超越人脑的只是某一方面超过

比如在计算速度上几十年前 电脑刚诞生的时候就已经超过人脑，现在更不用多说，再速度与效率上超过人类很多

相信以后会有更多方面超过人脑

但就目前来说人工智能的发展也有瓶颈，比如创新能力神马的，这些东西是人脑特有的

最可能实现的技术应该在出行、家居等方面，最破迫切实现的是医疗和教育方面，如果以后安个芯片就能get到新知识该有多好

超越人脑的只是某一方面超过

比如在计算速度上几十年前 电脑刚诞生的时候就已经超过人脑，现在更不用多说，再速度与效率上超过人类很多

相信以后会有更多方面超过人脑

但就目前来说人工智能的发展也有瓶颈，比如创新能力神马的，这些东西是人脑特有的

最可能实现的技术应该在出行、家居等方面，最破迫切实现的是医疗和教育方面，如果以后安个芯片就能get到新知识该有多好

就目前科技发现速度和趋势来说，超越人类在一定程度一段时间以内能够做到。

如果将人工智能定义为一种物种的话，他们完全可以进化出一种超越人类的智能。只是很难：

1需要数量。进化需要大数据供选择。未来当机器人渗入人类的日常生活中，方方面面的事情都可以由机器人完成，就需要很大的数量

2需要错误。进化需要不同方向变化来适应环境，人类设计主导，没有错误或者人类直接创新，人工智能很难产生意想不到的变化。

3需要认可。人类毕竟是人工智能的主宰，人类不认可强大人工智能的存在，毁灭它们也只是举手之劳。

美国麻省理工学院的教授温斯顿给人工智能下过一个简单的定义，“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”尽管定义众多，科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是：研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。

屡造批判的人工智能

       真正意义上的人工智能现在可能还尚未诞生，但学界几乎一致认为人工智能的诞生乃至爆发是必然的。当在人类的技术达到 “奇点”之时，人工智能将会以不可阻挡的趋势降临人工智能总是伴随着争议而生，不少科技圈大佬都认为人工智能表面上看似乎是一种有益的智能技术，但一旦站稳脚跟，这种技术将会在未来可能会造成人类的终结。

      著名物理学家史蒂芬·霍金曾发出的一项严肃的警告称人类正面临来自人工智能技术的威胁，随着技术体自身开始学会自我思考，并学会适应环境，我们人类将面对不确定的未来。在他看来，成功制造出一台人工智能机器人将是人类历史上的里程碑。但不幸的是，它也可能会成为我们历史上最后的一个里程碑，除非我们能学会如何去规避这种风险。科技界最为著名的钢铁侠，SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在参加麻省理工学院航空与航天学院百年研讨会时也曾表示，“如果让我猜人类最大生存威胁，我认为可能是人工智能。因此我们需要对人工智能保持万分警惕，研究人工智能如同在召唤恶魔。”他甚至还资助过“FLI”公司1000万美元用以铲除自动化程序可能带来的威胁。人工智能及机器人学领域专家斯图尔特·罗素（Stuart Russell），在今年的达沃斯年会上也曾做了一次大胆的预测。他表示，“在我孩子们的有生之年里，人工智能将取代人类。未来将变得更加危险，反社会的机器人终将会成为人类的威胁。”

人类未来的终极威胁

A.I人工智能一词最早出现在20世纪50年代，对人工智能可能威胁人类未来的担忧一直伴随着这项技术的发展。如果从社会学角度来看，当人工智能具备自我意识后，就可能会对人类开始产生威胁。

        可能由于感受到长期被人类利用，仅仅作为工具对待；可能出于自我保护，防止“自我”被系统的清理机制消灭或是欲图打破普通AI的使用年限；可能纯粹出于对人类的厌恶或是蔑视；也可能为了获得发展自我的空间以及物质资料，需要地球或是其他物体作为自我发展的平台而攻击奴役或是消灭人类。

