有充足的证据显示，人工智能是永远不会成功的。

[FunctionOne]

http://www.yinwang.org/blog-cn/2017/04/23/ai

[allinwonder]

人工智能就是个伪概念，现在的所谓人工智能根本不是真的人工智能，充其量是高级自动化。我的计算器算 10 位数乘法比我快 100 倍，我的计算器就比我智能了？

现在所谓的 machine learning 用来预测也是很搞笑的，我们搞经济学的 70 年代就知道了一个叫 Lucas Critique 的东西了( https://en.m.wikipedia.org/wiki/Lucas_critique)，不知道搞计算机的要花几年才能重新发现这个东西。

计算机界在风投的推波助澜下每 10 年就要炒一次人工智能，每次泡沫吹大然后爆掉，过来人已经见怪不怪了。

[chiv3]

不如说图灵机的架构下不太可能出现强人工智能。然而这牵扯到“智能”和“人工智能”的定义，目前仍然是个哲学问题。我们人类自己还没有搞清楚智能是个什么东西，怎么发明人工智能？

[chiv3]

@allinwonder 卢卡斯批判是基于经济学和社会学的东西，说到底也只不过是他的个人观点，一个无法证明的命题罢了。经济学和建筑在数学基础上的计算机科学完全无法类比，要否定计算机科学家的工作你至少需要拿几个定理出来。量变会引起质变，网络时代的机器学习和大数据能爆发出来的潜力确实无法估计，但要靠这个实现人工智能，我持悲观态度。

[allinwonder]

@chiv3 如果没有 econ phd 训练的话，看起来大概和进化论差不多不能证明。

用机器学习搞图像识别我一点问题也没有，但是要用来做一切和人的行为有关的东西必定死路一条。

[Actrace]

人的意识是环境和时间的抽象模型。
因此人工智能的问题只是一个数学上的问题，理论上只要搞懂是什么驱动你自己，就可以复现出来。
这种问题可能靠心理学家来解决会比较好。明白了原理，那么就差用计算机的编程语言和功能来复现了。


然而目前人类的思维决定了自己永远无法理解自己，甚至连理解别人都很难。

[kikyous]

感觉这个文章写的不错，认同

[Heinz]

微软那套自动生成程序算法不就叫 DeepCoder 吗，咋又叫 Robust Fill 了

[bk201]

文章作者是怕丢饭碗？机器不就是让人从低端劳动中解放出来而服务吗？当能实现创造性的工作时，机器可以称作生命体了吧。

[Marfal]

王垠实属外行，路人转黑，怎么什么都想插一脚呢。

[tracyone]

这是可以理解的，这和宇宙之外有什么是同一个问题。有些人相信是上帝，有些人不信，人类创造一个与正常人差不多智商和情商的机器的和知道宇宙之外有什么一样困难。

[hadesishell]

造物主限定 不可能实现

[chairuosen]

要反驳就一条一条反驳，反对楼上扣帽子的

[alexsunxl]

过去做不到，不代表以后做不到
他自己做不到，不代表别人做不到
无人驾驶车都快走向应用场景了，还抱着自己残缺的思想

[ccc008]

说句题外话，淫王每发一篇文章都会有人转载过来

[Pimino]

@alexsunxl 你可能还不知道，业界普遍认为无人参与的无人驾驶，纯属扯淡。 L5 就目前来看还没有公司摸到边

[kyuuseiryuu]

真正的人工智能应该只有生宝宝一条路了吧？

[alexsunxl]

@Pimino
就你啥都知道，我啥都不懂，行了吧。
风物长宜放眼量，也懒得和你谈论这个了

[Pimino]

@bk201 搭车问个和你这个相关的问题，技术真的可以解放人类吗？如果很多人的工作被替代，你说他获得了自由，但是一个不工作的人如何获得资源？现在所说的，的确是人类的工作总量减少了，但是工作的分配却出现了极大的不均衡，有能力的人可以替代更多人工作，那么看上去必将导致资源的分配不均，那么没有工作的人，靠社会再分配，也就只是能获得低保，维持生存而已。又何谈自由。

[hundan]

