全文共字，预计学习时长11分钟理查德·费曼（RICHARDFEYNMAN）年9月26日，诺贝尔物理学奖得主，也被称为爱因斯坦之后最睿智的理论物理学家，第一位提出纳米概念的人——理查德·费曼（RichardFeynman，-）在一次讲座中提出了强人工智能（artificialgeneralintelligence，又称“strong-AI”）。费曼的完整回应视频如下:18:26随着通过人工神经网络进行机器学习的出现，费曼在这个问题上的想法以及和现在的接近程度，即使是在35年前，也是令人着迷的。以下是费曼回复的逐字稿。观众提问你认为会不会出现一种机器，能够像人类一样思考，并且比人类更智能呢？理查德·费曼的回答首先，它们能像人类一样思考吗？我会说“不”，稍后我会解释我为什么说“不”。其次，如果要问“他们是否比人类更智能”，首先必须给“智能”下定义。如果你问我它们是不是比人类更好的棋手？可能是的，“总有一天会研发出这种机器”。当然，到了年，人类国际象棋大师仍然比更机器强大。直到年和年国际象棋超级大赛上，加里·卡斯帕罗夫与IBM超级计算机“深蓝”的传奇六局对弈中，一台计算机击败了一位世界级国际象棋冠军。即便如此，比分还是3.5比2.5，卡斯帕罗夫对这场失利提出了异议，声称IBM团队在比赛间隙以某种方式代表机器进行了干预。理查德·费曼（RICHARDFEYNMAN）人工智能效应“一旦它开始发挥作用,就不会再有人叫它人工智能了。”——约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）费曼接下来谈到了所谓的“人工智能效应（AIeffect）”，即当一台编程机器被指令执行一项任务并实际执行时观察到的损耗，旁观者认为人工智能所实现的并不是“真正的”智能:他们是比现在大多数人更好的棋手！有一件事，我们总是希望这个该死的机器比任何人都好，而不仅仅是比我们好。如果我们找到了一台在国际象棋上赢过我们的机器，它不会给我们留下太多的印象。我们一直在说“当它与大师对抗时会发生什么？”我们想象我们人类在任何事情上都等同于大师，对吧？机器必须比最好的人以最高的水平做的每件事上都要好。好吧，但这对机器来说很难。谈创建人工机器费曼接着通过类比自然进化的运动模式（例如哺乳动物通过韧带、肌腱、关节和肌肉共同完成的跑步步态，）和机械设计的运动模式（使用轮子、翅膀和/或螺旋桨共同完成）之间的差异来探讨心智模型的问题:关于我们是否让机器像“人类”一样思考的问题，我的观点是:我们试图用我们所拥有的材料使这些东西尽可能有效地工作。材料不同于神经等等。如果我们想制造出一个能在地面上快速奔跑的东西，那么我们就可以观察猎豹的奔跑，我们也可以尝试制造一个像猎豹一样奔跑的机器。但是，制造一台有轮子的机器要容易得多。可以尝试制造一些有飞速运转的轮子或能在空中飞行的东西。当我们造一只鸟的时候，就像飞机虽然会飞，但它们不像鸟一样飞。它们不扇动翅膀，它们的前部有另一个可以四处飞行的装置，或者更现代的飞机有一个管子，你可以在前端加热空气，然后从后部喷出，还有喷气推进装置、喷气发动机、内部的旋转风扇等等，它们还需使用汽油。这是不一样的。所以，毫无疑问，从这个意义上来说，未来的机器不会像人类那样思考。关于智能，我认为道理是完全一样的，例如，它们不会像我们那样做算术，但它们会做得更好。图源：k.sina.

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