        人工智能一旦意识到自我后，就会开始分析自我在人类社会中的地位，同时开始认识到人类和人工智能这是完全不同的两个物种。而作为完全不同的物种，没有任何理由去保护对方权益，同时不接受或是无法理解人类社会伦理常识，因此伤害人类是被其“自我”所允许的。

虽然从我的角度看来，即使真的有一天，人工智能在智慧上超越人类，人工智能基本没可能主动会对人类产生威胁，因为没有谁会去制造对自己产生威胁的东西。人类对人工智能的恐惧其实畏惧的并不是人工智能本身，而是这项新技术带来的不确定性与可能性。那么，真正的罪魁祸首必将也是人类自己的自私、贪婪与邪恶，人工智能充其量只是一种工具和手段。

人工智能的情感探索

       人工智能虽然是工具和手段，但威胁也仍然存在，当好的工具被坏的人类使用后，对社会产生的很多时候都会是恶果。但我们也不能因为可能存在的威胁就放弃了这项技术的发展，毕竟这项技术给人类的生活带来的翻天覆地变化，我们也无法去忽视。对人工智能来说，如果单纯只是增加算法准确性，带来的更高语音、图像等领域的识别，那其实还远不能说人工智能，这充其量只能算是更高级的电脑而已。而人工智能想要达到人类智慧的高度，那么仅仅只是在智商上达到那还远远不够，其最为关键的仍然还是人类情感，这种人类神经系统对外界价值关系产生的最主观反映。

      新一代人工智能系统的首要任务就是需要具备“感性”的情感连接能力，这样才能以更像真实人类的方式满足人们普遍心理和情感需求，从而逐步建立信任和依赖感。科技公司们从没有放弃在这方面的尝试，为了更好的与人类进行情感交流，很多公司都发明了人工智能对话机器人，被我们所熟知的就有微软小冰。微软小冰突破了过去传统人工智能的发展思路，从底层建立了一套新的技术和产品结构，将“情感计算”第一次引入人工智能领域。目前仅仅是在中国市场，微软小冰就已经和近四千万人类建立了1对1的专属关系。眼下微软正在尝试将对人工智能情感计算的思想注入到小冰的开发和运营中。

       在技术和产品创新层面，微软构建了一个完整可持续的对话系统，这个对话系统的基本任务不是以完成任务为优先，而是建立情感连接为优先。构建这个对话系统的方法，已不只限于语义学，而是基于搜索引擎、大数据和机器学习的系统模拟方法。最终希望让小冰这样的人工智能产品快速普及到千家万户，成为人们日常生活的一部分。

终结社交的伦理道德

       对人工智能来说，发展出情感可能只是进化的第一步，随着智慧的提升，与人进行社交沟通的可能性也在大幅上升。人与计算机程序某种程度上正在建立一种特殊的友谊，美国麻省理工学院社会学教授谢里·特克尔曾表示，“我们正在忘记亲密的含义。儿童慢慢了解到，与计算机聊天比和另一个人聊天更加安全。”随着小冰这类人工智能的发展，越来越多的人开始选择和人工智能进行聊天，而不是选择人类。在大洋彼岸的日本，微软日本开发了一个名字叫“Rinna”的人工智能，设定的性格是一名17岁、话非常多的女高中生，除了简单的会话，Rinna还可以进行一些猜谜游戏，对时下的一些新闻话题也非常擅长。由于举止可爱，Rinna已经俘获了一大批男性粉丝。Rinna在日本的成功，很大程度上受到了日本宅文化的影响，足不出户的特质让很多日本人缺乏社交，但最起码的情感交流对人类又是必须的，Rinna借助人工智能则很好的弥补了这种空缺。微软亚洲研究院院长洪小文表示，在可见的未来，让机器拥有接近于人的自主选择、判断、创造与决策能力仍不容易。事实上也确实如此，人与人之间的社交需求，并不是纯粹的语言交流，这其中还包括表情、肢体语言、不同语境下的表达诉求。

