[[321443]]
阿蘭·圖靈(1912至1954)是最早重視人工智能概念的思想家之一。他的開拓性工作，為我們?nèi)缃袷熘臄?shù)字計(jì)算與AI領(lǐng)域奠定起發(fā)展基礎(chǔ)。

要從最簡(jiǎn)單粗暴的角度來(lái)理解，人工智能就是一項(xiàng)工程挑戰(zhàn)。當(dāng)前最先進(jìn)的AI算法，無(wú)一例外都基于非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理。訓(xùn)練這些先進(jìn)AI模型需要巨大的計(jì)算資源量，而AI的發(fā)展本身也在推動(dòng)新一代芯片的研發(fā)與創(chuàng)新。

然而，人工智能又遠(yuǎn)非工程技術(shù)所能概括。伴隨著關(guān)于廣泛自動(dòng)化的堅(jiān)實(shí)承諾，AI技術(shù)同時(shí)也迫使我們重新考慮經(jīng)濟(jì)組織與社會(huì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等根本性問(wèn)題。對(duì)AI的追求讓我們不得不面對(duì)關(guān)于意識(shí)、智能與創(chuàng)造力的核心挑戰(zhàn)——更具體地講，人何以為人?

因此，任何希望在二十一世紀(jì)真正把握人工智能發(fā)展脈搏的朋友，都必須廣泛接納來(lái)自工程學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)以及哲學(xué)領(lǐng)域的問(wèn)題與觀點(diǎn)。

下面，我們將援引世界上眾多最偉大思想家的名言，了解他們?nèi)绾慰创斯ぶ悄苓@一意義深遠(yuǎn)的主題。希望這些名言有助于闡明AI主旨、涵蓋范圍、潛在挑戰(zhàn)以及蘊(yùn)藏于其中的巨大能量。

“真正的問(wèn)題并不是智能機(jī)器能否產(chǎn)生情感，而是機(jī)器是否能夠在沒(méi)有情感基礎(chǔ)的前提下產(chǎn)生智能。”——馬文·明斯基(Marvin Minsky), 1986

“技術(shù)日新月異，人類生活方式正在快速轉(zhuǎn)變，這一切給人類歷史帶來(lái)了一系列不可思議的奇點(diǎn)。我們?cè)?jīng)熟悉的一切，都開始變得陌生。”——約翰·馮·諾依曼(John von Neumann), 1958 (在技術(shù)快速發(fā)展的背景下，他首先提出了「奇異性」一詞)

“250多年以來(lái)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基本動(dòng)力一直是技術(shù)創(chuàng)新。其中最重要的，正是經(jīng)濟(jì)學(xué)家們提出的所謂通用型技術(shù)，包括蒸汽機(jī)、電力與內(nèi)燃機(jī)等等。而我們這個(gè)時(shí)代下最重要的通用型技術(shù)正是人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)。”——埃里克·布林約爾松(Erik Brynjolfsson )與安德魯·麥卡菲(Andrew McAfee), 2018

“雖然還沒(méi)人提及，但我認(rèn)為人工智能更像是一門人文學(xué)科。其本質(zhì)，在于嘗試?yán)斫馊祟惖闹悄芘c認(rèn)知。”——塞巴斯蒂安·特倫(Sebastian Thrun), 2013

“我們不得不面對(duì)的最大難題，并非來(lái)自人類大腦是否屬于機(jī)器的哲學(xué)問(wèn)題。毫無(wú)疑問(wèn)，大腦就是機(jī)器，而且是包含大量嚴(yán)格遵循物理定律的零件的機(jī)器。眾所周知，我們的思想僅僅是一系列復(fù)雜處理過(guò)程的產(chǎn)物。而最重要的問(wèn)題是，我們對(duì)這樣一臺(tái)復(fù)雜的機(jī)器并不夠了解，因此我們還沒(méi)有做好應(yīng)對(duì)這臺(tái)機(jī)器的準(zhǔn)備。”——馬文·明斯基(Marvin Minsky), 1986

“如果人類的大腦簡(jiǎn)單到我們可以理解，那么我們就將愚蠢到無(wú)法理解大腦。”——愛(ài)默生 W. 皮尤(Emerson M. Pugh,) 1977

“有些人擔(dān)心人工智能的出現(xiàn)會(huì)令人類感到自卑，但任何有頭腦的人單是觀察花朵就應(yīng)該能感到自己的渺小。”——艾倫·凱(Alan Kay)

“人類很容易讓自己陷入對(duì)機(jī)器的依賴，以至于不得不接受一切都交給機(jī)器處理的現(xiàn)實(shí)。隨著整個(gè)人類社會(huì)及其面臨的問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜，機(jī)器也將變得越來(lái)越智能。人們將讓機(jī)器為自己做出更多決策，這單純是因?yàn)闄C(jī)器做出的決策能帶來(lái)比人類決策更好的結(jié)果。這最終會(huì)發(fā)現(xiàn)到某個(gè)特定階段——在這一階段中，保持系統(tǒng)運(yùn)作所需要的決策將變得極為復(fù)雜，導(dǎo)致人類再也無(wú)法有效做出決策。屆時(shí)，機(jī)器將在實(shí)質(zhì)上掌控一切。”——泰德·卡欽斯基(Ted Kaczynski，「大學(xué)炸彈客」), 1995

“從表面上看，經(jīng)過(guò)編程的計(jì)算機(jī)似乎明白什么是汽車、什么是加法器——但事實(shí)上，它什么也不明白。”——約翰·塞爾(John Searle), 1980

“人們總喜歡活在舒適區(qū)內(nèi)，用粗暴的斷言安慰自己，例如機(jī)器永遠(yuǎn)無(wú)法模仿人類的某些特性。但我給不了這樣的安慰，因?yàn)槲艺J(rèn)為并不存在無(wú)法模仿的人類特性。”——Alan Turing, 1951

“在我們交談時(shí)，你怎么能確定我的內(nèi)心深處正在進(jìn)行所謂「思考」?圖靈測(cè)試將成為解決這類問(wèn)題時(shí)的一種重要探針——類似于物理學(xué)領(lǐng)域的粒子加速器。如同物理學(xué)當(dāng)中，如果我們希望了解原子或者亞原子層面的情況，由于無(wú)法直接觀察，我們必須將經(jīng)過(guò)加速的粒子散布到目標(biāo)周圍以觀察其行為，最終推斷出目標(biāo)的內(nèi)部性質(zhì)。圖靈測(cè)試將這一基本思路擴(kuò)展到了意識(shí)領(lǐng)域——它把思維視為不可直接觀察的「目標(biāo)」，并通過(guò)更為抽象的方式推斷其內(nèi)部結(jié)構(gòu)。通過(guò)將問(wèn)題從目標(biāo)思維中「分散」出去，我們就能了解其內(nèi)部工作原理，正如物理學(xué)領(lǐng)域的作法一樣。”——道格拉斯·霍夫斯塔特(Douglas Hofstadter), 1981

“人工智能是我們?nèi)祟愓趶氖碌淖顬樯羁痰难芯糠较蛑?，甚至要比火與電還更加深刻。”——桑德爾·皮猜(Sundar Pichai), 2020