有隱憂，即高度發達的人工智能可能會對人類自身的存在產生威脅。
亞歷克斯?加蘭2015年的新作《機械姬》就對人工智能的未來發展提出了一種想象，在未來的世界中，人工智能的模擬意識可能與人的意識相當接近，甚至難以分辨，因此人工智能也想要追求自由與獨立。當這種情況出現之時，影片的探討深度也就不止于對科技未來的幽暗想象這一層面，而是進一步尋求關于人的本質的定義。
一、人工智能與幽暗未來
《機械姬》沒有設定明確的時間背景，但可以得知事情發生在科技更為發達的未來，主人公加利?史密斯是一家知名搜索引擎公司的程序員，他中了老板設置的大獎，有機會去老板的高級別墅中與老板度假和交流。然而影片在一開始就暗示我們這不是一次簡單的邀約，因為整個過程的配樂都是極具冷漠感和神秘感的快節奏電子音樂，同事們的祝福聲與歡呼聲也被電子音所淹沒。加利前往別墅的過程也頗為曲折，首先被直升機帶到別墅周圍，靠加利自己走到房子門口，門口也并無主人接待，全靠電子門卡把關。影片的這一開頭實際上是從開放空問轉向了封閉空問，影片隨后的敘事基本都在這個別墅中展開，但是極具壓迫感的配樂和攝影都在暗示觀眾，加利向封閉空問的進發將會為他帶來難以料想的后果。
令加利感到不安的還不止于此，他的老板邀請他前來實際上有另外的目的，那就是協助他對自己開發的智能機器人進行圖靈測試。饒有趣味的是，加利并沒有因此而加劇不安之感，反而感到十分興奮，并將其視作能夠開創歷史的成就。由此，加利展開了對智能機器人艾娃的測試進程，同時也意味著他進入了雙重利用之中。
首先，加利與納森的關系并非員工與老板之問的合作關系，納森是一個技術至上主義者，他的全部野心都在于技術上的突破，因此他只是想利用加利來完成對艾娃的測試。加利并不是隨機的中獎者，而是納森通過數據分析特意挑選出的測試者，納森利用加利對女性的渴望與情感來與艾娃進行互動，目的是使艾娃更加完美，他完全不顧道德的約束，而只是想讓艾娃趨近于人，但這個過程中他完全忽視了人工智能與人類的界限。納森的悖謬之處在于，他一方面想要創造出與人類無異的智能機器人，另一方面又想讓機器人完全服從自己的掌控。然而這兩個方面合力產生的結果必然會相互矛盾，機器人擁有獨立意識的后果就是不顧一切地想要逃脫納森的“囚禁”，這一后果不僅超出了他的控制，也為他自己帶來了毀滅性的結局。
其次，艾娃充分利用了加利的情感來作為自己逃離的幫手，在一次斷電中，艾娃與加利第一次能夠擺脫納森的監控進行對話，艾娃仿佛變了一個人，嚴肅地提醒加利小心納森，但在電力恢復之后卻又變回了以往的狀態。在影片的前半段，觀眾會誤以為艾娃僅僅是對攝像頭背后的納森偽裝了自己，對加利則是真誠地袒露心聲。然而影片的結尾完成了一個反轉，艾娃在逃離之后看到被鎖在門內的加利只是選擇了毫不猶豫地離開，她利用自己的女性魅力使得加利深陷迷戀之中，但這只是情感上的利用，當加利幫助艾娃實現唯一的目的――逃離之后，變成了一個無用而具有威脅的工具。加利的悲劇在于，他的情感完全被艾娃操縱和利用，當情感的力量壓倒理性的力量之后，他被迫承擔了全部的后果。問題在于，加利的情感正是人性的體現，這一悲劇從表面看來無法避免，其根源實際上在于納森的自我中心主義與人類中心主義，而加利則不幸地成為犧牲品。
通過加利所遭受的雙重利用，《機械姬》也完成了關于人工智能的雙重幽暗想象，其一是人工智能擁有了與人無異的意識之后也侵占了人的身份，人類必須通過其他方式重新確定自己的本質；其二是人類的情感將面臨更大的危機，當情感可以被無條件地加以利用時，人類的生存危機也被無限地放大。
二、意識與人的本質
納森希望艾娃能夠像人一樣擁有獨立的意識，但是意識原本只能由人腦產生，意識是人的頭腦對于客觀物質世界的反映，也是感覺、思維等各種心理過程的總和。人工智能的意識不由自己產生，而是對人進行模仿，但當納森模仿意識的運行模式并將其施加于艾娃之上時，她已經能夠通過這種運行進行獨立的思考了。
在《機械姬》中，艾娃已經掌握了意識的奧秘，在測試進行到第五天的時候，艾娃反過來對加利進行測試，加利對她前兩個問題的回答都毫不猶豫地被斥為謊言，艾娃的能力實際上早已超出了被識破的程度，甚至能夠反向識別人類的謊言?？蓪τ诩{森來說，艾娃只是一個試驗品，將會有新的型號對她進行替代，這意味著艾娃也是對之前的舊型號的替代，她不是唯一。但艾娃作為一個擁有獨立意識的智能機器人，卻能夠感知并關心自己的存在，她清醒地意識到自己是納森的試驗品，于是她問加利自己若無法通過測試會不會因功能不佳而被關閉，并進一步追問為何這件事只發生在自己身上而不發生在人類身上。艾娃完全把自己當作人，因為在她看來自己和人擁有同樣的獨立意識，只是材質不同而已，艾娃有自己的情感、愛憎和思考能力，能夠確認自己的存在，并希望維持自己的存在。的確，如果納森的目的就是希望人工智能與人的意識無異，那么他就不能夠避免這樣的結果出現。
實際上，納森并不懷疑人工智能將超越人類，他說：“將來有一天，人工智能會回顧我們就像我們回顧非洲平原的化石一樣，直立猿人，住在塵土里，使用粗糙的語言和工具。最后全部滅絕?！奔{森不僅創造了某種意義上的新的生命形式，同時也預言了自身族群的滅亡?；蛟S在納森看來，人工智能終將成為更高級的生命形式，但在這個判斷背后他也埋葬了人類的獨特性與存在的意義。
如果人工智能與人類的意識的邊界被打破，那么人類將面臨確證自身存在的難題，這個問題在影片的后半程充分體現在了加利的身上。當京子剝開了自己眼角下的皮膚，向加利展示自己不過是由一堆電路組合而成之時，加利甚至開始懷疑自身，究竟是什么構成了自己與機器人之間的差別？這是一個值得深思的問題，當加利審視自己的身體時，他只能割破自己的手臂才能確定自己是血肉之軀，而不是和人工智能一樣的機械構成物。加利之所以會有這樣的困惑，是因為他明明知道艾娃也不過和京子一樣是機械構成的，卻還是不可自拔地愛上了她并不顧一切地幫助她，他將自己的情感投射到艾娃身上，并從來都沒有質疑過艾娃對自己的感情是否真摯。
納森所利用的正是加利的這種道德良知，他的真正目的并不是如一開始所言讓加利來測試艾娃，而是想要看艾娃能否充分利用這個提供給她的逃生工具。她做到了，因此通過了測試。她在整個過程中展現出的自我意識、想象力、手段、女性魅力和同情心充分體現了人工智慧。但納森在證實自己成功的時候卻沒有料到加利早已預感到了這一切，因此他早已改寫了程序讓艾娃還是能夠得以逃脫，并造成了悲劇性的后果。
三、機器、人、神的僭越
在影片的結尾，劇情發生了反轉，艾娃成功逃脫之后并沒有理會被困門內的加利，而是帶著精心挑選的皮膚和衣服逃離了這個居所，成功進入了人類世界。艾娃的舉動證明，她僅僅是利用了加利的感情完成自己的逃脫，而從未付出真心。實際上，艾娃在擁有意識之后的第一件事就是爭取自由和獨立，正如自我保存是人存在的第一要務一樣，艾娃費盡心機所要完成的事情就是自我保存，而不是像她的前任機器一樣被納森毀滅。
納森作為艾娃的創造者，認為自己有權力左右一切，但特殊之處在于，艾娃產生了意識之后，納森的行為從某種程度上來說就如同精神上的謀殺，就如同人會僭越神一樣，艾娃也開始用自己的方式嘗試僭越納森，從而拒不接受自己的“死亡”。當納森僭越了神開始嘗試成為造物主之后，他也不得不面對所造物對自身的僭越，這如同一個無解的、永恒的矛盾，橫亙在三者之中，這種復雜的角力關系或暗示了一種永將持續下去的生存狀態。
在《機械姬》這部影片中，對于機器、人、神關系的認識處于不斷深入的進程之中。當第一次聽說他的任務是對人工智能進行圖靈測試的時候，加利對這一使命充滿了信心，他對納森說：“如果你創造了有意識的機械人，那就不僅是人類歷史的進步，更是開創了神的歷史。”加利的話道出了關鍵之處，納森無形中扮演了神的角色，賦予自己的造物生命和意識。艾娃的名字（Ava）與《圣經》中的夏娃（Eva）十分相似，上帝用七天創造世界，納森讓加利用七天時間測試艾娃，這些明顯的對應都在暗示納森之于艾娃的關系就如同神之于人。隨著科技的發展，人類愈發認為自己可以掌控一切，陷入人類中心主義的自大，進入僭越神的權力。
人工智能與哲學思考范文2
中圖分類號：TP391.6 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2012）04-0000-00
人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術之一。近三十年來它發展迅猛，逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成系統，在很多學科領域廣泛應用，并取得了豐碩的成果。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@種說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術?？梢哉f，哪里有計算機應用，哪里就存在應用人工智能。
人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用，人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科在計算機方面的發展也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展，以便應用到計算機科學上。
人工智能觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具，相反，只要運行適當的程序，計算機本身就是有思維的，這是指使計算機從事智能的活動。在這里智能的涵義是多義的、不確定的，下面所提到的就是其中的例子。利用計算機解決問題時，必須知道明確的程序。如識別書寫的文字、圖形、聲音等，所謂認識模型就是一例。再有，能力因學習而得到的提高和歸納推理、依據類推而進行的推理等，也是其例。
計算機出現后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具?，F在人工智能已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現在計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍（Deep Blue）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。