相反，我对人工智能持乐观态度。
首先，我不认为文章巴拉巴拉的一堆话里提供了所谓的"充足的证据"。
就文章而言，说 ocr 无非是识别出字，依靠统计学的拟合函数什么的，我想说，人类对文字的识别也不过是从页面中筛选出高对比度的部分与脑海中已存有的文字进行比对。
至于语义识别，在小孩从出生开始，本就没有语义这回事，对语义的理解往往是建立在行为和对象之上的，老师可能会一边说"拍手"一边让小孩拍着手，换个场景之后重复上述教学，由此小孩筛选出其中相同部分，久而久之理解"拍手"一词，而以上操作程序同样可以做到。
至于一楼口中所谓的"智能"，无言以对，智能的概念应该是对输入信息的优化识别、优化选择及处理，尽管最终结果都是解放人类的双手，我只能说这计算能力只不过是"智能"的最小组成单元。
我认为很多人张口就是"机器不可能像人类一样思考"的原因其实是这些人根本不知道人类是如何思考的。

[Pimino]

@alexsunxl 我不知道自己说的哪句话冒犯到你了，你连一句话都没和我讨论过，又何来懒得讨论一说。你的评论我的确没看到什么新的东西。

[hundan]

@Pimino 我认为你所说的只是一个过渡阶段，而且不会那么严重，机器生产替代了手工生产，那后来那些做手工的人都活不下去只能靠低保过日子了吗，显然没有，革新的时间是很长的，需要逐步渗透，时间往往长到可以让这些"无能力者"过完工作阶段去养老。而同时也有更多新青年接受高等教育去掌握新科技，也就是说无能力工作的人也会逐步减少。
而最后社会所期待的是，一切由机器运行，人类可以彻底解放，为实现一个成熟的社会主义社会做好铺垫。

[Cbdy]

他其实一直在讲图灵机，真正能实现人工智能的是复杂网络！

[WayToPlay]

好像和马云采访的时的观点一样, 表示赞同.
人工智能,仍然是围绕着人. 可能当有一天机器以自己为中心,才能有真正的所谓智能. 智能应该建立在生存意识之上.

[qui9090]

人工的智能

[Yinz]

以前看到王垠的文章，因为他所讨论的内容，或是和我关系不大，或是没有那么多的经验和知识来支持自己。这次的文章相比之前的那些与我贴近许多了。

可以看到，在『我的人工智能梦』这一部分，王垠对于人工智能的理解还停留在 A*算法这种古老的人工智能概念。现在近几年之所以使用『深度学习』这个名字，其中一个原因就是为了与『机器学习』算法有一定的区分，而『机器学习』又是为了与 A*算法这类最古老的『人工智能』算法区分开。

现在的机器学习算法和深度学习算法，一定程度上都存在对人的思考逻辑的模拟：如 SVM 的优化目标是最大化分类间隔，是一种人解决问题的思路的模拟；多层感知机也是神经网络是对人类神经元结构的一种模拟；知识图谱也一定程度模拟了人类对知识的学习与记忆。或许等研究的发展，在对人的模拟高于一定程度之后，人工智能就突破式的出现了比肩人类的创造力，这谁也没办法确定。

对于人类模拟的成果，比如说深度学习现在已经能做一些简单的逻辑问答了。
Bilbo travelled to the cave. Gollum dropped the ring there. Bilbo took the ring.
Bilbo went back to the Shire. Bilbo left the ring there. Frodo got the ring.
Frodo journeyed to Mount-Doom. Frodo dropped the ring there. Sauron died.
Frodo went back to the Shire. Bilbo travelled to the Grey-havens. The End.
Where is the ring? A: Mount-Doom
Where is Bilbo now? A: Grey-havens
Where is Frodo now? A: Shire

很难想象等到有算法实现更高等级的模拟时，能产生怎么样的质变。

[Khlieb]

泥萌啊，不要老想着弄个大新闻

[tinyhill]

人工智能，主要靠人工

[Rice]

吓我一跳，还以为是哪个科学家证明人工智能不能实现的原理，原来是个悲观者的呓语。

[qdwang]

@hundan 你来具体说说 人类是怎么思考的？你之前的发言跳过了怎么思考的关键过程

[FEDT]

我倒挺赞同他。。

[em70]

机器没有欲望,没有原罪,就永远不可能像人一样思考

[Quaintjade]