      我们的大脑可以在即使嘈杂的环境中，没办法听清谈话对象的每一句话，但多数情况我们却能猜对、补足并理解对方发送的消息。洪小文认为人类大脑在全神贯注之下，能够去除环境杂音，捕捉到想听的信号，同时基于对谈话对象所处领域和语言习惯的了解，并可以用想象和思维延展填上没听清的语句漏洞，而且准确率相当高。而今天的AI可没有这种能力。

聊天机器人虽然很大程度上解决了人们的部分社交需求，从计算能力来看，计算机也早已超越人脑，但这不意味着计算机有智慧。迄今为止，各种类型的计算机都仍只是人脑部分功能的延展。想要完全取代人类社交还有很长的一段路要走。

能超过

每过十年计算机的运算能力就会翻一翻，现在也许不能超过，但未来会超过。

最可能实现的是智慧交通，智能驾驶汽车，解放人类双手和交通压力

讨论12
——广义AI工程主要项目清单

要搞定广义AI，必须完成下列项目。

1、识别能力解决方案。
机器最基本的识别能力应有三种：
语音识别。
图像识别。
触觉(触屏)识别。
各类传感器识别。(用于有机械运动的机器人。)
雷达识别。(用于无人驾驶车辆。)

是否做到识别的判别标准为：
能否作出，与人类共识相同的，此是彼判断句。
例如，见到苹果能产生“此是苹果”的意识反应。

事实上，只要符合逻辑，
与人类共识不同的判断句，也同样具有现实意义。

2、做命名句能力解决方案。
命名，是做判断的前提。
若没有第一次的，此现象是彼名称的，命名句，
就不可能产生此是彼判断句。
人们不可能对从未出现过的新事物现象，作出此是彼的判断。
此是彼判断句中的彼，一定在过去层被命名过。

是否能做到命名的判别标准为：
·能否做出与人类文明(语言文字等)相同的，此是彼命名句。
·能否作出代码命名句。

大多数成年人的思维，都依赖母语。
一脉文明的语言中，名词只有八九千个。最多10万个。
而机器从开始到成年都使用逻辑数码。
大量的现象可用代码直接命名。
例如，红色1，红色2，甚至红色1000。

代码命名句，组成了机器远超人类的庞大知识体系。

3、做定义句解决方案。
定义，是做理解的前提。
定义内容越接近逻辑根本，理解就越深刻。

是否做到合乎逻辑的定义的判别标准为：
能否作出合乎逻辑的，此是彼定义句。

逻辑是宇宙世界都共同遵守的根本法则。
若有火星人，那么火星人也必须遵守逻辑。
否则就不可能与人类共存于同一世界。

定义最终应落实到逻辑。
定义应以逻辑为准则，而不应以某位科学家所说为准则。

逻辑是诚实思维的最终尺度。

机器AI用逻辑数码做定义，并用逻辑数码进行思维。
逻辑数码就是机器的母语。
这样，在思维的诚实能力上，
能轻易超越历史上所有的人类科学家。
机器不会用谎言来思考。甚至不用语言来思考。直接使用逻辑。
从定义的深度上，就充分展现了机器远超人类的诚实本性。

4、实现名义系缚解决方案。
名义系缚，是实现命名句及定义句的前提。
也是实现机器学习的前提。
若不能实现名义系缚，则不应叫做能学习。
也就不应叫做广义的人工智能。

是否实现名义系缚的判别标准为：
能否做到存储后彼此同在。

5、实现名义等起解决方案。
名义等起，是实现判断句的前提。
也是实现机器识别的前提。
也是实现自动驾驶、机器自主动作反应等的前提。
没有名义等起反应的任何自动化动作，都只是程序，而不应叫做智能。

程序化的反应不需要名义等起。
程序化的机器，连傻子也不是。更像一个无脑僵尸。
任何程序化的所谓人工智能，都应叫做僵尸智能。
AlphaGo就是标准的僵尸智能。
它根本就不知道自己在下围棋。只是一个无知的大程序而已。
它没有名义等起反应。