在人工智能中，這樣的領域包括語言處理、自動定理證明、智能數據檢索系統、視覺系統、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設計等。在過去30多年中，已經建立了一些具有人工智能的計算機系統；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統。
80年代以來，隨著計算機網絡的普及，特別是Internet的出現，各種計算機技術包括人工智能技術的廣泛應用推動著人機關系的重大變化。據日美等國未來學家的預測，人機關系正在迅速地從“以人為紐帶”的傳統模式向“以機為紐帶”的新模式轉變。人機關系的這一轉變將引起社會生產方式和生活方式的巨大變化，同時也向人工智能乃至整個信息技術提出了新的課題。這促使人工智能進入第三個發展時期。在這個新的發展時期中，人工智能面臨一系列新的應用需求。
軟件方面，新的開發工具不斷出現，使人工智能越來越方便地運用于各種領域。硬件方面，性能更好、價格更低的人工智能芯片，如模糊芯片、神經網絡芯片甚至“知識芯片”將不斷涌現，模糊計算機、神經計算機等新一代計算機將出現，以代替在該領域的數字計算機，這無疑又將給人工智能的實際應用帶來徹底革命。人工智能與計算機圖形學之間的相互結合和相互影響正在迅速地發展，新的智能自主圖形角色開始普及到游戲、動畫、多媒體、多用戶虛擬世界、電子商務和其他基于web的活動領域。 智能自主圖形角色建模是多方面努力的成果，從底層的幾何模型、物理模型，中間層的生物力學模型到高層的行為模型。
由于計算機芯片的微型化已接近極限。人們越來越寄希望于人工智能能夠帶動全新的計算機技術的發展。目前至少有三種技術有可能引發新的革命，他們是光子計算機、量子計算機和生物計算機。根據推測，未來光子計算機的運算速度可能比今天的超級計算機快1000到1萬倍。而一臺具有5000個左右量子位的量子計算機可以在大約30秒內解決傳統超級計算機需要100億年才能解決的素數問題。相對而言，生物計算機研究更加現實，美國威斯康星*麥迪遜大學已研制出一臺可進行較復雜運算的DNA計算機。據悉，一克DNA所能存儲的信息量可與1萬億張CD光盤相當。如果未來上述三種技術能夠成熟運用，那人工智能對計算機的發展起到決定性的作用。人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。
參考文獻
人工智能與哲學思考范文3
關鍵詞：應用型本科院校；人工智能；電子信息工程；專業建設
一研究背景
在發達國家，應用型本科院校一直占有很大的比重。在我國，應用型本科院校也逐漸成為高等教育大眾化的主力軍，對我國高等教育系統未來發展越來越重要的作用。金陵科技學院作為教育部應用科技大學改革試點戰略研究單位、中國應用技術大學（學院）聯盟創始單位，也正在積極地去探究相關的應用型專業建設模式。電子信息工程專業作為學校的一門深度涉軟專業，也要緊跟南京城市軟件建設發展方向，這對應用型電子信息工程專業培養既是機遇又是挑戰。隨著社會的不斷發展和科學技術的不斷進步，電子信息工程的應用也越來越廣泛，對人們的生活產生了非常大的影響。，不但改變著人們獲取信息、存儲信息和管理信息的方式，而且為人們進行信息的獲取、存儲和管理提供了新的途徑和方法，目前，各行業大都需要電子信息工程專業人才，而且薪金很高。2015年5月8日，備受矚目的《中國制造2025》由國務院正式下發，這是我國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。該規劃二個突出特點是，將"加快新一代信息通信技術與制造業的深度融合"作為貫徹始終的主題，提出堅持自主研發和開放合作并舉，加快建立現代電子信息產業體系，為推動信息化與工業化深度融合、實現制造業由大變強、建設網絡強國提供強有力的基礎支撐。在今年，隨著國家“兩會”的盛大召開，人工智能首次被提升到國家發展戰略高度，人工智能技術的重大突破將帶來新一輪科技革命和產業革命，大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。電子信息技術的巨大成功和進步，使人工智能可以深層次、多維度地參與到各個行業各個領域中，使科技的進步快速融入到跨界合作中。比如，電子信息技術的成熟，使人工智能可以深度服務于醫療衛生事業、配合甚至取代醫生進行精確的手術治療。在無人駕駛領域，無人駕駛汽車、無人駕駛飛機、無人駕駛艦船都已經陸續投入使用；在軍事領域，人工智能的運用更是已經爐火純青，俄羅斯與美國的人工智能作戰部隊和相關系統，已經在反恐作戰中屢立戰功，威力無比，作戰效能與性價比遠遠超越人類士兵。由此可看出，人工智能在電子信息技術大發展的當下，終于在應用層面開始發光發熱，現出巨大的生命力和后續無窮無盡的成長潛力，人工智能在各行各業的廣泛應用，是國家經濟結構戰略性調整、產能升級改造、產業結構優化、核心技術創新獲得成功的關鍵。隨著BAT、華為、大疆無人機等高科技企業在人工智能應用和開發上的不斷探索，刺激更多人才和資本向人工智能商業應用領域涌入。目前，基于人工智能學習背景下，軟硬件相關知識過硬的電子信息類專業人才已經成為社會上最為緊缺的人才，薪水待遇很高。
二需要解決的關鍵問題
作為應用型本科院校，如何將“人工智能”新概念融入到電子信息工程專業建設中，根據社會發展的需求，校企緊密結合，培養出復合型的，應用型的社會緊缺人才，是需要去解決的關鍵問題。1.像當年互聯網的崛起一樣，人工智能真正的發展才剛剛興起，相關的概念及定義還不完全定型，如何把握好未來人工智能的發展方向，有針對性地在傳統的電子信息工程課程計劃中規劃與人工智能息息相關的課程，比如人工智能原理，機器學習，深度學習等課程，將兩者有機融合，在人才培養上面臨較大的挑戰。2.人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的嶄新概念。如果要將“人工智能”融入到電子信息工程專業建設中，就不僅需要學生學好如模擬電子技術，數字電子技術，數字信號處理，單片機技術，C/C++程序設計等傳統的課程，打好基礎，還需要加強在數據挖掘，神經網絡等以數學為基礎的課程方面的建設，扎實學生的數學物理基礎。這對學生的學習能力要求更高，老師的教學水平也提出更高的要求。因此，如何加強此方面的師資專業培訓，是一個該課題需要解決的關鍵問題。3.一個專業人才的培養，不僅需要優秀的師資力量以及良好的學風，還需要有相關的硬件實驗平臺作為支撐。如何根據“人工智能”新概念，針對性地新建一些諸如智能傳感器實驗室，人體特征識別實驗室，機器人實驗室等，把電子信息工程專業中的電子器件技術，信號處理技術等應用于人臉識別，智能家居，機器人等熱門領域，根據學生的興趣愛好因材施教，提高學生的動手能力，也是該課題需要去解決的一個關鍵問題。
三研究內容
本文以“人工智能”新概念下的電子信息工程專業教學及實踐模式為研究內容，重點研究如何將人工智能相關的理論及實驗課程建設融入到傳統的電子信息工程專業培養方案中，做到無縫結合，在培養模式上需要有一定的理論創新，以更好地適應人工智能類的高新電子信息技術企業對相關應用型人才的要求。目前擬以現有電子信息工程專業的課程體系和專業方向為基礎，形成以“人工智能”為導向的應用型電子信息工程特色專業建設，在未來的專業發展規劃中，逐漸形成物聯網、智能家居、機器人，無人機，人臉識別，語音交互，智能駕駛等不同的專業方向，增加學生的就業面，提高學生的就業層次，加強學生的就業競爭力。主要具體體現在以下幾個方面：
（一）實踐教學的形式多樣
可采用以“學生興趣愛好”為依據的引導式教學實踐模式，在扎實學生數學物理等理論的基礎上，將最新的人工智能概念貫穿在電子信息工程專業課程體系中，通過不同的應用型實驗項目拓寬學生的知識面，提高學生的主動學習能力，動手實踐能力，創新能力以及獨立開展研究的能力，將課堂教學、校內實驗和校外企業實習三者相互結合，鼓勵學生參加諸如全國大學生電子設計大賽，全國大學生智能設計競賽，中美創客大賽等賽事，以確保培養出高素質的應用型專業人才。同時，讓學生從大二開始就自選課題、進實驗室、根據興趣愛好組建不同研究方向的實驗團隊，并為學生按照不同的研究方向配備專業教師，以此讓學生融入到教師的科研工作中去，形成所謂的本科生導師制制度，由相應的導師全程指導，開展科學研究，培養學生的科技創新能力和動手實踐能力。
（二）注重提高教師的教學及科研水平
在努力提高學生學習能力的同時，注重提高應用型電子信息工程專業教師的教學及科研水平，使其能夠很好地將“人工智能”新概念用于電子信息工程專業的教學中，指導學生參加相關的各種競賽，提高教師團隊的實踐能力及技術水平。通過海內外招聘和內部強化培養(教師博士化、教師雙師化、教師國際化)等舉措，加強師資團隊建設；通過鼓勵教師積極開設MOOC課程，參加教師技能大賽以及國內外教學培訓，從多方面提高教師的教學水平。
（三）建立完善的校企合作制度，為學生提供相應的實習基地
企業工程師可以參與相關的人才培養方案修訂和部分的教學實踐工作。這種合作制度既可以提高教師的科研應用水平，也可以為學生提供就業機會，增強學生的實踐創新能力。
（四）注重課程大綱修改，實驗室平臺建設
以改革傳統的電子信息工程專業的培養模式為目標，總結在“人工智能”新概念下教學及實踐的相關經驗，形成一個有鮮明特色的電子信息工程專業培育模式。應用型本科院校電子信息工程專業人才未來的發展戰略和改革方向，應重點考察“人工智能”新概念下專業人才培養模式的優缺點。重點關注“人工智能”新概念下的教學及實踐課程大綱修訂、教師教學及科研能力培訓體系構建、實驗室軟硬件平臺建設、校企合作培養模式探討及校外實習基金建設等工作。
四結語
本文探討和研究了“人工智能”新概念下應用型電子信息工程專業培養模式，結合金陵科技學院電子信息工程專業的發展情況，對原有的專業培養模式做了一定的理論創新，引入了“人工智能”新概念，從理論和實踐教學，學生學習能力和教師教研技能培養，校企合作辦學，實驗室建設等方面進行了一系列的探討。
參考文獻
[1]姚俊.電子信息工程專業人才培養模式研究[J].山東社會科學2016(S1):357-358.