做人工智能为什么要了解人脑的原理？机器为什么要从原理上和人一样地思考？只要结果上越来越相似就可以了。
就好比要算几何图形的面积，你固然可以用精美绝伦的几何方法求解，但人家也能用解析方法粗暴求解，甚至若允许少量误差的话暴力求数值解，要多少精度给你多少精度。

人类许多事情也就是在拟合罢了，从最基础的五官感知、走路认字，到“喜欢就买、不行就分、多喝点水、重启试试”都是如此。

机器还欠缺的是随机变异和物竞天择，以后如何谁又知道呢。

[imn1]

这篇文章有一些概念错误
首先是曲解了人工智能，或者说全文所述的人工智能概念只是泛概念，也就是内行对外行解释时，避免专业术语难以理解，而采用的一种简化概念；
其次是对“解放（节省）劳动力”用了恶意的诠释，解放劳动力并非去除人类劳动，而是劳动力实施对象转移；
再者，就是相对概念，所谓改革（此处指人工智能发展）成功，是随时代变迁的，它只是表述一个相对某个环境达到某种预期状态的表现，文中却说成了一个绝对概念

一个完整的逻辑是需要从定义到判断到推理，此文从定义就开始错误了

所以说，形式逻辑学应该进入基础教育大纲，我是这么认为的，现在很多人的文章读都读不通（不是说语法）

[qdwang]

@Quaintjade 很简单 因为即使现在 ai 在很多地方战胜了人类，大家还是认为人类比任何计算机都在广义上要聪明的多。

不了解人脑思考原理，人造 ai 是永远不可能在综合能力上超越人脑的。

[lalala2016]

记得有部科幻电影里说过这么一句话:“可怕的不是机器变成人，而是人变成机器。”就我个人而言觉得这句话特别有道理，就技术来讲，把人变成机器要比机器变成人容易得多，将人脑放在机械骨骼里面不是不可能。

[levn]

机器有了创造力，人的僵化就开始了。

[binux]

王垠自己立了一个「人工智能是什么」的稻草人，然后把它打倒了，于是就宣布了自己的胜利。

[bianhua]

@qdwang

> 不了解人脑思考原理，人造 ai 是永远不可能在综合能力上超越人脑的。

不是所有创造都需要从仿生开始。或许想要超越人类，根本不需要仿照大脑的生物结构建造一个电子“神经网络”。

[tlday]

别的我不懂，但是编程最难的部分从来都不是写代码，而是搞明白找你写代码的人究竟想要什么。这一点人跟人之间都不一定能做好，别说人跟机器了。

[TangMonk]

开掉那些满口“ Agile ”，“ Scrum ”，“ TDD ”，“软件工程”，光说不做的扯淡管理者，他们才是真正浪费公司资源，降低开发效率和软件质量的祸根。

这句话我喜欢

[hippies]

没感觉他提到了什么证据

[Quaintjade]

@qdwang
请先解释下何为“广义上聪明得多”？何为“综合能力”又如何评判？
机器早在五感上超越了人类，现在开始在行动能力、识别能力、判断能力上赶超人类，今后也许在创造方面也超过人类，人类拿什么标榜自己的“综合能力？创造玄学的能力还是煲心灵鸡汤的能力？？

[smallHao]

@allinwonder 槽点太多 都不知道从哪里开始

‘人工智能就是个伪概念，现在的所谓人工智能根本不是真的人工智能，充其量是高级自动化。’
请定义你的‘真的人工智能’跟‘高级自动化’

‘我的计算器算 10 位数乘法比我快 100 倍，我的计算器就比我智能了？ ’
计算器是人类为了解决计算问题发明的 设计目标就是提高运算效率 当然应该比人快 但没有人会因此说计算器比人智能

‘现在所谓的 machine learning 用来预测也是很搞笑的’
请问可以举例哪里搞笑 请问经济学里面难道不用统计推理吗 如果你有更好更科学的预测方式请不吝赐教

