第13章 云霭重重 (3 / 8)
        无从体会，用近现代哲学的逻辑语言也无法表述。

        后来随着基因工程的发展，又添加了基因序列限制，但是新政权治下出现的生化人，他们算不算是人类？和动物相比，也许生化人优先级更高，但如果一个生化人和一个自然人呢？又该怎样加以区别？

        逐渐上升到思辨层面的定义标准，开始让程序员们无所适从。

        后来他们渐渐认识到，在阿西莫夫时代，机器人都是按照冯·诺伊曼思想来设计的，那时的机器人是个确定系统，只需加载一条指令，它们就输出一个确定的结果。所以冯·诺伊曼式的程序设计，是无法实现人工智能的，那样需要对所有的事情，都给出冗长而繁杂的定义。

        但这不是最糟糕的，最让人难过的是，当人生的各种可能性作为分母，个体卑微的努力就会趋向于无穷小。

        没有人能够对所有的事情做出定义，哪怕穷尽时间也不能。

        发现这个问题后，人工智能的设计就发生了变化，转变为试图模拟人脑的工作状态。

        现今最优秀的人工智能都是基于遗传算法，它是模拟大脑的工作方式。为此付出的代价，就是人类再也无法理解人工智能是怎样工作的了，正如人类直到今天，都没能理解脑的工作方式一样。

        所有的研究，都变成对输出进行观察，然后形成一个经验感觉。反而机器的内部工作，变成了一个暗箱。暗箱之外，只有系统的概率输出，是能够确定的。

        这个演变，就像是罗杰·彭罗斯的预言：人脑的运作和认知方式，或许是量子式的。

        由于当时对于量子理论的研究还不够完善，他只能简单阐述了人脑工作方式，和量子状态的近似之处。然而，这几乎像是对于现代人工智能设计的预言：如果想要机器人，能够理解人类社会的工作模式，最有效的做法，恐怕是让它们变成生命体。

        此外还有对于优先级的判断，阿西莫夫确实提到过，凌驾于三大定律之上的第0定律：机器人不得伤害人类整体，也不得因为不采取行动而使人类整体受到伤害。

        但一个机器人又该如何判断，人类整体会不会受到伤害？毕竟个体受到的伤害是直接而显而易见的。

        换句话说，我们给机器人制定了程序，让它以此为基础判断人类的整体利益，那么这个基础程序是不是正确，又有谁来判断呢？还有，我们真的愿意让机器来左右人类的命运吗？即使人类自取灭亡？

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