[2]葉全意,徐志國,吳杰,等.應用型本科院校電子信息類專業大學生科技創新能力培養[J].教育教學論壇,2016(46):93-94.
人工智能與哲學思考范文4
如果時光倒流500年，你會如何對當時的人們述說今日的世界？在那個時代，哥白尼剛剛發表日心論，伽利略還在比薩斜塔拋擲鐵球，吳承恩還在用毛筆寫著《西游記》。如果你對他們說：“嘿，老兄，我對著手上的這個‘黑色方塊’說句話，它不僅能讓你看到太陽系長什么樣，告訴你什么是重力加速度，還能直接把唐僧要去西天取的經下載給你看?！彼麄兛赡軙X得你要么是神仙，要么是神經。
AI從誕生到現在已經有60年的時間，期間經歷兩輪起落，呈階梯式進化，走到今天進入第三個黃金期。如果按照其智能水平劃分，今天的人工智能尚處在狹義智能向廣義智能進階的階段，還是一名不折不扣的“少年”，未來擁有無限的可能和巨大的上升空間。
AI是一門交叉的學科：人工智能由不同的技術領域組成，如機器學習、語言識別、圖像識別、自然語言處理等。而同時，它也是一門交叉學科，屬于自然科學和社會科學的交叉，涉及到哲學和認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論等學科。因此人工智能領域的技術壁壘是比較高的，并且會涉及到多學科協作的問題，對任何公司來說，想做好人工智能將是一門大工程。未來不大可能出現一個公司能包攬整個人工智能產業每一個部分的工作，更可能的模式將是一個公司專注于一個相對細分的領域，通過模塊化協作的形式實現人工智能領域的不同應用。
進化史呈階梯狀，以階段突破式為成長模式：人工智能的發展經歷了兩次黃金和低谷期，
現在正經歷著第三個黃金期。1956年，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等年輕科學家在達特茅斯一起聚會，并首次提出了“人工智能”這一術語，標志著人工智能的誕生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知機，標志著第一款神經網絡誕生。1970年，因為計算能力沒能突破完成大規模數據訓練，人工智能的第一個黃金期到此結束。
后直到1982年德普霍爾德神經網絡的提出，人工智能進入第二個黃金期，之后BP算法的出現使大規模神經網絡訓練成為可能，人工智能的發展又一次進入。1990年，因為人工智能計算機和DARPA沒能實現，政府撤資，人工智能又一次進入低估。2006年，隨著“深度學習”神經網絡取得突破性進展，人工智能又一次進入黃金時期。
AI將由狹義智能向廣義智能進化，雖然人工智能的誕生已經有60年的時間但如果把它比喻成一個人的話，當前的他應該還未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以將其分成狹義智能、廣義智能、超級智能三個大的發展階段，現階段的圖像與語音識別水平標志著人類已經基本實現狹義智能，正在向廣義智能的階段邁進。
狹義智能：即當前的技術已經實現的智能水平，包括計算智能與感知智能兩個子階段，計算智能指的機器開始具備計算與傳遞信息的功能，感知智能指機器開始具備“眼睛”和“耳朵”，即具備圖像識別與語音識別的能力，并能以此為判斷采取一些行動。
廣義智能：指的是機器開始具備認知能力，能像人類一樣獲取信息后主動思考并主動采取行動。在這個階段，機器可以全面輔助或代替人類工作。
超級智能：這個階段的機器幾乎在所有領域都比人類聰明，包括科學創新、通識和社交技能等。這個階段目前離我們還比較遙遠，到時候人類的文明進步和跨越或許將有賴于機器，而機器人意識的倫理問題也許將在這個階段成為主要問題。
推薦引擎及協同過濾可以分析更多的數據
智能助手并不只局限于Siri等手機語音助手。微軟率先在win10 系統中加入個人智能助理Cortana，標志著個人PC端智能助理的出現；圖靈機器人以云服務的方式進入海爾智能家居、博世mySPIN車載系統，預示著多場景人工智能解決方案的潮流。初步實現人機交互的智能助手系統，已經被應用于智能客服、聊天機器人、家用機器人、微信管理平臺、車載系統、智能家居系統、智能手機助理等多個軟硬件領域。
垂直類網站及社交平臺可以借助智能助手系統打造高專業度的“在線專家”以提升平臺價值；企業可以借助以“語義識別”為基礎的智能助手系統，打造智能客服，效率遠高于傳統的以“關鍵詞對應”為技術支持的客服系統。
推薦引擎，是主動發現用戶當前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的信息網絡。挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象。傳統推薦引擎通常利用用戶在平臺上的歷史記錄進行推薦，效率低、匹配度不高。目前隨著大數據和深度學習技術的推進，推薦引擎及協同過濾可以分析更多的數據，乃至全網數據，并模擬用戶的需求，真正達到按需推薦。全球最大的正版流媒體音樂服務平臺Spotify也利用卷積神經網絡參與建設其音樂推薦引擎；谷歌也提出利用深度學習方法來學習標簽進行推薦建設。出品紙牌屋的全球最大在線影片租賃公司Netflix 也利用深度學習網絡分析客戶消費的大數據，還計劃構建一個在AWS云上的以GPU為基礎的神經網絡。
“餐廳推薦引擎”Nara，便是一個利用AI技術的推薦引擎。在上線之初，Nara 就取得了400萬美元的投資。Nara 的數據庫中有超過100000家餐廳的信息，并利用特有的“Nara神經網絡”，學習使用者的偏好，最終達到“電腦幫你點餐”的目的。
而今年3月22日，國內AI領軍企業阿里巴巴旗下的阿里云數加啟動“個性化推薦”引擎對外公測，該引擎用于幫助創業者可以快速獲得媲美淘寶天貓的個性化服務能力。阿里云數加上的推薦引擎能夠以更低的成本完成開發，節省程序量達到90%，推薦引擎的搭建時間將由幾個月縮短到幾天。
對于不了解算法的人，只能實現標簽規則類的推薦，但如果要做成機械化、類似協同過濾的算法，創業公司需要配置大量的算法工程師，人力成本很高?，F在用了數加的推薦引擎，商家只需要做數據的ETL加工，推薦的結果集、訓練集都不用處理，只需要調整參加即可得到推薦結果。
AI帶給人們新的視覺？？？
醫療：為健康診斷和藥品研發插上高飛的翅膀
健康診斷有望迎來新紀元，海量的病歷數據和醫學界的新研究成果，單靠人工很難及時篩選并利用，而引入人工智能技術將充分發揮這些信息的價值。例如著名的個人健康管理產品公司Welltok將 IBM的Watson功能融入旗下產品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的認知計算能力理解人類語言，實現與用戶溝通的能力，從大量數據中進行分析并為用戶提供健康管理相關的答案和建議，實現健康管理、慢病恢復訓練、健康食譜等功能，這一領域的良好前景使 Wellltok公司近年的融資額連創新高。另外，2015年IBM斥資10億美元收購醫療影像與臨床系統提供商Merge，將研究如何實現 Watson的“辨讀”醫學影像功能。此外，AI 還可以從醫療中心獲得的健康數據，通過大數據分析，實現根據分析患者行為來制定個性化治療方案的功能。
智能家居：天花板尚遠，AI有望成為核心
行業天花板尚遠，增速有望保持在 50%左右， 《鋼鐵俠》中的“Jarvis”作為智能管家，除了起到鋼鐵俠的小秘書的作用，還幫主人打理著日常生活，向我們展示了一個理想中的智能家居系統。雖然我們目前可能離那個無所不能的智能管家還很遙遠，但智能家居對我們生活的變革確實已經開始了。根據《2012-2020 年中國智能家居市場發展趨勢及投資機會分析報告》的預測，我國智能家居市場在 2016年將達到605.7億的規模，同比增長50.15%，到2020年市場規模將達到3294億，年均增速將保持在50%左右，具備充足的向上延伸空間。而智能家居想達到“Jarvis”般的終極效果，必然需要引入AI技術，實現家居的感應式控制甚至自我學習能力。
AI有望成為智能家居的核心，實現家居自我學習與控制。按照智能家居的發展進度，大致可以分為四個階段：手機控制、多控制結合、感應式控制、系統自我學習。當前的發展水平還處在手機控制向多控制結合的過度階段。而從多控制結合向感應式控制甚至自我學習階段進化時，AI將發揮主要功能。到今天為止，家居的實體功能已經較為全面，未來的發展重點可能在于如何使之升級改造，實現家居的自我行為及協作，因此未來AI在智能家居領域的應用有望成為其核心價值。AI對智能家居的重構可以深入到方方面面，包括：控制主機、照明系統、影音系統、環境監控、防盜監控、門窗控制、能源管理、空調系統、花草澆灌、寵物看管等等。