‘我们搞经济学的 70 年代就知道了一个叫 Lucas Critique 的东西了’
请问知道之后你们有什么实质性的建议吗

‘计算机界在风投的推波助澜下每 10 年就要炒一次人工智能，每次泡沫吹大然后爆掉，过来人已经见怪不怪了’
请举证

‘如果没有 econ phd 训练的话，看起来大概和进化论差不多不能证明’
能不能不打嘴炮 如果你可以证或者有人证过请注明 别侮辱 phd

‘用机器学习搞图像识别我一点问题也没有，但是要用来做一切和人的行为有关的东西必定死路一条’
这句不前后矛盾吗 图像识别不是和人的行为有关的东西？


不知道你为什么要强调 econ 在我看来所有 postgrad 学习都是针对思维方式的训练

[smallHao]

@qdwang 的确 仿生算法丰富了机器的能力 但仿生算法只是其中一种 你认为 alpha go 能下赢人类是因为它对人类大脑的熟悉？

[Quaintjade]

这类文章并不新鲜，都是受制于自己当前的理解力极限，立个稻草人打倒了事。

记得蛮久以前砖家们论证机器无法超越人类的常见依据是：机器永远只能做人类告诉他们的事情，机器所做的只是人类预先设定好的程序，那么编写程序的人一定比机器知道得更多。

然而机器学习早就把这种论调打脸了。写程序的人对机器只是输入了学习的方法，机器通过外部资料的积累能逐渐自己优化。编程的人几乎无法预知经过 N 轮之后会优化到什么程度，只能测试结果（例如让两个使用不同方法学习的下棋 AI 互相比赛看输赢概率）。
要是给机器初始程序和外部资料也叫人类完全控制机器，那么人类藏在基因里的本能、学习教育不也是类似的吗？

[roist]

“充足的证据” “永远”

笑了

不过国内吹捧到全球领先的 AI ，确实没看到几个靠谱的实际应用，反而是国外被某些人酸落后中国 N 多年的，倒是有不少几乎每天都在用。

[mingyun]

人工 + 智能

[blanu]

@hundan 有人会拿中文盒子悖论来质疑什么才是理解、具有思考能力，但是我认为盒子中的那本中文指南+翻译官这个整体，已经是理解中文的客观存在了；就像你不能说只有你的小脑在指挥你运动一样。

说到底，程序员更偏向还原论，所以更易否定「涌现」这个概念。

[sammo]

人机智能，不会用来代替人，只能用来代替现有的机器。就像汽车代替了马车，但不会代替马车夫。

是 戴维·西尔弗、艾佳·黄 战胜了 李世石。

现在很多广告在说人机智能会代替人 （超越人类的智能），这种愚蠢的广告谁在买账？ 居然是某些程序员

[heganj]

就看怎么定义成功了，如果是跟人一样聪明那肯定是有很长一段路要走的，但是那些低级一点的机器学习系统能发挥的作用已经算是很成功了，详见 https://twitter.com/ThingsWork/status/851862813660393473 https://twitter.com/engadget/status/836410778987057152

[allinwonder]

@smallHao Lucas Critique 出现之后整个宏观经济学开始了使用 DSGE 。

有人证过？如果是理论证明的话， Lucas 1976 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167223176800036)，实证“证明”有太多太多的文章；整个现代宏观经济学领域就是最大的实证。

更科学的预测方法？基于理论的假设+假设检验，以及 fully identified 因果关系推断，而不是黑盒子拟合模型。

所谓和人的行为(Individual behavior)有关指的是涉及 incentive 的，图像识别有什么 incentive?计算 1+1 还算人的行为呢。

研究生经济学的训练确实就是比理工科更强调全面和具批判性的思维，这个没必要否认。

[paulagent]

https://www.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html?utm_source=wanqu.co&utm_campaign=Wanqu+Daily&utm_medium=email&_r=1 配上这个纽约时报长文， AI 的觉醒。看看大报纸是怎么写这个话题的

[Khlieb]

人工智能关键靠有能耐的人

[sammo]

关于人工智能，大部分宣传人员所谓的人工智能是是什么？ 计算机能拟人的最高形态。

就像是电影《 2001 太空漫游》里的 HAL9000 电脑，或电影《月球》里的 GERTY 电脑，或 电影《机器管家》里的机器人安德鲁，电影《我，机器人》里的机器人 Sonny 。

只要你看过电影《机器管家》里的机器人安德鲁或《我，机器人》里的机器人 Sonny ，你就知道 这种高级机器人的影子都没有，在 100 年把它们生产出来都是个问题。

