无所不知与无所不能的机器人

    为加快“赛克”的学习进程，Cycorp公司决定将它在互联网上公开。人们可以通过一个网页向它提问，如果得到的答案是错误的，还可以纠正它。当它从网页和任何人手工输入的数据中吸收新信息时，实际上利用了全球成千上万人的综合知识，这与“爱问”的“人海战术”有异曲同工之妙，但本质的区别是程序将自我学习。莱纳特还设想“赛克”最终能与网络摄像机和其他监视环境的传感器连接，或多或少地建立自己的直观知识。

    “赛克”现在能回答的问题还非常有限，因为它的常识还不能理解所有问题并找到答案，但随着它的积累，三五年内将能回答大部分问题。

    还在路上

    莱纳特的乐观是有理由的，近年日本、美国和欧洲普遍对人工智能恢复了兴趣，难度更大的从人脑入手的研究方向也活跃起来。虽然与过去相比，FMRI（功能核磁共振成像）等手段对脑功能的研究已有长足进步，通过脑部植入微型电极等手段甚至可以控制假肢或人造视觉，可是从思维的意义上，科学对人脑的了解和模拟还非常有限。

    目前的研究发现了人在想到或看到某些特定物体时大脑哪一部分变得活跃。通过大脑图像，电脑程序可以判断人是否在想这些东西，准确度达到90%。如果再弄清大脑对动词以及句子的具体反应，也许能填补符号推理与神经网络方法之间的鸿沟。

    英国未来学家皮尔森最近预言:20xx年左右人类可以将自己的记忆“下载”到超级计算机中永久保存。但即使这样，也并不等于保留了意识和情感，所有的信息已经无法继续形成思维。“机器人足球之父”，韩国科技高等研究院智能机器人中心主任金中焕的虚拟机器狗“瑞蒂”能对47种外界刺激产生77种反应，但这些情绪仍在人为设计的可能性之内。

    精神与物质是哲学老话题，但人工智能哲学有所不同，它必须受到可操作性的检验。智能都遵守统计性规则而不是可以精确重复和预期的机械规则，不详细地了解这个过程，不管是生物学还是工程技术途径，都无法有目的地产生所谓“人工智能”，更无法奢谈具有意识和情感特征的“人工生命”。