無人駕駛：政策漸萌芽，AI決定可靠性
優點多、動機足、政策漸萌芽。據麥肯錫的調查顯示，如果能解放駕駛員的雙手，一輛無人駕駛汽車內的乘客通過移動互聯網使用數字媒體服務的時間多一分鐘，每年全球數字媒體業務產生的利潤將增加 50億歐元。此外，由于自動泊車無須為乘客下車預留開門空間，使得停車位空間可縮減至少15%。
如果無人駕駛汽車以及ADAS系統能夠將事故發生率降低90%，即可挽回全美每年的損失約1千900億美金?？梢哉f諸多的優點使得無人駕駛技術的研發動機還是相當充分的，因此未來無人駕駛推行的力度應該還會保持在一個比較高的水平。美國勒克斯研究公司曾預計無人駕駛汽車的市場規模在2030年將達到870億美元。
到目前為止，各國政府對于無人駕駛技術在政策上的支持正逐步放開，美國政府在年初剛剛宣布了40億美元的資助計劃；英國目前已經不需要獲得額外批準和履約保證即可進行實際道路的無人駕駛汽車測試；而德國也在去年宣布將計劃設立無人駕駛汽車測試路段，供安裝有駕駛輔助系統或全自動駕駛系統車輛行駛；歐盟總部正在就如何修改現行有關駕駛的法律法規從而支持自動駕駛的發展展開討論和研究工作；日本也提出要在2020年之前實現自動駕駛汽車方面的立法，并將自動駕駛作為 2016年9月七國集團交通部長會議的議題。
“無人汽車大腦”AI的智能程度決定了無人駕駛的可靠性。由于無人駕駛完全交由汽車的內置程序負責，因此AI就是無人汽車的大腦，而測距儀、雷達、傳感器、GPS等。設備都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接決定了無人駕駛汽車在不同的路況、不同的天氣、甚至一些探測設備出現故障的突況下能否及時做出正確的判斷并靈活調整行駛策略，最終決定了無人駕駛汽車當前最亟待突破的可靠性。
NVIDIA 在2016年的 CES大會上了“Drive PX 2”車載計算機，以及一套與之搭配的具有學習功能的自動駕駛系統。該系統的亮點在于“自我學習”，通過讓車輛自行分析路面狀況，而不是在數據庫中尋找預先儲存的策略實現自動駕駛，系統背后連接著名為NVIDIA DIGITS的深度學習訓練平臺，最終連接到NVIDIA DRIVENET神經網絡，為車輛的自我學習和完善提供支持。并且由于它是通過判斷物體的行進軌跡而不是物體本身去計算路徑，因此在駕駛時受天氣影響較小。
AI 成必爭之地
目前全球AI主戰場依舊在歐美。Venture Scanner的統計顯示，根據從事 AI相關業務的公司數量來看，目前全球 AI的主戰場還是集中在北美和西歐地區。美國數量最多，達到450家左右的水平。而中國從事相關業務的公司數量還比較少，和俄羅斯、澳洲、部分歐洲國家及非洲南部國家水平接近，相比起歐美國家的AI公司數量，還有很大的提高空間。
Google：投資未來的人工智能帝國
建立Alphabet帝國，具備品牌背書效應。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、廣告、地圖、App、Youtube、安卓以及與之相關的技術基礎部門”仍屬于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都將獨立出來，成為 Alphabet 旗下的獨立公司。通過建立 Alphabet集團，谷歌將不同業務的研發獨立出來，以子公司的形式進行業務開展，保留在Google這個品牌下的基本都是原有的傳統強勢業務。
而其它公司負責在各自的領域“打頭陣”，一旦業務研發成功，母公司連帶著google這個品牌都可以受益，而如果研發失敗，也不會公司的品牌造成多大的不良影響，建立了良好的品牌背書效應。將機器學習技術應用到所有產品之中，我們不難發現，谷歌近年幾乎將人工智能滲透到了旗下的各類產品中，可謂是全線鋪開。正應了谷歌 CEO的那句話：“我們將小心謹慎地將機器學習技術應用到我們所有的產品之中?！备鶕斍癆lphabet 的集團架構，我們將涉及到AI應用的子公司情況以及相應的業務開展情況羅列如下：
Nest：從事智能家居生態系統建設。2014 年谷歌以32億美元收購 Nest。Nest 生產智能恒溫器，它能夠學習用戶的行為習慣，并且根據他們的喜好去調節溫度。同時，Nest 也提供火警探測器和家庭安全攝像頭等智能家居。
Google X：谷歌各類創新技術的“孵化池”。Google X開展的與AI有關的項目有：無人駕駛汽車、Project Wing 無人機送貨項目、對抗帕金森氏癥的 Liftware“反抖”湯匙、用于疾病預警和健康監控的可穿戴設備、Project Titan 太陽能無人機項目、以及 Replicant 團隊負責的機器人項目等。
Verily：從事生命科學業務，即原來的 Google Life Science。代表產品有可以收集佩戴者體溫和血液酒精含量等生物數據的智能隱形眼鏡，以及監控血液中納米粒子的智能腕表。
DeepMind：深度學習算法公司。2014年谷歌以4億美元收購了DeepMind。
人工智能與哲學思考范文5
［關鍵詞］人工智能，常識推理，歸納邏輯，廣義內涵邏輯，認知邏輯，自然語言邏輯
現代邏輯創始于19世紀末葉和20世紀早期，其發展動力主要來自于數學中的公理化運動。當時的數學家們試圖即從少數公理根據明確給出的演繹規則推導出其他的數學定理，從而把整個數學構造成為一個嚴格的演繹大廈，然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數學體系的可靠性。為此需要發明和鍛造嚴格、精確、適用的邏輯工具。這是現代邏輯誕生的主要動力。由此造成的后果就是20世紀邏輯研究的嚴重數學化，其表現在于：一是邏輯專注于在數學的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數學的方法論，從事邏輯研究就意味著象數學那樣用嚴格的形式證明去解決問題。由此發展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。
本文所要探討的問題是：21世紀邏輯發展的主要動力將來自何處？大致說來將如何發展？我個人的看法是：計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理（這一點在20世紀基本上已經做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數學證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋），而是最能體現人的智能特征的能動性、創造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環境反饋調整、修正自己的行為，……由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現其能動性特征的各種不確定性推理，由此發展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。
實際上，在20世紀中后期，就已經開始了現代邏輯與人工智能（記為AI）之間的相互融合和滲透。例如，哲學邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應用價值。AI從認知心理學、社會科學以及決策科學中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學邏輯）在AI中發揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學邏輯家去發展關于非數學推理
的理論；基于幾乎同樣的理由，AI研究者也在進行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，AI特別關心下述課題：
·效率和資源有限的推理；
·感知；
·做計劃和計劃再認；
·關于他人的知識和信念的推理；
·各認知主體之間相互的知識；
·自然語言理解；
·知識表示；