诸位嘲笑 yinwang 的人，难道不承认 “宣传人员所谓的人工智能就是这么宣传的” 这一点？

那么，如果你不再装傻，「人工智能是什么」的稻草人是谁建立的？

是否跟人说过 “机器人三定律”：
1 、机器人不能伤害人类，也不能在人类受到伤害的时候置之不理； 2 、机器人必须遵守人类发出的命令，只有当该命令可能会违背第一条定律的时候除外； 3 、机器人必须保护自己，前提是保护过程中不会违背第一和第二定律

云云此类的话，那么建立「人工智能是什么」的稻草人，你也有份儿啊

=

「人工智能是什么」 众说纷纭 是谁的责任？
真正科学界的人工智能，为什么会被 “宣传人员所谓的人工智能” 所掩盖而从不回击 —— 任凭媒体误导大众，难道不值得反思么？科学界的动机难道不值得怀疑么？你的动机难道不值得怀疑么？

虚伪。

[seeker]

人类总以为自己是神圣的，是不可以被模拟或者被“造”出来的

[Pimino]

@hundan 你说的“无能力可以工作的人会越来越少”，这一点我并不太认同。因为随着科技的发展，技术的门槛越来越高，而由于人本身的惰性，在物质极大丰富的条件下，只有很少的一部分人会去钻研这样高深和枯燥的技术问题（有可能可以通过教育来改变这样的问题），所以还是回到了那个问题，由于这样极少数的精英存在，以及技术的发展，会让他们控制资源的能力越来越强，如果没有成熟的社会制度，必然会导致严重的社会问题。我并不是反对技术，我觉得技术一定是好的，但是得把他放在一个人类可控的范围内。

[Pimino]

@hundan 我所理解的人类思考的两种方式：一个是基于逻辑推理，一个是基于生活认知。后者就和大数据类似吧，通过输入数据进行训练。这里讨论的一个问题应该是人工智能可以达到一个什么样的程度，比如，他可以创造新的概念吗？机器有没有可能发展到围绕自己进行思考，然后去探索宇宙，甚至淘汰人类。还是像王垠说的，这样的事情并不会发生，最多只是变成人类更加趁手的工具工具而已

[wwlswdxbb]

现在大厂的人工智能都是闹着玩的，但是永远不会成功，就有点哗众取宠了

[hundan]

@qdwang 不我并没有跳过，我举了一个语言学习的例子来说明。再举一个例子，当老师问我一加一等于几的时候，我是怎么想的，我先把输入进行分析，根据平时语句使用的频率，和关键词的频率，我决定先处理"加"这个字，这个字有几个模板，根据其模板使用到的频率，我先考虑其数学含义，于是先判断字前后是否是数字，结果为真，于是我会判断这个语句的组合符合我脑子里关于加法运算的相关信息，于是我会考虑使用加法运算后输出，我可以输出一加一等于二，这个答案普遍出现在正式环境。
而在运算之前我又在脑子里尝试放弃了对"加"这个字的处理，全部当成文字来处理，全字匹配搜寻到"一加一等于田"这种信息，而这个答案普遍出现在课后聊天的情况。
根据当前的环境，我决定使用前者，输出一加一等于二这个答案。
这只是一个小例子，可能说的不够详细。
至于对未知情况的处理，我们也不过是对情况进行分析，提取出我们熟悉的部分进行处理，至于所谓灵光一闪，我认为是根据分析结果提取相关信息，在大脑中随机提取一个处理方案，然后对产生的结果进行模拟以考虑其可行性，模拟的实现还需要大量学习数据的支持。在事件的结束后对事件进行分析，提取相关信息存入大脑，以供下次调取。而下次信息调取时会先考虑最新数据，而后考虑高频数据。
虽然不能详尽的论述，但我认为我还是说明了一个大概情况的。

[zomco]

就问一句，有没有公式能推导出“人工智能是永远不会成功”

[visonme]

人工智能会不会成功以我们现在的认知我觉得很难去猜测它的未来。
但就目前的人工只能技术来说，完全符合这篇文章，更多是资本家 /某些技术人玩弄的一套概念。
现在人工智能产品市场太混乱了，带点自动化功能的就打上了人工智能的标签。

[hundan]

