2017年了 距離人機大戰究竟還有多遠？

當機器具有人類的感情思維之後，究竟是打開了潘多拉的魔盒亦或是開啟了全新的世界，一直備受關注。

在2001年斯皮爾伯格導演的《人工智慧》電影中，大衛作為第一個被人類輸入情感的機器人，被人類收養，但最終發現人類和機器人都無法接受他，故事仍然相對溫情。

而在2014年西班牙導演加貝·伊班內茲的《機器紀元》中，在2044年人類將與機器矛盾中共存，「人機共存」的社會形態催生出一個新的種群——人機一體的「人機共生」生物，人類和機器人共生在同一個身體中，化身生物機械。電影展現了「人類的黃昏 機器的黎明」，而機器人的黎明正是來自於擁有了自主情感意識。

2010年，《h+》雜誌針對AGI（通用人工智慧）做過以一次調查，從大部分專家的反饋來看，前景樂觀。大家普遍相信AGI很快就會出現，但也有少數人對時間點持悲觀態度。不過該領域的所有抓哪家，包括最悲觀的人士都一致認為，在未來幾十年中，將有至少百分之十的機會可以看到AGI某些里程碑事件。以下為當時提供給專家進行評估的四個重要里程碑：

1. 通過圖靈測試，標誌能夠持續對話，水平足以讓人無法分辨其是AI

2. 擁有小學三年級學生水平的問題解決能力

3. 表現出諾貝爾獲獎者水平的科學工作能力

4. 超越人類級智力，進入超人類範圍。

有專家認為，諾貝爾里程碑應該比圖靈測試更容易，因為後者更為複雜：要通過圖靈測試，AI必須能夠「有意識地隱藏其智力優勢」。

以上種種觀點均指向同一問題：機器是否可具備人類感情思維。

奇點大學校長庫茲韋爾的著名理論之一——即人腦用于思維的新皮質層是由一個個單一的神經元所組成的，而100個神經元又組成模式識別器，這就是人腦產生思維的基礎。單個神經元並不複雜，就像我們每個人用的PC或手機，但一旦通過有如互聯網般的神經串聯，簡單的神經元就能產生複雜的思維。基於神經網路人工智慧的理論基礎也來自於此。這也意味著人腦三億個模式識別器所能承載的信息和智慧就非常有限，而用晶元堆砌出來的人工智看似無可限量。

在2014年北京奇點大學活動中，專家們又達成以下默契：科技是指數級增長的，人工智慧將在2045年全面超越人類的智慧；並且網路帶寬瓶頸越來越低，人工智慧也能輕易鏈接所有的人和物，到了那個時候，人體基因密碼早就被破譯。人對於機器來說，反倒是DNA的「數字化」組成。

奇點大學Raymond預測，2020年DNA測序的成本將降低至0.1元，這意味著通過基因破解人類密碼。

以上種種跡象表明，機器通過技術是具備掌握人類思維的能力和潛力的。

但在鐵哥看來，機器若要真正取代人類，必須滿足兩方面內容：1.情感思維的完全數據化，1999年高考作為《假如記憶可以移植》 在科學上其指向為：記憶是否可通過數據化存儲，而感情思維的存儲顯然要比記憶要更加複雜，三億個模擬識別器其產生的數據將會是海量的，在獲取和儲存方式上仍具有一定挑戰；2機器是否具備模擬真實大腦的模式，加州大學爾灣分校神經學家克里奇馬爾的AI機器人之所以能夠個性發展，是因為他們的行為不是與編程的，他們具有神經調節系統或價值判斷T恤（懂得趨利避害），該系統的建模對應人類多巴胺體系（願望和基於獎勵的行為皆出於此）和去甲腎上腺體系（主警覺和驚訝）。如果有異常事件發生，信號將會馬上傳送到機器人的大腦中，指導其進行應對，並令其記住此事件發生的情景。

如今AI技術以大數據指導基本實現了人工智慧的功能化，李世石被Alpha Go打敗，後者通過大數據系統學習，具備了學習並完成任務指令的能力。但此時的人工智慧仍然不具備人類思維和智慧，如今的人工智慧距離開篇所言的電影場景也尚有不小的距離。

但亦有專家認為，未來機器的終極應該是主動摒棄人類思維的不良因素，如人類思維的慣性是容易陷入無聊，無法在智力任務上長期關注，思想一溜號，就要開小差，興趣總是此起彼伏，所有這些都會阻礙科學能力的發展。

對其機器而言，其又要具備人類的感情思維，又要主動去除思維的不良因素，如此才能達到終極的智慧機器人水平。

而真到那時，電影的描寫片段或許真會發生了。