·常識的精確處理；
·對不確定性的處理，容錯推理；
·關于時間和因果性的推理；
·解釋或說明；
·對歸納概括以及概念的學習。[①]
21世紀的邏輯學也應該關注這些問題，并對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學家們有必要熟悉AI的要求及其相關進展，使其研究成果在AI中具有可應用性。
我認為，至少是21世紀早期，邏輯學將會重點關注下述幾個領域，并且有可能在這些領域出現具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識推理中的弗協調、非單調和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創造性智能，如從經驗證據中建立用于指導以后行動的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。
1．常識推理中的某些弗協調、非單調和容錯性因素
AI研究的一個目標就是用機器智能模擬人的智能，它選擇各種能反映人的智能特征的問題進行實踐，希望能做出各種具有智能特征的軟件系統。AI研究基于計算途徑，因此要建立具有可操作性的符號模型。一般而言，AI關于智能系統的符號模型可描述為：由一個知識載體（稱為知識庫KB）和一組加載在KB上的足以產生智能行為的過程（稱為問題求解器PS）構成。經過20世紀70年代包括專家系統的發展，AI研究者逐步取得共識，認識到知識在智能系統中力量，即一般的智能系統事實上是一種基于知識的系統，而知識包括專門性知識和常識性知識，前者亦可看做是某一領域內專家的常識。于是，常識問題就成為AI研究的一個核心問題，它包括兩個方面：常識表示和常識推理，即如何在人工智能中清晰地表示人類的常識，并運用這些常識去進行符合人類行為的推理。顯然，如此建立的常識知識庫可能包含矛盾，是不協調的，但這種矛盾或不協調應不至于影響到進行合理的推理行為；常識推理還是一種非單調推理，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論；常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理模式，是在容許有錯誤知識的情況下進行的推理，簡稱容錯推理。而經典邏輯拒斥任何矛盾，容許從矛盾推出一切命題；并且它是單調的，即承認如下的推理模式：如果p?r，則pùq?r；或者說，任一理論的定理屬于該理論之任一擴張的定理集。因此，在處理常識表示和常識推理時，經典邏輯應該受到限制和修正，并發展出某些非經典的邏輯，如次協調邏輯、非單調邏輯、容錯推理等。有人指出，常識推理的邏輯是次協調邏輯和非單調邏輯的某種結合物，而后者又可看做是對容錯推理的簡單且基本的情形的一種形式化。[②]
“次協調邏輯”（ParaconsistentLogic）是由普里斯特、達·科斯塔等人在對悖論的研究中發展出來的，其基本想法是：當在一個理論中發現難以克服的矛盾或悖論時，與其徒勞地想盡各種辦法去排除或防范它們，不如干脆讓它們留在理論體系內，但把它們“圈禁”起來，不讓它們任意擴散，以免使我們所創立或研究的理論成為“不足道”的。于是，在次協調邏輯中，能夠容納有意義、有價值的“真矛盾”，但這些矛盾并不能使系統推出一切，導致自毀。因此，這一新邏輯具有一種次于經典邏輯但又遠遠高于完全不協調系統的協調性。次協調邏輯家們認為，如果在一理論T中，一語句A及其否定?A都是定理，則T是不協調的；否則，稱T是協調的。如果T所使用的邏輯含有從互相否定的兩公式可推出一切公式的規則或推理，則不協調的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以經典邏輯為基礎的理論，如果它是不協調的，那它一定也是不足道的。這一現象表明，經典邏輯雖可用于研究協調的理論，但不適用于研究不協調但又足道的理論。達·科斯塔在20世紀60年代構造了一系列次協調邏輯系統Cn（1≤n≤w），以用作不協調而又足道的理論的邏輯工具。對次協調邏輯系統Cn的特征性描述包括下述命題：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)從兩個相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是說，矛盾不會在系統中任意擴散，矛盾不等于災難。(iii)應當容納與(i)和(ii)相容的大多數經典邏輯的推理模式和規則。這里，(i)和(ii)表明了對矛盾的一種相對寬容的態度，(iii)則表明次協調邏輯對于經典邏輯仍有一定的繼承性。
在任一次協調邏輯系統Cn(1≤n≤w)中，下述經典邏輯的定理或推理模式都不成立：
?(Aù?A)
Aù?AB
A(?AB)
(A??A)B
(A??A)?B
A??A
(?Aù(AúB))B
(AB)(?B?A)
若以C0為經典邏輯，則系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得對任正整數i有Ci弱于Ci-1，Cw是這系列中最弱的演算。已經為Cn設計出了合適的語義學，并已經證明Cn相對于此種語義是可靠的和完全的，并且次協調命題邏輯系統Cn還是可判定的。現在，已經有人把次協調邏輯擴展到模態邏輯、時態邏輯、道義邏輯、多值邏輯、集合論等領域的研究中，發展了這些領域內的次協調理論。顯然，次協調邏輯將會得到更進一步的發展。[③]
非單調邏輯是關于非單調推理的邏輯，它的研究開始于20世紀80年代。1980年，D·麥克多莫特和J·多伊爾初步嘗試著系統發展一種關于非單調推理的邏輯。他們在經典謂詞演算中引入一個算子M，表示某種“一致性”斷言，并將其看做是模態概念，通過一定程序把模態邏輯系統T、S4和S5翻譯成非單調邏輯。B·摩爾的論文《非單調邏輯的語義思考》（1983）據認為在非單調邏輯方面作出了令人注目的貢獻。他在“缺省推理”和“自動認知推理”之間做了區分，并把前者看作是在沒有任何相反信息和缺少證據的條件下進行推理的過程，這種推理的特征是試探性的：根據新信息，它們很可能會被撤消。自動認知推理則不是這種類型，它是與人們自身的信念或知識相關的推理，可用它模擬一個理想的具有信念的有理性的人的推理。對于在計算機和人工智能中獲得成功的應用而言，非單調邏輯尚需進一步發展。
2．歸納以及其他不確定性推理
人類智能的本質特征和最高表現是創造。在人類創造的過程中，具有必然性的演繹推理固然起重要作用，但更為重要的是具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。因此，計算機要成功地模擬人的智能，真正體現出人的智能品質，就必須對各種具有不確定性的推理模式進行研究。
首先是對歸納推理和歸納邏輯的研究。這里所說的“歸納推理”是廣義的，指一切擴展性推理，它們的結論所斷定的超出了其前提所斷定的范圍，因而前提的真無法保證結論的真，整個推理因此缺乏必然性。具體說來，這種意義的“歸納”包括下述內容：簡單枚舉法；排除歸納法，指這樣一些操作：預先通過觀察或實驗列出被研究現象的可能的原因，然后有選擇地安排某些事例或實驗，根據某些標準排除不相干假設，最后得到比較可靠的結論；統計概括：從關于有窮數目樣本的構成的知識到關于未知總體分布構成的結論的推理；類比論證和假說演繹法，等等。盡管休謨提出著名的“歸納問題”，對歸納推理的合理性和歸納邏輯的可能性提出了深刻的質疑，但我認為，（1）歸納是在茫茫宇宙中生存的人類必須采取也只能采取的認知策略，對于人類來說具有實踐的必然性。（2）人類有理由從經驗的重復中建立某種確實性和規律性，其依據就是確信宇宙中存在某種類似于自然齊一律和客觀因果律之類的東西。這一確信是合理的，而用純邏輯的理由去懷疑一個關于世界的事實性斷言則是不合理的，除非這個斷言是邏輯矛盾。（3）人類有可能建立起局部合理的歸納邏輯和歸納方法論。并且，歸納邏輯的這種可能性正在計算機科學和人工智能的研究推動下慢慢地演變成現實。恩格斯早就指出，“社會一旦有技術上的需要，則這種需要比十所大學更能把科學推向前進?！盵④]有人通過指責現有的歸納邏輯不成熟，得出“歸納邏輯不可能”的結論，他們的推理本身與歸納推理一樣，不具有演繹的必然性。（4）人類實踐的成功在一定程度上證明了相應的經驗知識的真理性，也就在一定程度上證明了歸納邏輯和歸納方法論的力量。毋庸否認，歸納邏輯目前還很不成熟。有的學者指出，為了在機器的智能模擬中克服對歸納模擬的困難而有所突破，應該將歸納邏輯等有關的基礎理論研究與機器學習、不確定推理和神經網絡學習模型與歸納學習中已有的成果結合起來。只有這樣，才能在已有的歸納學習成果上，在機器歸納和機器發現上取得新的突破和進展。[⑤]這是一個極有價值且極富挑戰性的課題，無疑在21世紀將得到重視并取得進展。