@Pimino 我觉得创造新概念的情况是可能发生的，新概念的产生可以看成是根据已有概念及不同专业之间进行信息提取后拟合的过程，而这个信息来源于脑子里所有的信息，不限定专业，如直角坐标系，可以看成是蜘蛛网这个信息和位置的一个拟合产物，对蜘蛛网进行信息提取，对位置概念进行信息提取，然后整合模拟，产生一个比较优异的新概念。

[gimp]

我觉得没毛病

需要先定义“智能”到什么程度，才能判断能不能实现

如果说高度自动化，那可预知的未来是可以实现的，有大量的数据积累和优质的算法，就能获得足够的智能化

如果说期望制造出一个如人般的独立个体，别做梦了，生命的奇妙岂是一堆硅基元件加算法堆砌就能制造出来的，换句话说，如何能制造一个机器拥有独立的思想，不经任何人工干预自主思考哲学三问呢

人们对于世界以及自身的认知还很有限，别说计算机模拟，就是生物学能不能模拟还很未知

[LuvF]

你连自己是不是人工的都没法确定

[asen1987]

以人类目前对机器的依赖，以及机器的能力来看，一旦出现真·人工智慧，则意味着人类气数将尽了
天网恐怕只会比电影里进化更快，分分钟人类就要宣告灭亡

别提三大定律了，，规矩既是用来遵守的，也是用来破的..

[xvx]

人工智能肯定会成功的。
广大技术宅一定会拼死让人工少女实体化的。（邪恶

[dingz]

抛开脑子，只谈机器，东芝的人型机器人动作已很精细，骗经费数十年......
看过报道说有科学家用超级计算机模拟大脑计算，但效率差人脑太远。

未来，晶体管做得再小也比原子大，单位体积的晶体管数量总有极限。
就看能否从架构上改变设计，颠覆改变并行效率，开发生物脑什么的。

[Rice]

那怕他说的有些许道理，但是张口闭口说智能化程序会抢走人们工作，会让大家失业，这和当年英国工人砸纺织机的卢德主义有什么区别？

[evillions]

总结全文中心思想：

我不再靠人工智能骗钱了，你们也都撤了吧
我要去靠人工智障骗钱，哦不，创业！

[odirus]

这不是现在的“风口”吗？估计还会持续几年时间。。。要创业的赶紧了。。。

[smallHao]

@allinwonder

你是不知道 evaluation 跟 proof 的区别？

基于理论的假设+假设检验，这个跟 Lucas Critique 有什么关系，难道你们经济学在 Lucas Critique 之前不是这样做的吗？

基于 Neural Network 的图像识别的训练过程你确定是不算涉及 incentive 的？那我举个更简单的例子吧 下围棋算不算？

postgrad 是泛指本科之后的学习 ‘确实就是比理工科更强调全面和具批判性的思维’ 从哪里得出的结论？ 另外 你的可以少用些绝对性的词吗 你重新看看你的回复你觉得真的体现了你所谓的‘全面和具批判性的思维’？

[dingz]

很多名词是运营、媒体们造出来的，一定是有泡沫的。
较真的话，生活中有虚假广告的产品还少么。

大厂的目标不是实现真正的智能，成本担不起，只能循序渐进。
一方面靠蛮力堆砌，让机器内置越来越多的子功能与互动响应，
另一方面靠算法，能够自动识别日常高频的输入，也够了吧。

拿游戏来说，以前的 RPG 是 2D ，角色只能移动、调查、进入战斗；
之后到了 3D ，角色可以做出更复杂的动作，与更多的对象互动。
这几年，在那些以自由度为卖点之一的游戏里表现得很明显。
哦，可以拿树枝做武器，可以烤苹果，玩家都觉得好亲切......

