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A BEAUTIFUL（VISIONARY）MIND
美麗的心智

盡管機器很擅長計算，但并不擅長實際的思考。機器擁有無盡的“勇氣”和“毅力”，可以毫不費力地得出一個復雜數學問題的答案，能夠在陌生的城市里幫你指引交通情況，這一切都依賴于人類安裝在它們身上的算法和程序。但是，機器缺什么呢？

機器缺乏想象力（至少在現在看來是這樣的，而且我也不認為所謂的奇點會改變這一情況）。它們不會自主設計一個殺手級應用軟件。它們并不打算去探索銀河系，除非我們給它一個指令，但那是另一回事了。機器無疑在解決計算問題和量子力學方面要比普通人更勝一籌，但它們缺乏發現這些架構的最初需求的想象力；機器能夠在國際象棋上打敗人類，但是它們無法設計出能夠永遠超越人類的思維游戲；機器能夠發現人腦可能會忽略的統計規律，但是它們缺乏把不同數據集連接起來形成一個新領域的跳躍性思維。

我不太關心那些計算機器。我會自己處理瀏覽器上的麻煩事兒，然后把其他枯燥的體力勞動交給諸如智能冰箱等智能機器，基于跟蹤RFID標簽，智能冰箱會識別每天進出冰箱的物品，然后在我回家的路上通過短信提醒我要買點兒奶油回去（很快就會出現這樣的提示系統）。我更愿意處理文檔中需要認知能力才能識別的特殊術語，然后把排版這種機械化的工作交給計算機。這些例子表明，一臺機器雖然看起來像是在思考但并不意味著它們真的會思考，至少，不會像人類那樣去思考。

我想起了早期的一項研究，內容是訓練類人猿使用“語言”，而這次，我們要訓練具有可塑性的芯片來回答一系列問題。那套研究系統在一群大學生身上重復實驗，與預期一樣，他們完成得很出色。但是，當被問及他們是否了解自己的訓練目的時，他們以為自己正在解決某個有趣的難題，絲毫不知道自己正在學習一門語言。實驗引發了更多的爭論以及進一步的研究，后面幾種非人類受試最終都明白了它們所學習的各種符號的相關意義。通過這套原始的方法，我們也了解了很多關于類人猿的智能情況。但是這項實驗的意義是，那些最初看起來非常復雜的語言系統，只要經過足夠多的努力，就能變成一系列簡單的關聯配對。

因此，我所關心的并非是會思考的機器，而是一個驕傲自大的社會，人們為了能夠擺脫體力上的苦役而放棄原本更加可貴的洞見。人類需要充分利用自己的認知能力，同時把粗鄙的無腦勞動交給機器，從而獲得更多自由，并感恩這種自由，用這種自由去挑戰更多需要富有洞察力和遠見的跳躍性思維才能解決的緊迫難題。