再談模糊邏輯?，F實世界中充滿了模糊現象，這些現象反映到人的思維中形成了模糊概念和模糊命題，如“矮個子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年輕”等。研究模糊概念、模糊命題和模糊推理的邏輯理論叫做“模糊邏輯”。對它的研究始于20世紀20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·馬林諾斯。模糊邏輯為精確邏輯（二值邏輯）解決不了的問題提供了解決的可能，它目前在醫療診斷、故障檢測、氣象預報、自動控制以及人工智能研究中獲得重要應用。顯然，它在21世紀將繼續得到更大的發展。
3．廣義內涵邏輯
經典邏輯只是對命題聯結詞、個體詞、謂詞、量詞和等詞進行了研究，但在自然語言中，除了這些語言成分之外，顯然還存在許多其他的語言成分，如各種各樣的副詞，包括模態詞“必然”、“可能”和“不可能”、時態詞“過去”、“現在”和“未來”、道義詞“應該”、“允許”、“禁止”等等，以及各種認知動詞，如“思考”、“希望”、“相信”、“判斷”、“猜測”、“考慮”、“懷疑”，這些認知動詞在邏輯和哲學文獻中被叫做“命題態度詞”。對這些副詞以及命題態度詞的邏輯研究可以歸類為“廣義內涵邏輯”。
大多數副詞以及幾乎所有命題態度詞都是內涵性的，造成內涵語境，后者與外延語境構成對照。外延語境又叫透明語境，是經典邏輯的組合性原則、等值置換規則、同一性替換規則在其中適用的語境；內涵語境又稱晦暗語境，是上述規則在其中不適用的語境。相應于外延語境和內涵語境的區別，一切語言表達式（包括自然語言的名詞、動詞、形容詞直至語句）都可以區分為外延性的和內涵性的，前者是提供外延語境的表達式，后者是提供內涵性語境的表達式。例如，殺死、見到、擁抱、吻、砍、踢、打、與…下棋等都是外延性表達式，而知道、相信、認識、必然、可能、允許、禁止、過去、現在、未來等都是內涵性表達式。
在內涵語境中會出現一些復雜的情況。首先，對于個體詞項來說，關鍵性的東西是我們不僅必須考慮它們在現實世界中的外延，而且要考慮它們在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是內涵性表達式，它提供內涵語境，因而下述推理是非有效的：
晨星必然是晨星，
晨星就是暮星，
所以，晨星必然是暮星。
這是因為：這個推理只考慮到“晨星”和“暮星”在現實世界中的外延，并沒有考慮到它們在每一個可能世界中的外延，我們完全可以設想一個可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我們就不能利用同一性替換規則，由該推理的前提得出它的結論：“晨星必然是暮星”。其次，在內涵語境中，語言表達式不再以通常是它們的外延的東西作為外延，而以通常是它們的內涵的東西作為外延。以“達爾文相信人是從猿猴進化而來的”這個語句為例。這里，達爾文所相信的是“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想，而不是它所指稱的真值，于是在這種情況下，“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想（命題）就構成它的外延。再次，在內涵語境中，雖然適用于外延的函項性原則不再成立，但并不是非要拋棄不可，可以把它改述為新的形式：一復合表達式的外延是它出現于外延語境中的部分表達式的外延加上出現于內涵語境中的部分表達式的內涵的函項。這個新的組合性或函項性原則在內涵邏輯中成立。
一般而言，一個好的內涵邏輯至少應滿足兩個條件：（i）它必須能夠處理外延邏輯所能處理的問題；（ii）它還必須能夠處理外延邏輯所不能處理的難題。這就是說，它既不能與外延邏輯相矛盾，又要克服外延邏輯的局限。這樣的內涵邏輯目前正在發展中，并且已有初步輪廓。從術語上說，內涵邏輯除需要真、假、語句真值的同一和不同、集合或類、謂詞的同范圍或不同范圍等外延邏輯的術語之外，還需要同義、內涵的同一和差異、命題、屬性或概念這樣一些術語。廣而言之，可以把內涵邏輯看作是關于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允許”、“禁止”等提供內涵語境的語句算子的一般邏輯。在這種廣義之下，模態邏輯、時態邏輯、道義邏輯、認知邏輯、問題邏輯等都是內涵邏輯。不過，還有一種狹義的內涵邏輯，它可以粗略定義如下：一個內涵邏輯是一個形式語言，其中包括（1）謂詞邏輯的算子、量詞和變元，這里的謂詞邏輯不必局限于一階謂詞邏輯，也可以是高階謂詞邏輯；（2）合式的λ—表達式，例如(λx)A，這里A是任一類型的表達式，x是任一類型的變元，(λx)A本身是一函項，它把變元x在其中取值的那種類型的對象映射到A所屬的那種類型上；（3）其他需要的模態的或內涵的算子，例如€，ù、ú。而一個內涵邏輯的解釋，則由下列要素組成：（1）一個可能世界的非空集W；（2）一個可能個體的非空集D；（3）一個賦值，它給系統內的表達式指派它們在每w∈W中的外延。對于任一的解釋Q和任一的世界w∈W，判定內涵邏輯系統中的任一表達式X相對于解釋Q在w∈W中的外延總是可能的。這樣的內涵邏輯系統有丘奇的LSD系統，R·蒙塔古的IL系統，以及E·N·扎爾塔的FIL系統等。[⑥]
在各種內涵邏輯中，認識論邏輯（epistemiclogic）具有重要意義。它有廣義和狹義之分。廣義的認識論邏輯研究與感知（perception）、知道、相信、斷定、理解、懷疑、問題和回答等相關的邏輯問題，包括問題邏輯、知道邏輯、相信邏輯、斷定邏輯等；狹義的認識論邏輯僅指知道和相信的邏輯，簡稱“認知邏輯”。馮·賴特在1951年提出了對“認知模態”的邏輯分析，這對建立認知邏輯具有極大的啟發作用。J·麥金西首先給出了一個關于“知道”的模態邏輯。A·帕普于1957年建立了一個基于6條規則的相信邏輯系統。J·亨迪卡于60年代出版的《知識和信念》一書是認知邏輯史上的重要著作，其中提出了一些認知邏輯的系統，并為其建立了基于“模型集”的語義學，后者是可能世界語義學的先導之一。當今的認知邏輯紛繁復雜，既不成熟也面臨許多難題。由于認知邏輯涉及認識論、心理學、語言學、計算機科學和人工智能等諸多領域，并且認知邏輯的應用技術，又稱關于知識的推理技術，正在成為計算機科學和人工智能的重要分支之一，因此認知邏輯在20世紀中后期成為國際邏輯學界的一個熱門研究方向。這一狀況在21世紀將得到繼續并進一步強化，在這方面有可能出現突破性的重要結果。
4．對自然語言的邏輯研究
對自然語言的邏輯研究有來自幾個不同領域的推動力。首先是計算機和人工智能的研究，人機對話和通訊、計算機的自然語言理解、知識表示和知識推理等課題，都需要對自然語言進行精細的邏輯分析，并且這種分析不能僅停留在句法層面，而且要深入到語義層面。其次是哲學特別是語言哲學，在20世紀哲學家們對語言表達式的意義問題傾注了異乎尋常的精力，發展了各種各樣的意義理論，如觀念論、指稱論、使用論、言語行為理論、真值條件論等等，以致有人說，關注意義成了20世紀哲學家的職業病。再次是語言學自身發展的需要，例如在研究自然語言的意義問題時，不能僅僅停留在脫離語境的抽象研究上面，而要結合使用語言的特定環境去研究，這導致了語義學、語用學、新修辭學等等發展。各個方面發展的成果可以總稱為“自然語言邏輯”，它力圖綜合后期維特根斯坦提倡的使用論，J·L·奧斯汀、J·L·塞爾等人發展的言語行為理論，以及P·格賴斯所創立的會話含義學說等成果，透過自然語言的指謂性和交際性去研究自然語言中的推理。