[libook]

科学就是不断被证伪的，未来的事情谁都说不准。
一直是从实用派来看人工智能技术的，不管是不是真·人工智能，只要能解决生活中的问题就是好智能。
当然营销滥用词汇的情况还是存在的。

[mengzhuo]

火车刚出来的时候还没有马快
so~

[deeporist]

我看伪物语时 被贝木泥舟的一句话深深触动
伪物比真物更有价值 因为伪物想成为真物的心情会让它变得比真物还真
是人类的进化速度快还是 ai 的进化速度快呢

[ssoftlns]

“钢铁侠”马斯克刚表示：超级人工智能必将实现，人类只能选择成为 AI

[yuelang85]

@binux 说的不能再对了

[xkoma]

yin 叔说的话还是这么有话题性。。

[bumz]

看了一堆人工智能的研究成果，反倒感觉真正的人工智能遥不可及

倒是看了王垠对人工智能一针见血的批判，我感觉到人工智能还是相当有希望的

[xujinkai]

看完讨论，我觉得首先得定义什么是真正的人工智能。

如果是在某一方面的能力超过人，那现在已经成功了。

如果是让机器人的表现与人完全一致，也就是能通过图灵测试，我觉得随着算法和机器性能的发展是可能的，但这个时候的智能是“中文屋”，你不能去深究机器到底理解了什么。

如果是跟科幻电影似的创造机器人种族进而形成文明，我就觉得不太靠谱了。

yinwang 说的大概是后两者不太靠谱，反驳的人在说第一条甚至第二条是可能的。

另外我个人理解机器学习是一种高级的拟合，单靠加深层数和复杂度能不能产生自由意志太玄学了，但模拟通过图灵测试还是可以的。

[msg7086]

@gimp 生命还是从零蛋开始逐渐进化出来的呢。
一堆化学元素被雷劈了产生了最基础的结构什么的……

[sgissb1]

市场炒作什么，必然会出现一些自以为很 cool 的写代码人投入，也会出现一些扎扎实实的研究者。

都是循环反复的事情，例如以前 386 开始普及的时候， qbasic 、 c 、汇编的部分心浮气躁的心态。

例如前几年炒的很凶的嵌入式开发一样，一大群人投入进去，然后当时很多人把嵌入式开发奉行为神一样的职业，事实上，还是有很多人仅仅做着 cross complie 的工作。

最近几年炒的很凶的 web 相关开发（ asp 、 asp.net 、 php 、 java 、前端等），不也出现了一大堆改变世界的无知青年吗？

历史总在不断重复上演，太正常，《浪潮之巅》其实说的已经很清楚了。

[Ixizi]

然后淫王开始创业， slogan: 重新定义人工智能（

[zjuster]

我最近搞这些数据，得出了一个结论， AI 决对不会在汉语环境下首先诞生。汉语的熵太恐怖了...

[starvedcat]

有一点可以确定。这个帖子里所有在试图以王垠口吻说话的回复都非常智障

[CTO]

在人脑弄明白之前扯的人工智能，我认为都是脱裤子耍流氓。

[Quaintjade]

我觉得若干年后机器人 /人工智能 /whatever 高度发展后，如果人类没有被它灭亡的话，也有可能变成像今天猫和人的关系一样。

猫和人
人和机器人

猫遇到人会接近好奇地观察
人遇到机器人会接近好奇地研究

人遇到猫会停下来逗弄，偶尔也有个别人类会虐猫
机器人遇到人会停下来交流，偶尔也有个别机器人会杀人

人在猫眼中的形象：铲屎官、管饭的、仆人、智障
机器人在人眼中的形象：为我服务的、仆人、没我聪明

猫在人眼中的形象：喵星人，整天卖萌挺有意思，其实还得靠我养着
人在机器人眼中的形象：蓝星人，整天无所事事思路刁钻挺有意思，其实还得靠我养着

好奇害死猫
作死害死人

猫几乎无法理解人类社会发展到何种程度，但仍瞧不起人类，认为自己优于人类
人类几乎无法理解机器人体系发达到何种程度，但仍瞧不起机器人，认为自己优于机器人

[overflowHidden]

“所以别妄想自动编程了。节省程序员开销唯一的办法，是邀请优秀的程序员，尊重他们，给他们好的待遇，让他们开心安逸的生活和工作。同时，开掉那些满口“ Agile ”，“ Scrum ”，“ TDD ”，“软件工程”，光说不做的扯淡管理者，他们才是真正浪费公司资源，降低开发效率和软件质量的祸根。”
我怎么觉得这句话才是通篇废话的目的呢

[wwsww]