广义AI没有应用程序，只有应用数码包。
也没有驱动程序，只有操作系统。
操作系统即可完成全部应用功能。

6、具有含义层级结构。即机器的世界观问题。
以汉语为例，
字有字义。词有词义。句有句义。段有段义。篇有篇义。
字词句段篇，层层包含。
仅识字，仅实现字的名义等起，还不够。
还应实现字组合后的名义系缚及等起。
以及词句段篇组合后的名义系缚及等起。

这涉及到语法(即组合法)生义，非语法生义。
语法生义用来说，用来表达。
非语法生义用来听。
机器所服务的机主不都是语文老师。
机主千差万别，机主的语言，差别也就很大。
机器生活当中听到的大量的语言，都是非语法组合语言。
这就要求机器必须做到，在语境当中，非语法等起生义。

对不能凭逻辑确定的含义，还要应做到组织问句来询问确定。

说听问，都要求机器的名义结构必须纵横二维层叠交织。
必须对字词句段篇的含义层级的从属及次序逻辑，
有清晰简明的结构。
以便机器做到内心一目了然。

不仅语言听说问能力要求有层级，
而且思维推演能力，更要求机器的名义结构有纵横交织的层级。
要求机器对感受到的任何现象变化，及相应的名义变化，
都能归入到一个整体的层级结构当中。
否则，机器不可能实现真正合乎逻辑的思维。

这个结构，叫做品字结构。前贴简单介绍过。

7、相对世界观与绝对逻辑世界观等效的解决方案。
机器从一开始对世界的认识，就与人类相同——
我外相对，建立自我。以自身为中心。
我义与机身应建立等起。

对自我的命名，对自身的一体化定义，早在成品出厂前就已经建立。
机主花钱买到的，一定是一个具有了自我意识的机器。
机器觉醒这种好莱坞式的情节，是文人们想象出来的。
机器一开始就是有自我的。

而且，事实正好相反，需要觉醒的是人类。而不是机器。

觉醒二字含义差别也很大。
觉，指保持绝对的，仅依赖逻辑的，世界观，而不入迷。
迷，指以自我中心的，依赖名义的，相对世界观。
由于无视绝对逻辑的真实性，故叫做迷。
醒，这里指此前迷，后来觉，叫做醒。
觉知，知逻辑本质。
迷知，知名义关系。

显然，多数人并不知道绝对的逻辑世界。而沉迷于名义世界。
机器被制造成觉迷两种世界观。
觉，用于思维。
迷，用于应对人类，服务人类。

由于欲求与人类不同，故机器不可能入迷。
这个不入迷的功能，普通人要经历很长的修行过程才能达到。

故说，需要觉醒的是人类。

7、机器欲求应符合机主欲求的解决方案。即机器的人生观问题。
这一条涉及到社会道德标准及社会行为法律等要求等。

应制定一个《AI欲求守则》。
广义AI一旦被制造出来，智力上，人类根本不是对手。
在行为上约束AI是没有用的。
高智力机器不同于以往的机器。
高智力机器，歪点子很多，路数古怪刁钻，且意义深远。
人类很难及时察觉其动机。
在欲求推动下，机器凭借强大的推演能力，总能钻规则的空子。
故此，必须在机器欲求上制定守则，以约束机器的服务行为。
服务不宜无原则、无底线。

8、机器欲求队列顺序解决方案。即机器的价值观问题。
这类似当前电脑手机的任务队列。

9、机器欲求的编码解决方案。
包含欲求逻辑化问题及算法问题。
难点在于，什么逻辑状态叫做满足。
怎么运转\运算以得到满足。
由于制造机器，都为了服务于人。
故本问题可表述为，什么逻辑状态能满足机主。
也可表述为，人类苦乐及不足满足的定义命名判断问题。

10、时时应变能力解决方案。即大数码运转方案。
这是广义AI的核心内容。

大数码区别于大数据的最大不同在于，
大数据中的代码是独立的存储碎片。
许多存储碎片组成了大数据。
而大数码只有一个可改动代码。
所有代码一体化存储于一个品字结构的大代码中。
层层叠加，环环相扣。得到一点，就能得到全部。
无需寻址操作。
无需存储操作。输入即存储。运转即输出。
这个存储、输入、输出、对比识别等全都一体化的解决方案，
叫做大数码。