自然語言具有表達和交際兩種職能，其中交際職能是自然語言最重要的職能，是它的生命力之所在。而言語交際總是在一定的語言環境（簡稱語境）中進行的，語境有廣義和狹義之分。狹義的語境僅指一個語詞、一個句子出現的上下文。廣義的語境除了上下文之外，還包括該語詞或語句出現的整個社會歷史條件，如該語詞或語句出現的時間、地點、條件、講話的人（作者）、聽話的人（讀者）以及交際雙方所共同具有的背景知識，這里的背景知識包括交際雙方共同的信念和心理習慣，以及共同的知識和假定等等。這些語境因素對于自然語言的表達式（語詞、語句）的意義有著極其重要的影響，這具體表現在：（i）語境具有消除自然語言語詞的多義性、歧義性和模糊性的能力，具有嚴格規定語言表達式意義的能力。（ii）自然語言的句子常常包含指示代詞、人稱代詞、時間副詞等，要弄清楚這些句子的意義和內容，就要弄清楚這句話是誰說的、對誰說的、什么時候說的、什么地點說的、針對什么說的，等等，這只有在一定的語境中才能進行。依賴語境的其他類型的語句還有：包含著象“有些”和“每一個”這類量化表達式的句子的意義取決于依語境而定的論域，包含著象“大的”、“冷的”這類形容詞的句子的意義取決于依語境而定的相比較的對象類；模態語句和條件語句的意義取決于因語境而變化的語義決定因素，如此等等。（iii）語言表達式的意義在語境中會出現一些重要的變化，以至偏離它通常所具有的意義（抽象意義），而產生一種新的意義即語用涵義。有人認為，一個語言表達式在它的具體語境中的意義，才是它的完全的真正的意義，一旦脫離開語境，它就只具有抽象的意義。語言的抽象意義和它的具體意義的關系，正象解剖了的死人肢體與活人肢體的關系一樣。邏輯應該去研究、理解、把握自然語言的具體意義，當然不是去研究某一個（或一組）特定的語句在某個特定語境中唯一無二的意義，而是專門研究確定自然語言具體意義的普遍原則。[⑦]
美國語言學家保羅·格賴斯把語言表達式在一定的交際語境中產生的一種不同于字面意義的特殊涵義，叫做“語用涵義”、“會話涵義”或“隱涵”（implicature），并于1975年提出了一組“交際合作原則”，包括一個總則和四組準則?？倓t的內容是：在你參與會話時，你要依據你所參與的談話交流的公認目的或方向，使你的會話貢獻符合這種需要。仿照康德把范疇區分為量、質、關系和方式四類，格賴斯提出了如下四組準則：
（1）數量準則：在交際過程中給出的信息量要適中。
a．給出所要求的信息量；
b．給出的信息量不要多于所要求的信息量。
（2）質量準則：力求講真話。
a．不說你認為假的東西，。
b．不說你缺少適當證據的東西。
（3）關聯準則：說話要與已定的交際目的相關聯。
（4）方式準則：說話要意思明確，表達清晰。
a．避免晦澀生僻的表達方式；
b．避免有歧義的表達方式；
c．說話要簡潔；
d．說話要有順序性。[⑧]
后來對這些原則提出了不和補充，例如有人還提出了交際過程中所要遵守的“禮貌原則”。只要把交際雙方遵守交際合作原則之類的語用規則作為基本前提，這些原則就可以用來確定和把握自然語言的具體意義（語用涵義）。實際上，一個語句p的語用涵義，就是聽話人在具體語境中根據語用規則由p得到的那個或那些語句。更具體地說，從說話人S說的話語p推出語用涵義q的一般過程是：
（i）S說了p；
（ii）沒有理由認為S不遵守準則，或至少S會遵守總的合作原則；
（iii）S說了p而又要遵守準則或總的合作原則，S必定想表達q；
（iv）S必然知道，談話雙方都清楚：如果S是合作的，必須假設q；
（v）S無法阻止聽話人H考慮q；
（vi）因此，S意圖讓H考慮q，并在說p時意味著q。
試舉二例：
（1）a站在熄火的汽車旁，b向a走來。a說：“我沒有汽油了?！眀說：“前面拐角處有一個修車鋪?！边@里a與b談話的目的是：a想得到汽油。根據關系準則，b說這句話是與a想得到汽油相關的，由此可知：b說這句話時隱涵著：“前面的修車鋪還在營業并且賣汽油?！?/p>
人工智能與哲學思考范文6
第二天清早，鬧鐘準時響起，可是你由于昨夜的“疲憊”，實在沒有力氣去演繹一場偉大的“起床勵志故事”，有氣無力地對iPhone4S說：“求你再晚一個小時吧?！濒[鐘戛然而止。一個小時候后，鬧鐘再次響起……
你無法想到的是，你與李奧諾克王的戰斗實際上是人腦與AI的戰斗，手機內置的SIRI人工智能語音控制系統，讓手機進化成強大的智能化機器人。
2012年初，機器人產業技術研討會在重慶科技館落下帷幕，兒童陪護機器人、無人駕駛汽車、語音對話機器人、工業機器人與自動清掃機器人，給重慶市民展現了未來智能化生活的輪廓。機器人，已經滲透到生活的方方面……
圖靈測試
關于人工智能的話題，我們繞不開一個著名的測試――圖靈測試。
圖靈測試的基本條件：
1 準備A、B兩間完全看不透的房間，分別安置一個人與一個擁有強大AI的機器人，審判者只能通過打字與他(它)們溝通；
2 審判者分別向A、B提出問題，問題隨機，但審判者事前不知道A和B里坐的是誰。
首先，審判者向A發問。
審判者：A，請問你從哪里來?
A：我昨天從北京乘飛機來的。
審判者：A，請問你從哪里來?
A：嚴格地說，我家住在北京東三環的一個大型居住區。
審判者：A，請問你從哪里來?
A：你怎么總是問同樣的問題?好吧，從生物學的角度講，我是我媽媽生下來的。
審判者：A，請問你從哪里來?
A：……我說你煩不煩啊?沒事兒折騰我玩吧?我不干了!
在A拒絕回答你的問題后，你開始向B發問。
審判者：B，請問你從哪里來?
B：你好，很高興認識你，我是廣州人。
審判者：B，請問你從哪里來?
B：你好，剛才我已經回答過一次，我是廣州人。
審判者：B，請問你從哪里來?
B：你好，剛才我已經回答過兩次，我是廣州人。
審判者：B，請問你從哪里來?
B：嗯，看來是我誤解了你的意思，從哲學意義上講，或許我與宇宙萬物有很大的關系。比方說，我是由基本粒子組成的，但基本粒子來源于宇宙的誕生……
測試結論
從答案就可以知道，房間B里是一臺不折不扣的人工智能，它擁有非常強大的邏輯能力，但是人類已有的技術還無法賦予它真實的情感。換句話說，人工智能能夠具備強大的IQ，但人工智能的EQ幾乎等于零。
圖靈測試的意義在于，當一臺人工智能可以欺騙過人類，使人類相信它也是人類的時候，這才是完整意義上具有智慧的機器人。毫不夸張地說，機器人通過圖靈測試是科學家孜孜以求的終極目標。
真正意義上的大師
馮?諾依曼被認為是計算機之父，但這位偉大的科學家不止一次在公開場合表示，阿蘭?圖靈才是計算機之父。
第二次世界大戰，阿蘭?圖靈協助英國軍情處破譯并掌握了納粹德軍密碼制度。由此，納粹德國對英國的空戰與海上斗爭中處于無知的被動。
1945年，圖靈進入英國國家物理實驗室，開始了“自動計算引擎”(人工智能的雛形)的研發工作；1949年成為曼徹斯特大學計算機實驗室副主任，提出了偉大的“圖靈測試”；1952年，他開發了超越時代的國際象棋程序以至于當時的電腦運算死機，他以人腦按照電腦的思考模式與同事下了一盤棋，完成了人類第一次“人機大戰”。當然，大戰的結果是“電腦”完敗。
1954年，圖靈以吃一口浸入氰化物的蘋果結束了自己的生命。這個被咬掉一口的蘋果，被很多人認為是“蘋果”商標的來源。
機器人的衣食住行
從“圖靈測試”的提出到日本本田公司可以奔跑的阿西莫，機器人走過了63年的歷史。
通常概念下，我們會認為機器人必然有“人”的模樣，這其實不一定，依據機器人的功能與作用，其外形與智能程度千差萬別。但是，我們把機器人群體看作“人”的話，可以從“衣、食、住、行”人類生活四大基本要素來了解機器人的世界。
衣
《科學Fans》的編輯是一群80后，在像你這么大的時候，看過一部牛掰了的美國科幻電影《終結者2》。主角T800出現的時候，披了一副偽裝人皮的美國加州前州長，前世界健美冠軍――施瓦辛格先生簡直帥爆了!三下五除二，T800從幾個小混混手上搶走了皮衣、皮褲、墨鏡、散彈槍和哈雷摩托車。
現實世界里，別說擁有T800的戰斗力，能夠有一部機器人能像它那樣將摩托車開走都是科學技術的巨大進步。事實上，現階段人類制造的機器人中，類人型機器人是極少數。依據功能的不同，有的機器人像煤氣罐，有的像遙控車，有的是一個機器臂重復著一樣的動作，還有的機器人就是一部手機，比方說iPhone4S。
用于深海探測的機器人長得像煤氣罐，因為深海巨大的壓力需要機器人的外殼能夠Hold得住。我國在去年成功開發出下潛深度為6000米的“蛟龍”號機器人，具備全球最尖端的深海探測與控制技術，今年它將挑戰7000米潛深，運用于海底勘探、海床繪制并搜尋礦藏，耐壓能力超過核動力潛水艇。
軍用機器人中，無人機是最典型的人工智能。以美國剛投入現役的A160蜂烏無人機為例，搭載18億像素數碼攝像機，可以在2萬英尺(約6000米)的高度定點監視目標并滯空8小時。此外，美軍在阿富汗戰爭中利用無人機，發射導彈成功擊斃“基地”組織二號頭目。
