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首先,在现有的计算机体系下,程序都是确定的(deterministic),即人类让程序怎么做,程序就只能这么做,绝对不会超过人类预先划定的范围(包括计算机产生的随机数,从某种程度上讲,也是确定的哦)。人工智能作为程序的一种类型,也遵循这么一个铁的定律。即使本文中讲到的RL Policy Network训练中的自我“学习”,也是在人类规定下进行的:迭代多少轮、每一轮怎么通过强化学习更新模型参数,都是由人一一事先确定的好的。这并不是人类意义上可以举一反三的自我学习。除非一种全新的体系诞生,让程序可以自行推理、自我复制、自我学习,在超出人类界定框架之外自我进化,并且恰巧进化出来要消灭人类这么一个念头,那才是我们真正需要担心的事情。研究人员在发表于《国家科学院院刊》上的论文中指出,在光热化学流体反应器中,180℃到200℃和6个大气压条件下,二氧化碳和水可以一步转化为液态烃和氧气。项目副主持研究员、该校机械与航空工程教授布莱恩·丹尼斯解释说,集中光能引起光化学反应产生高能中间体和热,从而引发形成碳链的热化学反应,这样就在单步过程中产生了碳氢化合物。

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回到围棋,AlphaGo战胜李世石,学到的并不是人类的计算能力(我们已经领教了人类的计算能力在计算机面前是多么的不精确),而是模式识别能力。我们总是能轻易地识别出我们认识的人的脸,尽管这张脸和其他亿万张脸的差别微乎其微。我们的大脑中也确实存在着能够储存上百万张脸的脑区。其实人下棋,尤其是高手下棋,靠的也是模式识别能力而不是计算能力。国际象棋特级大师苏珊波尔加以下快棋著称,对手刚一落子,她在一秒钟内就能下出自己的一步,而且往往最终获胜。国外有认知科学研究人员对她的大脑做过研究,发现她在下棋时并非靠的是计算,而是对棋谱的模式识别—在她的大脑中储存了几十万张棋谱,别人一落子,她就能辨认出其模式,并且迅速精确应对,就像辨认出一张老朋友的脸然后迅速直呼其名一样。有趣的事,苏珊波尔加的棋谱就储存在普通人储存人脸的脑区。换句话说,我们存放人脸的地方被苏珊波尔加那去存了棋谱。估计苏珊波尔加识别人脸的能力会大打折扣吧。麦克纳特希望营造一个纯粹的科研环境,拒绝政治介入。她说:“我的工作最重要的目的就是确保美国科学院做的一切事情都是为了科学,而不是为了政治,也不是为了任何人的需要用科学作秀。我们拒绝科学受到任何政治化的借口。”尽管在美国国会,气候科学已经成为一个被踢来踢去的政治足球。例如,2015年12月8日的气候变化听证会上,参加美国总统大选的德克萨斯州参议员泰德·克鲁兹(Ted Cruz )宣称,一些科学家是“全球变暖的危言耸听者” 。

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