说个简单的。 alpha go 和一个非常厉害的选手，同时进行一场比赛的耗能差别太大了。虽然基于数据积累机器能赢，但对于 alpha go 来说，它只是一个耗能巨大的计算机工具，最底层进行的无非是复杂的逻辑判断，本质上是 1 和 0 的比较。智能体现的到底是什么？我从哪里来，我要到哪里去？这似乎不是 1 和 0 计算可以模拟的吧。

仿生人一样的人工智能也许能成功，但目前的发展我感觉是从一开始就错了。

工具一样的人工智能也许会很厉害，但跳不出“工具”这个范围，它的本质是解决问题。
而这个“问题”的设定是开发者给定的。若是仿生人级别的智能，“问题”是该机器基于某种最底层的目的来给定的。

[flamhaze5946]

不认同这篇文章的看法, 通篇显露着勒德分子的嘴脸

[Pimino]

@hundan 我觉得你所说的产生新的概念的方法，只是概念产生的一种方式。另一种方式，比如化学中的元素的命名，这是人类对宇宙的好奇，对自然的好奇产生的原创性概念，开辟了一个完完全全新的领域。我无法想象机器可以做出类似的事情

[gimp]

@msg7086

我觉得进化论不是那么靠谱

举个栗子，高楼大厦不会从泥土进化而来，组装电脑也不会进化出操作系统，而这两个东西凭空出现我觉得要比从无到有进化出一个细胞容易太多...

因环境变化，生物适应环境产生适应性变化是普遍存在的，跨物种进化就有点... 况且从物质到生命... =。=

[cnZary]

说不定和你聊天的这群人就是仿生 ai

[pljhonglu]

人类的基因序列加大脑结构不知比人工智能高了多少倍~所以要说人工智能完全取代人类，我是从不相信的~要说在某些方面能够替代人力，倒还是可以的~

[msg7086]

@gimp 然而任何生命最开始都是从无机物产生出来的。

[ibegyourpardon]

@Quaintjade 所以你这是近年来很流行的一种思路，而且也确实在工业工程上取得了很大的成功。

在不明白原理的情况下，作为一个黑盒，我们仍然可以利用。我也觉得这是人类智能极其出色的一点，并不是任何情况下都需要知道原理，很多时候我们能达到结果就可以。

但是呢，学术圈里原教旨的那一派，就是试图从本质上搞清楚什么是智能，什么是思考，仍然存在着。这么多年也没有什么本质突破，更别说在工业上取得什么大规模应用了，仍然停留在多年前的阶段继续吭哧吭哧的爬行。

我倒也蛮欣赏这一派，虽然就现在看来，还是很难取得什么像样的成就，但我也不会因此否定这一派，我甚至很期望这一派能有一些大的突破。

搞不定的时候就上机器学期，先拿结果用起来再说。先知其然，也不放弃知其所以然，我觉得这是一个更可取的态度。

随便 at 一下，不是针对你的言论。这楼里也有偏激的认为不搞明白原理就是耍流氓派。。。可真的等那样，那我们现在很多事都做不了了。

至于上来就扯进化的那些玄学派回复，，，我觉得还是太年轻。

[cumt]

@Pimino 人也可以理解是一种高级机器吧，你的所做所为，包括你的想法，包括你的好奇心，理论上都是由你的基因决定，你的基因翻译出来各种蛋白质，各种蛋白质决定了你的记忆，逻辑，等等一些基础设施，这些基础设施通过接收各种外界因素又决定了你之后的各种思考，好奇心等等，而所谓的外界因素也不过是种种物理，生物因素的综合作用结果，人之所以感到这些都是随机的，不可控的，只是因为整个东西太复杂，你以为是你在主动思考，其实也许只是整个机器运转到这个时间点的必然结果

[warden2h]

@cumt 我的想法跟你一样，生命其实也是 [机器] ，无非是能自我运转

[Pimino]

@cumt 是可以做这样的类比，所以有了人类是不是有限状态机的争论。你的观点应该是，人类是有限状态机，所以机器是可以达到同样的状态。我不太认同人类是有限状态机，虽然我认同人类是有很大局限性。我和同学讨论了一下这个问题，结论是，从目前的原理来看，和王垠一样，不可能出现和人类一样的智能新物种。但随着科技的发展，可能由于某方面的突破，导致其成功

[andyL]

我感觉第一时间转载王垠的文章， 我的金币会上升的很快 😅