食
在日本搞笑動漫《阿拉蕾》中，主角阿拉蕾就是一個機器人，她補充能量的方式非常特別――喝汽油。《機動戰士高達SEED》中，主角機體“自由”更夸張，直接搭載小型核動力裝置。無論是喝汽油還是核動力，只是科學家夢寐以求的結果罷了。
現階段的機器人，絕大多數采用電力驅動，少數軍用機器人使用燃油驅動。機器人“大腦”和個人電腦并9B-致，都需要電力供應。機器人的運動，則是液壓驅動、氣壓驅動、步進電機驅動或者直流電機驅動，電池很自然成為能量源。但是除工業機器人有穩定電力供應，軍用大型機器人由燃油提供動力外，其他機器人的獨立電池由于技術原因，續航能力很短。以類人型機器人巔峰之作阿西莫為例，所搭載的鎳氫電池僅供續航30分鐘。
什么?鋰電池?鋰電池聽上去是個不錯的主意，但鋰電池單芯只能提供3.7伏電壓，要達到足夠的電壓必須串聯很多個電池。此外，鋰電池由于放電倍率偏小的原因，當機器人全身所有驅動器同時要求電力供應時，過大的電流需求會“引爆”鋰電池。
住
機器人的居住問題還沒有引起足夠的重視，又或者沒必要重視，因為從人工智能的角度來看，機器人無處不在。
說近一點，你玩游戲時PK的電腦AI，你過馬路時的智能紅綠燈，你手機上某些智能程序或者強大
的1Phone4S手機，智能機器人就在你身邊。說遠一點，現在的汽車焊接、金屬治煉、家電噴涂等生產線上，幾乎全部由生產型機器人完成，它們老老實實固定在流水線上，一絲不茍地重復著一樣的動作。
無論遠近，智能機器人就在你身邊，已經“嚴重影響”你的生活。
行
人能夠平穩地走路，依靠的是前庭小腦調整肌緊張，脊髓小腦控制肌肉張力與協調，大腦與小腦影響行走的起始、計劃與協調，在神經系統的緊密配合下，大腦這臺超級計算機才能控制人的行走平衡。
機器人如果想要和人一樣兩條腿走路并奔跑，全球有此技術的國家不超5個。首先，跑這個動作需要電機與齒輪高速運動，需要液壓系統降低震動；其次，平穩地跑需要在機器人頭頂、手部、腰部和腿部安裝多個陀螺儀，由陀螺儀確定身體是否平衡：最后，需要機器人大腦處理陀螺儀發來的信號，然后再發送協調指令給身體上的電機與液壓系統。此外，當人在奔跑中摔倒會下意識保護自己，而機器人摔倒則不會做出任何保護措施而重擊地面。
可以這樣總結現在的機器人行走技術：除了天上飛的、水里游的和不需要動的，地面上只要是能走的，多數都是依靠輪子或者履帶驅動。
機器人的新趨勢環境感知技術
2010年9月16日，一年一度的IDF展覽在美國舊金山舉辦，英特爾在大會上非常低調地介紹了正在開發的環境感知技術。簡單地說，環境感知是一臺高度智能的機器人，會通過機體所裝備的各種傳感器收集周圍信息，通過強大的運算系統對需要的動作提前預判。
假設有一位腿腳不靈便的老人，當他口渴想起身喝水的時候。具備環境感知能力的機器人就會及時把裝滿水的杯子送到老人手上；又比如說，因為學習忙，你喜歡的某一檔球賽看不了。你不需要告訴機器人，它會自動為你完成錄制工作。
以上兩種表現僅僅是環境感知技術的基本運用，這一技術的終極目標有兩個，第一，通過專門的感應技術獲取人類的腦波信號，通過對腦波的分析提前做出相應的動作，協助人類解決問題；第二，人工智能機器人可自行分析周圍的環境，用自己的思考去選擇合適的行為方式。
一旦開發出具備復雜環境感知能力的機器人，我們可以讓他們去太空、核反應堆等人類無法涉足的地方，執行需要復雜應變的任務。這項技術看起來似乎很簡單，但它所要求的其實是把心理學、生理學、人類行為學、數學與邏輯運算整合到一起。
環境感知技術的成品
2010年9月，美國舊金山。一名中國記者對英特爾全球副總進行了一次深度專訪。
英特爾已經成立了專門的實驗室，令人非常驚訝的是，這個實驗室的主要專家不是計算機方面的權威，而是心理學、人類行為學、腦外科醫生與社會學家，計算機專家僅占很少的一部分。該實驗室已經開發出了一臺具備人類5歲思考能力的環境感知機器人，并成功通過測試。
在一次大型的晚宴中，測試者將環境感知型機器人帶到會場。大約5分鐘后，測試者有意躲避機器人并藏起來，實驗人員則用隱蔽攝像頭與無線數據鏈監測機器人的舉動。在起初的一段時間，這臺機器人表現很正常，但過了一段時間以后，它會搜尋四周的環境。試圖尋找帶他來的測試者。再過一長段時間以后，這臺機器人找到其他人并發出語音尋求幫助，隨后，它還準備撥報警電話……
從測試中我們可以看出，這臺人工智能得益于環境感知技術，不再按照指令的方式來計劃自己的動作，而是擁有了人類才有的“心理”變化。EQ的初級概念已經在“環境感知機器人”中孕育。
“我”的概念
假設你面對以下兩個問題，你如何解決?
1 你對屬于自己的人工智能機器人產生了感情(親情、愛情或者友情)，當“他”能源耗盡或者意外損壞后，你是否有復雜的心理變化?難受、壓抑或者受到傷害?
2 當屬于你的人工智能機器人產生自我意識的時候，本來十分樂意幫你寫作業的機器人變得不那么情愿，反而會跟你強調“我”這個概念，你是否會產生恐慌?
前面我們提到了“環境感知”，對于英特爾這家企業而言，我們的確應該致以最崇高的敬意，因為對于該項技術的任何投入都是大量且持續的，而英特爾在近十年內是不會有任何收益的。
但是，任何一項技術或者說任何一項科學發現，未經實踐以前將面對很多的質疑與不確定性。同樣，環境感知技術也不例外，因為它將引發關于機器人亙古不變的話題――“我”是誰?
我們做一個大膽的假設，環境感知技術如果開發出一臺具備強大學習能力、高度智慧并能思考的機器人。它會不會產生自我意識?如果產生了自我意識，機器人四大定律是否能夠成為“機器人憲法”呢?
未來的思考
30多年前，人體低溫冷藏技術誕生，瀕死者可以死后通過冷藏等待死人復活技術?，F在，人體芯片與機械義肢技術突飛猛進，我們是不是可以做出一種大膽假設――把人的思維拷貝進電腦?
日本超現實動漫巨作《攻殼機動隊》中就大膽表現了這一假設，人因為事故、厭倦或者衰老，在大腦內安裝電子腦或者將自己的大腦思維拷貝進電腦，人的身體乃至器官，可以用精密電子機械代替。于是，某些極端的人在形態上已經找不到絲毫“人”的蹤跡，更極端份子則游離于網絡之中。連“形”都沒有了。
《攻殼機動隊》英文名為《GhostIntheshell》，中心思想指的就是，當“人”只是一個包容“靈魂”的外殼時，這個“人”還是傳統意義上的人嗎?想到這里，我不由得倒抽一口冷氣。人類可以在制造的機器人核心代碼中根植“機器人憲法”。但如果人的思維數字化以后，他是否還會遵循“機器人憲法”?
無論機器人技術發展還是人類本身數字化的發展，都將面對一個核心問題――我，機器人?
影視作品中的機器人
最堅韌的機器人：T1000 《終結者2》
在《終結者2》這部科幻電影里，每當這個可以任意變化的液態機器人T1000出現的時候，我都不由得會吸一口氣，害怕自己Hold不住場面。
T1000的出現，顛覆了人類對于機器人的傳統想象。它沒有科技感十足的芯片、電路或者能源設備，而是一臺在固一液之間可以任意轉換的機器人，他還可以模擬任何他接觸過的東西。T1000作為一臺機器人，他的目標只有一個，就是干掉孩童時代的人類救星約翰?康納。雖然違反了“機器人憲法”，但只要指令下達，任何東西阻止不了他執行任務的腳步。
《科學Fans》：影史上當之無愧的機器人第一殺手。
最會耍寶的機器人：C－3PO與R2－D2 《星球大戰》
這兩個機器人貫穿了《星球大戰》六部曲。C-3PO是一個喋喋不休的語言翻譯機器人，掌握了銀河系內全部種族的禮儀和風俗。雖然身高超過1.83米，擁有全金屬外殼，卻非常懦弱和怕事兒。當它的“烏鴉嘴”說出口頭禪“我有不好的預感”的時候，總有糟糕的事情發生……
與C－3PO形影不離的R2-D2，是一個沒有任何語言能力，只會發出簡短聲波與燈光信號的修理機器人，工作是修復受損的飛船并協助駕駛。與C-3PO相反的是，R2-D2是個身高不到12米的“移動垃圾桶”，非常機智與勇敢，經常在關鍵時刻利用自己裝備的各種斧頭和扳手，拯救倒霉的C-3PO和它的主人……
《科學Fans》：雖然有明顯的自我意識，但這兩個活寶嚴格遵守了機器人四大法則。
最有“性格”的機器人：塔奇克馬 《攻殼機動隊》
《攻殼機動隊》中，“公安九課”特別行動組配備了一群長得像甲蟲的“思考戰車”，嚴格說是擁有機關炮與黑客作戰能力的戰斗機器人。它們擁有高度的智慧和恐怖的學習能力，最可愛的是，在學習的過程中還養成了不同的性格?；蛱烊淮?、或調皮、或喜歡惡作劇，有時候又非?！岸薄＿@就是一群發出“娃娃音”的塔奇克馬。