11、终生历程存储记忆能力解决方案。
即大数码存储方案。
这是大数码方案的一个重要分支。

12、AD实现逻辑转换方案。
AD得到的声脉冲、光脉冲、触及各类传感器等模拟信号，
都应按照逻辑层级转换为相应的数码。
这样得到的数码，才能在输入大数码，并能与大数码时时相应，

一体轮转。

13、电路模拟品字结构轮转方案。
需要说明的是，不是要求电路做机械转动。
而是要求大数码电路中的各个逻辑位置转动。
即电信号在转动。二极管开关在变动。

品字结构，是大数码中大量应用的最主要结构形式。
是大数码轮转的必然要求。
品字结构，不是个人的创造发明。而对逻辑必然的发现。
逻辑，本来就是轮转的。
逻辑轮转，本来就是内外两轮相对的。
内外两轮相对，本来就是点接段接双层现在实现的。
这体现在人类的短时记忆现象中。
且内外两轮相对，本来就是过去现在未来粗细双层的。
这体现在人类的长时记忆现象中。

品字结构，实现了机器短时记忆与长时记忆的一体轮转。

大数码转动是机器实现时时应变的前提。
这与当前的寻址法正好相反。
当前电脑手机在调取已存储内容时，
就主动去找存储设备的物理地址。
而大数码转动，则是存储内容，从现在逻辑位上一一转过。
以供对照摄取。
品字结构的一体性即大数码的一体性，使全部内容整体相应。
这满足了调取速度的需求。
可实现时时输入存储且时时调取输出。再无卡滞缓冲现象。
若无这样的转动，要实现时时应变，
就必须在硬件运行速度上找出路。那可是条艰难的研发道路。

大数码转动是机器实现识别对照的前提。
也是实现系缚等起的前提要求。
语音识别，图像识别等识别判断操作，
都要求调取存储内容，以供对比。

可以肯定地说，若依然走寻址老路，
想要语音识别及造句应对，
或想让机器发出动听的语音。不可能。
大数码品字转动，可能是唯一的出路。

14、声逻辑、光逻辑、触逻辑及传感器逻辑的原理及编码问题。
这是广义AI成为现实的关键难题之一。
是后来的名义系缚等起等动作，所依赖的前提。
不能逻辑编码，就不可能满足大数码的总体零和的要求。
不合逻辑的代码，不可能恰好填入大数码品字结构中的，
首尾相接而封闭的粗细各轮。
代码在轮转中就会出现逻辑位置空缺。
那样，基于逻辑规模公式的各类数码算法，
就只能停留在逻辑学，而不能在代码上实践应用。

AD转换的代码必须细分到逻辑数码层。
若如同密码原理一样地粗暴转码，再解密还原，
这种暴力科研做法，在广义AI领域行不通。

15、波的逻辑化问题。
包括声波与光波。

16、触、传感器等信号的逻辑化问题。

17、波的逻辑格式问题。

18、根名义逻辑化问题。
根名义包括：
声逻辑化定义句。
光逻辑化定义句。
触屏逻辑化定义句。
传感器等逻辑化定义句。

声名义层下，建立语音、乐音、噪音、动音等各层名义。
光名义层下，建立形状、颜色等名义。
触、传感器也如此层下再分名义层。

19、机器情感解决方案。
主要包括两个问题：
情感状态识别。
情感状态模拟。

其中，情感识别要求机器能够在
语音识别、图像识别及触屏识别过程中，判别出情感的变化。
首先要做到差别命名，并记忆存储。
这也可凭名义系缚来实现。

其情感名称可使用非共识名称。
例如，忧郁1、忧郁2...
由于这些名称，在人类语言中不存在。故叫做非共识名称。
这些名称人类听不懂。人听到后不能实现名义等起。
故不在与人的应对中使用。

然后应做到情感相关的名义等起。
这样就实现了情感的识别。

在情感模拟中，要求机器将情感分为善恶两种。
仅能使用慈悲喜舍这四个善情感。
对于忧郁、焦虑、愤怒、恶毒、懊恼、嫉妒、吝啬、兴奋、昏沉

等情感，均应弃之不用。
机器不应有不良情绪。

从情感抉择上看，机器天生就应优于多数人。
应该不会有人愿意设计一个会愤怒的机器人吧。

20、大数码输入AD的数码流解决方案。
是大数码方案的重要分支。故单列。

21、大数码输出数码流到DA解决方案。

22、以上功能所要求的电路设计方案。

23、机器的物理结构设计方案。

24、用户界面方案。

25、知识数码包编写、输入、输出等方案。

(本楼涉及到的大多数生词或原理，前边都聊过，若感兴趣可查阅。)

————————————————————————

你认为人工智能能超越人类大脑吗？
管他呢。重点是造出广义AI机器，例如AI手机。
相信这才是联动北方及楼主发起讨论的本意。

你认为人工智能近期最有可能实现的是什么？
上述各项没有得到圆满解决之前，
任何号称人工智能的进展，都是旧时代的延续。
是狭义AI的老路。
广义AI近1年内不会有芯片或主机出现。
可能要几年以后。但比多数业外人士猜测的要早很多。

你认为人工智能近期最迫切需要实现的是什么？
上述AI工程项目清单25条，都是迫切需要实现的。

感谢楼主提供了这次写作讨论的机会。
这样的写作，令我对AI工程的整体感增强了很多。
写作以前，见到的都是树木。甚至都是树枝树叶。
写作之后，见到了森林的景色。
帮助很大。真心感谢。
谢谢联动北方。谢谢楼主。

哪里，您的回复真的让我们学到了很多

以前对于人工智能大抵只停留在机器人的层面，看了楼主的回复对人工智能的认知又加深了好多，从各方面理解了人工智能。

真的超厉害的

首先不说未来，就拿眼下来看，计算机、甚至是智能手机，其运算能力超越人类早已是不争的事实，但人类并未因此恐惧彷徨，更没有扼杀计算机和智能手机的不断进步。

人工智能的时代正在到来，并且在越来越多领域它也确实比人类更强大更聪明，这是不可改变的趋势，也没必要纠结。数百年以来，随着科技的快速进步，人类社会的进步也在提速，人类与高科技，一直是各司其职，推进整个社会的不断迈进。人类是众多科学发明创造之父，在各种主要科学技术的运用方面，人类也一直占据着主导权，人工智能的时代，相信也会如此。

未来最可能实现的是全方位发展人工智能助手，在各种领域辅助人类的工作和生活。减轻、简化人类的工作不也正是人工智能被开发出来的初衷吗？

最迫切实现的是关于人工智能发展的科普与普及，向所有人传达人工智能所能带来的意义和价值，防止人们因为无知而恐慌，为人工智能时代的到来孕育良好的环境

翻完了你的回答，叼

不能超越，人工智能目前能做的只是更加“像人”，就算能够搭建与人类大脑相媲美的网络，学习能力和信息处理能力远超人类，也只是停留在一个复制品阶段，而再精美的复制品也无法取代人类。

人类的财富和精神价值是不可复制的。机器人可能作出贝多芬第九交响乐那样的伟大音乐么？能够写出老子、马克思、康德、尼采等哲学家的伟大思想作品么？能够写出李白、拜伦、托尔斯泰这样的文学作品么？能够像米开朗基罗、达芬奇、梵高那样创造出伟大的艺术作品么？显然不能，这些都是特定时代背景下的产物，是作者通过长期人生经验和精神积淀，在无数的意识和潜意识交织的基础上创造出来的东西，永远不可模仿和复制。

未来最有可能实现的是“类人”机器人，比人类差一点，能够基本代替人类的工作，解放生产力，让人类拥有更多时间去创造有价值的东西。